近年のAIブームは「規模」に偏りがちだった。パラメータ数の増加、訓練データの膨大化、巨大な大規模言語モデル（LLM）への依存。AI開発はまるで「万能のハンマー」を求めるかのように、一つの巨大モデルですべてを解決しようとしてきた。しかし、その一方で、1000億パラメータを超える大規模モデルを、たとえば単純なデータ抽出や文書要約といったタスクに使い続けるのは、実際には非効率かつ高コストだ。まるで税務申告に理論物理学者を雇うようなものだ。 この問題意識を裏付ける研究が、NVIDIAとジョージア工科大学の共同研究チームによって発表された。その論文『Small Language Models Are the Future of Agentic AI』（小規模言語モデルはエージェントAIの未来である）は、自律的な複雑なタスクを遂行するAIエージェントの未来は、単一の巨大モデルではなく、複数の専門性を持つ小規模言語モデル（SLM）の連携にこそあると主張している。 このアプローチでは、各SLMが特定の役割に特化し、協調して作業を分担する。たとえば、一つのモデルが情報抽出、別のモデルが論理的推論、さらに別のモデルがエラー検出を行う。こうした「スウォーム型」アーキテクチャは、処理の効率性、コストの削減、そして結果の信頼性を高める。また、個々のモデルが小さく、シンプルなため、デバッグや監視も容易だ。 この研究は、AI開発の方向性を「巨大化」から「最適化」へと転換する重要な示唆を提供している。大規模モデルの力は依然として無視できないが、実用性と持続可能性を考えると、専門性を持った小規模モデルの連携こそが、真のエージェントAIの鍵となる可能性がある。