SLM（Small Language Model）活用の全体像と実践事例──LLM時代の“次の一手”

おはようございます。AI調教師をしています、株式会社セレンデック代表の楠本です。

最近、「SLMって本当にLLMより使えるんですか？」とよく聞かれます。ChatGPTなどの生成AI（LLM）は非常に便利ですが、実際に業務に使ってみると、「それっぽいけど現場では使えない」という場面が意外と多いんですよね。

私も最初はLLMに感動しました。質問すれば即答、膨大な知識量、アイデア出しも得意──まるで魔法のように見えました。

でも、補助金申請や契約書レビューといった実務に使うと、「この情報、ちょっと古くない？」「現場じゃこの表現は通らないよ」という壁に何度もぶつかりました。

LLMとSLMの違い──私の感覚で言えば…

LLM（Large Language Model）は、素人から専門家まで100人集めて、その平均的な意見を出す仕組みです。幅広く、時には意外な発想もくれます。

しかし、その100人の中には、ネットで見聞きしただけの人や現場を知らない人も含まれます。

そしてLLMが参照する情報には、“こたつ記事”と呼ばれるものが混ざります。こたつ記事とは、ネット上の情報を寄せ集めただけで、現場で検証していない記事のこと。SEO目的で作られた浅い内容や、著者がその分野に深く関わっていないケースも多く、温かいこたつに入って机上の空論を書いたようなぬるい情報──だからそう呼ばれます。

一方、SLM（Small Language Model）は、あらかじめ情報源を限定します。

例えば、「5人のベテラン専門家の知見だけを学習させる」ようなものです。ノイズを排除し、深くて正確なアウトプットを返すので、裏取り不要で現場に直結する回答が得られます。

