投稿者 global-ai-media 
SaaS大手Zoho Corporationのシュリダール・ベンブCEOは、インドのAI戦略として、資本集約的な巨大LLM構築競争を避け、より小規模で特異性のあるモデルへ注力すべきだと提言しました。この視点は、国家レベルの戦略だけでなく、リソースの最適化を迫られる多くの日本企業にとっても重要な示唆を含んでいます。本稿では、SLM（Small Language Models）へのシフトがもたらす実務的なメリットと、日本企業が取るべき現実的なAI戦略について解説します。
巨大な汎用モデルか、特化した小規模モデルか
生成AIブーム以降、世界のテックジャイアントは数千億から兆単位のパラメータを持つ「巨大な」大規模言語モデル（LLM）の開発にしのぎを削ってきました。しかし、ZohoのベンブCEOが指摘するように、この競争に正面から挑むことは、膨大な計算リソースと資金力を要するため、すべての国や企業にとって賢明な戦略とは言えません。
ベンブ氏は、インドのような国や、米中以外のテック市場においては、汎用的な巨大モデルをゼロから構築するよりも、特定のドメイン（領域）や課題に特化した「より小規模なモデル」に焦点を当てるべきだと主張しています。これは、企業のAI導入においても同様のことが言えます。GPT-4のような「何でもできる巨大な頭脳」を自社専用に構築・維持しようとするのではなく、用途に応じた適正サイズのモデルを選択するアプローチへの転換です。
なぜ今、「SLM（小規模言語モデル）」なのか
ビジネスの現場では今、SLM（Small Language Models：数億〜数十億パラメータ程度の軽量モデル）への注目が高まっています。その背景には、実務運用における明確なメリットがあります。
第一に「コストとスピード」です。巨大モデルは推論（AIが回答を生成する処理）にかかるコストが高く、レスポンスも遅くなりがちです。一方、SLMであれば安価なGPUや、場合によってはCPUのみの環境でも動作可能であり、リアルタイム性が求められる業務アプリへの組み込みに適しています。
第二に「カスタマイズの容易さ」です。特定の業界用語や社内規定を学習させる「ファインチューニング」を行う際、パラメータ数が少ないモデルの方が、少ないデータと計算資源で効率的に調整可能です。これは、独自の商習慣や専門用語が多い日本企業にとって大きな利点となります。
日本の商習慣・組織文化との親和性
日本企業、特に製造業や金融、医療といった分野では、データの機密性（データガバナンス）が極めて重要視されます。クラウド上の巨大LLMにデータを送信することに抵抗がある企業も少なくありません。
ここでSLMの強みが活きます。モデルサイズが小さいため、自社のプライベートクラウドやオンプレミス環境、あるいはエッジデバイス（現場の端末）内で完結して稼働させることが現実的になるからです。これは、日本の厳格な情報セキュリティ基準や、現場（Genba）主導の業務改善文化と非常に相性が良いと言えます。
また、ベンブ氏が「特異性（distinct approaches）」と表現するように、日本企業が長年蓄積してきた「現場の暗黙知」や「高品質なマニュアル」を小規模モデルに学習させることで、汎用モデルでは出せない精度の高い回答を引き出すことが可能になります。これは、他社との差別化要因となり得ます。
日本企業のAI活用への示唆
今回のインドAI戦略に関する議論から、日本の実務者が得るべき教訓は以下の3点に集約されます。
1. 「適材適所」のモデル選定
すべてのタスクに最高性能の巨大LLMを使う必要はありません。複雑な推論や創造的なタスクにはクラウド上の巨大モデルを、定型的なデータ処理や機密情報の取り扱いには自社専用のSLM（Llama 3の軽量版やGoogle Gemma、あるいは日本のSakana AIやNTTのモデルなど）を使い分けるハイブリッド戦略が、コスト対効果を高めます。
2. データの「質」による差別化
モデル自体の「大きさ」で勝負するのではなく、そのモデルに何を学ばせるか（RAG：検索拡張生成を含む）で勝負すべきです。日本企業が持つ高品質な日本語データや業務ナレッジは、AIの回答精度を高めるための資産です。データを整備し、AIが読み解ける形にする「データマネジメント」こそが、競争力の源泉となります。
3. ガバナンスと説明可能性の確保
小規模なモデルは、巨大なブラックボックスモデルに比べて、挙動の検証や修正が比較的容易な場合があります。コンプライアンス意識の高い日本市場において、AIがなぜその回答を出したのかを追跡・管理するMLOps（機械学習基盤）の体制構築は、技術選定と同じくらい重要です。