投稿者 global-ai-media 
生成AIの利用コスト増大とGPU不足が課題となる中、PCやモバイル端末をAIインフラの一部として活用する動きが加速しています。すべての処理をクラウドに依存するモデルから脱却し、エッジ（端末側）での処理を組み合わせることは、日本企業にとってコスト削減のみならず、セキュリティやガバナンスの観点からも重要な選択肢となりつつあります。
クラウド依存からの脱却と「エッジAI」の台頭
これまで、ChatGPTに代表される大規模言語モデル（LLM）を活用したサービスの多くは、巨大なデータセンターにある高性能GPUでの処理に依存してきました。しかし、このアプローチには「推論コストの高止まり」「通信遅延（レイテンシ）」「データプライバシー」という3つの大きな課題が存在します。
元記事でも触れられているように、現在、世界の技術トレンドは「すべての処理をクラウドで行う」形から、「PCやスマートフォンなどのローカル端末（エッジ）の計算資源を活用する」形へとシフトし始めています。最新のPCやスマートフォンにはNPU（Neural Processing Unit）と呼ばれるAI処理専用のチップが搭載され始めており、インターネットを経由せずとも、端末内で一定レベルのAI推論が可能になりつつあるのです。
日本企業における「オンデバイスAI」のメリット：セキュリティとコスト
日本企業、特に金融、医療、製造業などの機密性の高いデータを扱う組織にとって、オンデバイスAI（ローカル環境で動作するAI）は、ガバナンス上の強力な解決策となります。
クラウドベースの生成AIを利用する場合、入力データが社外のサーバーに送信されるため、情報漏洩のリスクや各国のデータ規制（GDPRや日本の個人情報保護法など）への対応が懸念事項となります。一方、端末内で処理が完結するオンデバイスAIであれば、機密データが社内ネットワークやデバイスの外に出ることはありません。「データ主権」を確保しながらAIを活用できる点は、コンプライアンス意識の高い日本の商習慣において極めて大きなアドバンテージです。
また、昨今の円安傾向により、ドル建てのクラウドAPI利用料は日本企業にとって重い負担となっています。日常的な要約や翻訳、定型的なタスクをローカル端末の計算資源（すでに購入済みの資産）で処理させることで、従量課金のクラウドコストを大幅に圧縮できる可能性があります。
SLM（小規模言語モデル）という現実解
もちろん、スマートフォンやノートPCで、GPT-4のような超巨大モデルをそのまま動かすことは現実的ではありません。そこで注目されているのが「SLM（Small Language Models：小規模言語モデル）」です。
パラメータ数を数十億（数B）程度に抑えつつ、特定のタスク（コード生成、文章要約、RAGによる検索など）においては巨大モデルに迫る性能を発揮するモデルが次々と登場しています。日本企業が自社プロダクトや社内ツールにAIを組み込む際、「何でもできる巨大な万能モデル」ではなく、「用途に特化した軽量なモデル」を端末側で動かすという設計思想が、実用性とコストパフォーマンスの両面で主流になっていくでしょう。
実務上の課題とリスク
一方で、端末側でのAI処理には課題も残ります。最大の課題は「デバイスの断片化」です。従業員やユーザーが使用するPCやスマホのスペックは千差万別であり、高性能な推論を実行できる端末はまだ一部に限られます。古い端末では動作が重くなったり、バッテリー消費が激しくなったりするリスクがあります。
また、モデルの管理（MLOps）も複雑化します。クラウドであればサーバー側のモデルを更新すれば済みますが、オンデバイスの場合は、数千台の端末に対してモデルのアップデートをどのように配信・適用するかという、配布とバージョン管理の仕組みが必要になります。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルな「エッジ回帰」のトレンドを踏まえ、日本の意思決定者やエンジニアは以下の点を考慮すべきです。
- ハイブリッド・アーキテクチャの検討：すべての処理をクラウドに投げるのではなく、「機密情報の処理や軽量なタスクはローカル（SLM）」「高度な推論や複雑な生成はクラウド（LLM）」というように、処理を使い分けるハイブリッドな設計を前提とする。
- ハードウェア更改サイクルの見直し：従業員向けPCの選定基準として、これまでのCPU/メモリに加え、NPUの性能やローカルLLMの動作要件を考慮に入れる時期に来ている。これを「AIインフラへの投資」と捉え直す必要がある。
- 「重厚長大」から「適材適所」へ：「世界最高精度のモデル」を盲目的に求めるのではなく、業務要件（レスポンス速度、コスト、セキュリティレベル）に見合った「必要十分なサイズのモデル」を選定する目利き力が、エンジニアやPMに求められる。