SLMとは何か──玉石混交から“玉”だけを残す技術

私はSLMを「情報の砂山から金粒だけをふるいにかけて残す」技術だと考えています。

LLMは膨大な情報を丸ごと抱えてきますが、SLMは信頼できる情報源だけを選び、その中で徹底的に深掘りします。

現場では、量より質が問われます。補助金申請、契約書レビュー、製造業のトラブル対応──いずれも「ほぼ正しい」では通用しません。

SLMは、そうした業務において迷いのないアウトプットを短時間で返すための強力な仕組みです。

SLM活用事例10選

SLM導入ステップと注意点

1. 情報の棚卸しと選別

• 必要情報だけを抽出
• 古い・誤り・未検証を排除

「とりあえず全部入れる」のはNGです。制度変更前の情報や誤事例は精度低下の原因になります。まずは信頼できる情報源のみに絞ることが重要です。

2. フォーマット統一

• 見出し・用語表記の一貫性確保
• 用語辞書の事前作成

ファイル形式は混在しても構いませんが、見出し構造や用語統一で精度が向上します。特に専門用語の統一は、回答の一貫性に直結します。

3. 学習環境の構築

• 閉域環境・アクセス制御
• 外部利用時は暗号化必須

社内サーバーや閉域ネットワークでの運用が理想です。外部利用時には暗号化や権限管理を徹底し、情報漏洩リスクを最小化します。

4. 初期モデルの試作

• 小規模データで検証
• フィードバック反映

全範囲をいきなり学習させず、まずは限られたデータで試作します。現場の使い勝手を確認し、改善を重ねてから拡張すれば無駄な作業を削減できます。

5. 運用と定期更新

• 制度改正・マニュアル更新時に即反映
• 年1〜2回の棚卸し

情報は生き物です。最新情報を保つことで、SLMの提案精度を長期的に維持できます。

よくある質問（FAQ）＋解説

• Q1. SLMは中小企業でも導入できますか？ はい。むしろ情報量が限定的な環境ほど効果を発揮します。中小企業では業務領域が明確で、必要な情報が限られているため、学習データを絞り込みやすいのが利点です。たとえば社内マニュアルや過去の申請書類、営業資料などを数本まとめるだけで、すぐにSLM的な環境を構築できます。大手のように膨大なデータ整理に時間をかける必要がなく、小さく始めて大きく育てる導入戦略が可能です。
• Q2. 情報漏洩の心配はありませんか？ 適切な環境設定を行えばリスクは大幅に低減できます。閉域環境やアクセス制御、データ暗号化を導入すれば、機密情報の保護は十分に可能です。さらに、Google NotebookLMのようにアップロードした資料だけを情報源にするツールであれば、外部データ混入のリスクも避けられます。導入前に「どのデータを外に出せるか」を明確にしておくことが、現場で安心して使える第一歩です。
• Q3. 更新はどのくらいの頻度で必要ですか？ 制度改正やマニュアル変更があったタイミングで即更新するのが理想です。特に補助金・助成金、法務契約、製造業マニュアルなど「規定変更が成果に直結する」分野では更新スピードが命です。最低でも年1〜2回の棚卸しを行い、古い情報や不要データを削除することで、AIの提案精度と現場の信頼感を維持できます。
• Q4. LLMと併用できますか？ はい。LLMとSLMは得意分野が異なるため、組み合わせることで相乗効果が期待できます。たとえば、LLMで業界トレンドや新しい事例を幅広く収集し、SLMで自社の実績やルールに沿った形に落とし込む、という流れです。これにより、「外部の最新知識」×「社内の確実な知識」という最強のセットが出来上がります。
• Q5. 導入費用は高くありませんか？ 初期は既存資料を使って小規模に試作できるため、ほぼコストゼロで始められます。さらに言えば、すでにChatGPTなどのAIツールを日常的に使っているなら、その環境を活用すればいいだけです。追加投資は不要で、使い慣れたUIのままSLM的運用を試せます。本格構築に移行する際に、RAG（検索拡張生成）や閉域環境など、必要な機能を追加していけば十分です。
• Q6. 社員教育に時間がかかるのでは？ UIがシンプルなツール（カスタムGPTやNotebookLM）を使えば、説明は30分程度で済むことが多いです。特に最初は、既存の社内資料を読み込ませて「質問→回答」の流れを体験してもらうだけで十分。体験を通じて効果を実感してもらえれば、運用定着は自然と進みます。現場の声を拾いながら機能を追加することで、教育コストを抑えたまま定着率を高めることが可能です。

まとめと次の一歩

SLMは、LLMのように幅広くではなく、“玉石混交の中から玉だけを残す”アプローチで動くAIです。

まずはカスタムGPTやNotebookLMなどで小さく試し、効果を体感してから本格導入へ進みましょう。AIをフル活用して業務効率化を楽しんで実現していきましょう！！　ここまで読んでいただきありがとうございます。　一緒に頑張りましょう。

セレンデックのAI講座

セレンデックではAIウェブディレクター育成講座を開催しています。ご興味ある方は是非ご参加ください。体験会、説明会も実施しています。

→　AI　Webディレクター養成講座はこちら

• ✅ 関連記事：「スキルの賞味期限と学び直し」
• ✅ 関連記事：「経験格差とAI活用の本質」
• 個人向け：AI時代の“考える力”を育てる 『AI Webディレクター養成講座』

• ChatGPTやGeminiなどを活用した、ゼロから始めるAI仕事術
• Webの基本技術、ヒアリング・構成・提案・ライティング・AI活用の“ディレクション5技能”を実務に落とし込む
• Web初心者・未経験者でも、「考える力」と「伝える力」を体系的に学べる講座です。０からAIwebディレクターとして活躍できるまでをサポートします

👉 AI Webディレクター養成講座はこちら

• 法人向け：AI導入から内製化までを設計 『AI・DX戦略構築講座（法人研修プラン）』
  • 現場で「なぜ進まないのか」を構造的に分析
  • 部署別ヒアリングから始める“内製化の第一歩”
  • 最新AIツールの活用例と、現場に定着させる教育設計をワーク形式で支援

  👉 企業研修・ご相談はこちら