それ、レプリケーションでよろしく。UDPともども。

深刻な人手不足や生産性向上を背景に、日本企業でも生成 AI の活用が急速に進んでいます。生成 AI といえば ChatGPT のような大規模言語モデル（LLM）が注目されがちですが、最近では SLM（小規模言語モデル） という選択肢が大きな注目を集めています。

SLM とは、数億〜数百億程度の比較的少ないパラメータ数で構築された AI モデルです。膨大な計算リソースを要する LLM（大規模言語モデル）に対し、特定の用途や知識に絞ることで、軽量かつ高速な動作を実現しています。特定分野での精度の高さや、自社サーバ等の閉鎖環境で機密情報を守りながら安全に運用できる点も高く評価されています。

一方で、閉鎖されたローカル環境で利用するということは、「その学習データは利用企業自身が責任を持って保護しなければならない」ということも意味します。

そこで、Arcserve Japan では、データ保護の実態を把握するため、日本国内における SLM の導入状況と、学習データのバックアップ状況について調査を実施しました。

# 日本国内における SLM の導入状況推移：1年半で導入率が約5倍に増加

本調査は、Arcserve Japan が定期開催している Web セミナーでのアンケートをもとにしています。回答者の多くは、バックアップなどの情報インフラに携わる情報システム部門や IT 企業の方々です。（回答いただいた皆様、ありがとうございました！）

この調査では SLM の導入状況を質問しており、その結果を年別にまとめました。

Q. 貴社では SLM（小規模言語モデル）を用いた AI を導入されていますか？

※ 調査期間：2024年10月～2026年4月、回答数累計：834件

「自部門で導入済み」 は 2.0%（2024年）から 9.6%（2026年）と約5倍に増加しています。

一方、「分からない」 という回答は 50.0%（2024年） から 42.0%（2026年）に減少しており、SLM という言葉やその活用法が徐々に浸透していることがうかがえます。