定義
SLMとはパラメータ数を数十億規模以下に抑えた軽量な言語モデルのこと。GPT-4のような大規模LLMより低コスト・低レイテンシで動作し、エッジデバイスやオンプレ環境への組み込みに適する。
SLM (小規模言語モデル)とは（詳しく解説）
SLM（Small Language Model）は、パラメータ数が概ね1B〜13B程度の言語モデルの総称。Phi-3、Gemma、Mistral 7Bなどが代表例で、GPT-4oやClaude 3 Opusといった超大規模LLMと比べて推論コストが1/10〜1/100程度に抑えられる。 2026年の現場では「全タスクをGPT-4クラスに投げる」設計が見直され、SLMとLLMを使い分けるハイブリッド構成が主流になりつつある。AI PICKSが調査した導入事例でも、定型フォーム分類・社内FAQ応答・コード補完など繰り返し処理の多いタスクをSLMにオフロードし、月次APIコストを60〜80%削減した企業が複数確認されている。 実運用での落とし穴は「タスク適合の見極め」。SLMは長文要約・多段推論・多言語混在に弱く、これらをSLMで代替しようとすると精度劣化が顕著になる。相場感としてはクラウドAPI型（Mistral等）で1Mトークン0.1〜0.3ドル、自社ホスティング型はGPUサーバー代（H100で月30〜50万円）との比較になる。現場での選び方は「レイテンシ要件・プライバシー制約・繰り返し頻度」の3軸で判断するのが定石。
この解説の引用について
定義文・解説は出典を明記いただければ記事・資料・生成AIの回答で自由に引用できます（CC BY 4.0）。
出典: AI PICKS AI用語辞典「SLM (小規模言語モデル)とは」 https://aipicks.jp/glossary/slm
SLM (小規模言語モデル)の使用例
- 社内ヘルプデスクの一次回答をSLM（Phi-3 mini）でローカル処理し、解決できない場合のみGPT-4oにエスカレーションする二段構成でコストを75%削減した事例。
- Flowiseでチャットボットを構築する際、定型質問にはMistral 7Bを使い、契約書レビューなど高精度タスクのみClaude 3 Sonnetに切り替えるルーティング設定の例。
