アムリット・ジャサル氏は、クラウドベースのコラボレーションおよびガバナンスプラットフォームの大手であるEgnyteの最高技術責任者（CTO）兼共同創業者である。
基盤モデルの事前学習がデータ不足から持続不可能な計算コストに至るまでの根本的なスケーリング限界に直面する中、AI業界の戦略的焦点は転換しつつある。単により大規模なモデルを構築することでブレークスルーを達成する時代は、学習後の専門化を重視する時代へと移行している。
この新しいパラダイムは、小規模言語モデル（SLM）の戦略的導入に説得力のある根拠を提供している。大規模で汎用的な大規模言語モデル（LLM）が幅広い能力を示してきたが、その一枚岩的な性質が専門的なAIエージェントの作成の妨げとなっている。現在の真の価値は、特定の高価値タスクに向けてモデルを効率的に適応させることにある。
企業AIの次なる進化は、より分散化され、専門化され、効率的なアーキテクチャへの移行となるだろう。この未来は、単一の巨大モデルではなく、LLMによって調整される機敏なSLMの艦隊によって駆動されるエージェント型AIのエコシステムであり、それぞれが学習後の調整を通じて指定された役割を習得するよう専門的に洗練されている。
企業AIにおけるSLMの有用性
企業AIエージェントの基盤としてのSLMの論拠は、効率性、専門性、セキュリティという3つの柱に基づいている。
効率性：より良い経済性による強化
汎用LLMに依存する現在の範囲は、企業での広範な採用にとって経済的に持続不可能である。これらのモデルを大規模に実行するために必要な高い推論コストと膨大な計算インフラは、中規模企業にとって大きな参入障壁となり、継続的な運用負担となる。
対照的に、SLMは推論コストが低く、ハードウェア要件と運用費用が限られているため、総所有コストが低いという点で、はるかに効率的な代替手段を提供する。
Egnyteでは、顧客が当社のソリューションに対して、何百万もの文書に及ぶデータセット全体をカバーすることを期待するようになっている。例えば、様々な専門的な分類器や抽出器を使用してセマンティックレイヤーを構築するためである。
専門性：精度とコンテキスト化
汎用LLMの「一つのサイズがすべてに適合する」アプローチは、しばしばパフォーマンスと効率性のトレードオフをもたらす。これらのモデルは膨大な一般知識を持っているが、高度に専門化されたタスクに必要な専門知識の深さを欠いていることが多い。
ここで、SLMがエージェント型AIと組み合わされると真価を発揮する。このアーキテクチャでは、SLMを法的文書、医療記録、あるいは企業データなどの狭い、ドメイン固有のデータセットに対して綿密にファインチューニングすることができる。単一タスクの先例だけで訓練されたSLMは、経験豊富なアシスタントとして機能し、正確でコンテキストを意識した回答を提供できる。
この専門化により、優れたパフォーマンスと幻覚率の低減が実現する。「何でも屋」になろうとするのではなく、SLMは「一つの分野の達人」となり、より信頼性が高く信頼できる出力を提供する。
正確な検索のためのドメイン固有の埋め込みモデルを作成することは、エージェントの知識検索を強化するための基本的な構成要素である。
セキュリティ：コンプライアンスとプライバシー
データプライバシーとセキュリティは、特に厳しく規制された業界では企業にとって最も重要な懸念事項である。オンプレミスのデータ保管を義務付ける業界や地域では、外部のクラウドベースLLMに依存することが障害となる。
SLMはハイブリッドクラウドまたはオンプレミスのデータサーバー上に構築でき、コンプライアンスとセキュリティの懸念を軽減できる。企業は専門化されたSLMを完全に自社の安全なネットワーク内で実行し、専有データが管理された環境から出ないようにすることができる。
例えば、Egnyteでは、ドメインおよび顧客固有のデータセットで訓練された専門エージェントを通じて適用される、アクセス制御リストと柔軟なガバナンスポリシーを厳密に遵守している。
エージェント型AIの台頭を促進する
エージェント型AIフレームワークはSLMで繁栄できる。単一の一枚岩的なモデルの代わりに、企業AIシステムには専門的なワークフローを処理するのに適した、専門化されたSLMエージェントの協力チームが含まれる。「オーケストレーターエージェント」、専門的な「ワーカーエージェント」、「シンセサイザーエージェント」の組み合わせにより、タスクを精度高く、幻覚を減らして達成できる。
このアーキテクチャは未来的な概念ではなく、スケーラブルで安全な企業AIシステムを構築するための実用的かつ効率的なアプローチである。これにより、企業は汎用LLMに関連する法外なコストやリスクなしに、独自のニーズに完全に合わせたAIソリューションを作成できる。
今後の道筋
企業AIの未来は、より大きなモデルではなく、よりスマートで効率的なアーキテクチャにある。SLMとエージェント型AIの融合は、明確で説得力のある前進の道を提供する。このモデルを採用する企業は、真にビジネス価値を生み出す強力で安全かつコスト効率の高いAIソリューションを展開できるようになる。
焦点は、単一の全知のソリューションの追求から、高度に熟練した専門家のネットワークの戦略的展開へと移行するだろう。これは単なる進化ではなく、企業でAIを構築し使用する方法における根本的な変革である。
