AIエンジニア

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AI・テクノロジー

エッジデバイス向け小型言語モデル(SLM)の最適化:量子化と蒸留による軽量化の最前線

ターゲット読者: AIエンジニア、エッジコンピューティングに関心のある開発者、ローカルLLMの運用を検討している技術者 はじめに 大規模言語モデル(LLM)の爆発的進化が続く中、スマートフォン、IoTデバイス、ロボットなどのエッジデバイスでLLMを動かすニーズが急増しています。しかし、LLMの推論には膨大な計算リソースとメモリが必要で、エッジデバイスの制約とは矛盾していました。 そこで注目されているのが「SLM(Small Language Model)」です。SLMは、数億〜数十億パラメータ規模の小型言語モデルで、量子化や蒸留といった軽量化技術により、エッジデバイス上で高速・低遅延に動作します。 本記事では、SLMを軽量化するための主要技術である「量子化(Quantization)」と「知識蒸留(Knowledge Distillation)」の最新動向と、その重要性について解説します。2025-2026年の最先端事例(Apple、Microsoft、NVIDIA等)を交え、エッジデプロイに使える知見とツール選択の指針を提供します。# 第1章:なぜ今、SLMなのか
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AI・テクノロジー

「Claudeを社員10万人へ」──富士通×Anthropic電撃提携が告げる“日本SIerのAI再定義”と、銀行・病院・防衛を狙う重要インフラ防衛線

リード ── 2026年5月27日午後、二度叩かれたAI提携のドア 2026年5月27日午後4時18分、川崎本社から発信された一本のプレスリリースが、霞が関の中央省庁から大手町の銀行本店、そしてシリコンバレーのAIスタートアップにまで連鎖的に波紋を広げた。「富士通株式会社は、Anthropic PBCと2026年5月27日に戦略的提携を発表しました──」。その1分後の午後4時19分、同社はもう一本のリリースを並べて投下する。「富士通は、2026年5月27日、米国OpenAI社との連携を開始しました──」。日本の旧電電ファミリーを束ねるシステムインテグレーターの最大手が、生成AI時代を二分する2大プレイヤー、AnthropicとOpenAIを同じ日、わずか1分差で「戦略パートナー」として迎え入れたのである。 しかも、Anthropicとの提携内容には驚くべき数字が並ぶ。「グループ全社員約10万人にClaudeを展開」「1,000人規模のエンジニアチームを編成」「銀行、病院、政府、重要インフラへ提供」。8日前の5月19日、すでに日立製作所が同じAnthropicとグループ29万人規模の
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