低レイテンシAIとは
低レイテンシAIとは、データ入力からAIが結果を出力するまでの遅延時間を極限まで短くしたシステム
読み: テイレイテンシエーアイ
データ入力からAIが結果を出力するまでの遅延時間を極限まで短くしたシステム。エッジAI、モデル軽量化、専用ハードウェアの3つの技術で実現する。
かんたんに言うと
自動運転車が飛び出してきた歩行者をAIが検知して、数ミリ秒でブレーキを踏む。「考える時間」がほぼゼロであることが低レイテンシAI。
エッジAIとモデル軽量化の技術
データをクラウドに送らず手元のデバイスで処理するエッジAIが基本。Quantization (4-bit/8-bit/FP8)や枝刈りでモデルを軽量化し、NPUやTPUの専用チップで高速化する。
自動運転からリアルタイム対話まで
自動運転では歩行者検知から数ミリ秒でブレーキ制御。工場の検品AI、リアルタイム音声翻訳、金融アルゴリズム取引も同様。「遅い」は「使えない」と同義の領域。
当社の見解
当社はOpenAI APIを完全廃止し、EmbeddingもLLMも全てローカルで稼働させている（2026年4月時点）。これにより月額のAPI費用がゼロになっただけでなく、機密情報や顧客データを外部に送信せずにAI処理できるようになった。クライアントのログデータをマスキングなしでそのまま分析に回せるのは、ローカルLLMだからこそ実現できる。2026年4月にはOllama常駐実行（CPU 25%、GPU 30%を常時占有）を廃止し、FastEmbed（ONNX Runtime）による非常駐型推論に移行。処理が必要な瞬間だけプロセスを起動し、完了後に即座に終了する設計で、アイドル時のリソース消費をゼロにした。あえて一般的なデスクトップPC環境で複数のローカルLLMを実機検証した経験から言えることは、ベンチマークスコアと実務での使い勝手、そして常駐時のリソース消費は全て別の指標だということだ。
同じ失敗を二度としないAIエージェント
今のAIは、聞けば何でも答えてくれます。
でも、セッションが切れた瞬間に前回の失敗を忘れます。
当社が開発しているAIは、過去の経緯を念頭に置いて、
聞かれる前に「それは前回うまくいきませんでした」と声をかけます。
人間にも同じ失敗をさせず、AI自身も繰り返しません。
古参の社員が横にいるように、黙っていても気づいてくれる。
それが、当社が考える本当のAI社員です。