投稿者 global-ai-media 
Googleは、エッジデバイス上での動作を想定した小規模言語モデル「FunctionGemma」をリリースしました。これは単なる軽量モデルではなく、外部ツールやAPIを操作する「Function Calling」に特化している点が特徴です。クラウド依存からの脱却と、実務における「行動するAI」の実装に向けた重要な一手について、日本企業の視点から解説します。
軽量モデルとFunction Callingの融合
Googleが新たに公開した「FunctionGemma」は、同社のオープンモデルであるGemmaファミリーに属する、Function Calling（関数呼び出し）機能に特化したモデルです。これまで大規模言語モデル（LLM）の主な用途は、テキスト生成や要約、翻訳といった「言語操作」が中心でした。しかし、ビジネスの現場で求められているのは、AIが社内システムを検索したり、特定の業務アプリケーションを操作したりする「行動」の能力です。
Function Callingとは、ユーザーの自然言語による指示を、プログラムが実行可能な形式（主にJSONなどの構造化データ）に変換する技術です。FunctionGemmaは、この変換精度を軽量なモデルサイズ（パラメータ数が少ないモデル）で実現しています。これにより、巨大なサーバーリソースを使わずに、PCやモバイル端末、IoT機器といった「エッジ（端末側）」で、高度なツール操作が可能になる道が開かれました。
なぜ「エッジ」での実行が重要なのか
日本企業が生成AI導入を検討する際、最大の懸念事項となるのが「データプライバシー」と「セキュリティ」です。クラウド上のAPIに機密情報を送信することに抵抗がある企業は少なくありません。FunctionGemmaのようなエッジ向けモデルの利点は、データが端末から外部に出ない環境で推論を完結できる点にあります。
また、製造業の現場やインフラ点検など、通信環境が不安定な場所や、リアルタイム性が求められる場面でも、通信遅延（レイテンシ）を気にせずAIを活用できます。「モバイルデバイスを制御できる」という元記事の指摘は、将来的にスマートフォンの操作だけでなく、工場のハンディターミナルや車載システムなど、専用機器への組み込みが進むことを示唆しています。
小規模モデル（SLM）活用のリスクと限界
一方で、実務担当者は小規模言語モデル（SLM）の限界も理解しておく必要があります。パラメータ数が少ないモデルは、GPT-4クラスの巨大モデルと比較して、複雑な推論能力や一般的知識の幅で劣ります。そのため、FunctionGemmaに「哲学的な問い」や「複雑な文脈解釈」を求めると、期待通りの回答が得られない可能性があります。
また、Function Calling特有のリスクとして「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」による誤作動が挙げられます。AIが存在しない関数を呼び出そうとしたり、誤った引数（パラメータ）をシステムに渡したりするリスクです。エッジで動くからといって安全とは限らず、実行される命令が許容範囲内かチェックするガードレールの実装は、エンジニアリングの観点で必須となります。
日本企業のAI活用への示唆
今回のFunctionGemmaのリリースは、日本企業にとって以下の3つの重要な示唆を含んでいます。
1. クラウド一辺倒からの脱却とハイブリッド運用
すべての処理をクラウドの巨大LLMに投げるのではなく、定型的なツール操作や機密性が高い処理はローカルのSLM（小規模モデル）で行い、高度な推論が必要な場合のみクラウドを利用するという「ハイブリッド構成」が、コストとリスク管理の両面で現実解となります。
2. 「製造業×AI」の復権
日本が強みを持つハードウェアや組み込みソフトウェアの領域に、言語理解能力を付与するチャンスです。産業用ロボットや家電製品が、インターネットに常時接続せずとも、ユーザーの曖昧な指示を理解して動作するインターフェースの開発が加速するでしょう。
3. レガシーシステムとAIの接続
Function Callingは、古い社内APIやデータベースへの「翻訳機」として機能します。大規模なシステム改修を行わずとも、エッジAIを介して自然言語でレガシーシステムを操作するインターフェースを構築できる可能性があり、これはDX（デジタルトランスフォーメーション）の現場で即効性のある施策となり得ます。
総じて、AIのトレンドは「より大きく」から「より効率的に、実用的に」へとシフトしています。日本企業は、最新モデルのスペック競争に一喜一憂するのではなく、自社のどの業務フローを「エッジAIによる自動化」に置き換えられるか、具体的なユースケースの検証を始める段階にあります。