モデル蒸留
高性能なAIの特徴を小さなモデルに近づけ、費用や速度を調整するための技術的な考え方です。
意味
モデル蒸留は、教師役となる大型モデルの出力や振る舞いを参考に、より小さなモデルを訓練する技術です。業務利用では、コストと品質のバランスを取るための選択肢として理解すると現実的です。
中小企業で気にする理由
AI活用が増えるほど、すべてを高性能モデルで処理すると費用や遅延が課題になります。中小企業でも、重要度の低い分類や整形は軽い処理に寄せる設計を検討できます。
業務での影響
定型分類や抽出では、軽いモデルのほうが速く安く使える可能性があります。一方、判断根拠が必要な業務では大型モデルや人の確認が残ります。
回避手順
本番投入前に、実際に起きる例を小さく集めて比較します。正解率だけでなく、間違えたときの損失、修正にかかる時間、説明しやすさも見ると選びやすくなります。
関連例
サポート分類、請求書の科目候補、社内文書の分類、求人応募者の書類整理などが検討対象です。最初は人が最終確認する前提で試すと無理がありません。
関連用語
推論
AIに質問や資料を渡し、回答、分類、要約などを出させる実行処理です。
エンベディング
文書や質問の意味を数値に変え、似た情報を探しやすくする仕組みです。
ベクトル検索
キーワード一致だけでなく、意味が近い情報を探す検索方法です。
AIアラインメント
AIの回答や行動が、利用者、顧客、会社のルールから外れないように合わせる考え方です。