AI · AI 推論制御カテゴリ
AI 推論制御 ― サービス
LLM 推論基盤を構造的に変える層。Token-Exact 監査、hallucination 抑制、3-way byte-exact 推論。
本カテゴリのサービス
- SlimeTree-RLM 適用 (hallucination 抑制)○ 早期協業段階 貴社 LLM への hallucination 抑制層の組込相談、重み無変更で 66%→22% 実測
- Local LM 移行 / オンプレ AI 展開支援○ 受付中 cloud LLM 課金からの脱却 / オンプレ Gemma 4 12B 級 + SlimeTree-RLM 品質ゲート、月次 token 課金を 1/10〜1/20 へ。SlimeTree-RLM の R-meta verdict で cloud frontier への escalation も同居可。
Local LM 移行 ― 4 つの勝ち筋
cloud LLM 依存からの脱却先として、自社内 GPU で 12B 級モデル (Gemma 4 12B 等) を運用するパターン。SlimeTree-RLM の R-meta verdict が cloud / local を問わず同一インターフェースで品質ゲートするため、escalation 設計に乗ります。
A
コンプライアンス必須ドメイン
医療・法務・金融・防衛など、cloud LLM が法令・規制で使えない業務。SHA-256 audit chain が監査要件即適合。
B
高ボリューム定常推論
月 10M tok 以上の routine 処理 (分類・要約・draft・RAG 取込)。RTX 5060 Ti 1 GPU で 3.6M tok/日、capex 3 ヶ月回収。
C
狭ドメイン specialist (LoRA 追加学習)
税務 Q&A・製造 SOP・社内ルール検索などの狭領域。LoRA 微調整で base モデルが frontier 汎用に並ぶ。
D
hybrid (本命)
90-95% を local 処理、5-10% を cloud frontier に escalate。品質 frontier 同等・課金 1/10〜1/20 を実トラフィックで実現。
自社測定値 (2026-06-05、RTX 5060 Ti / Gemma 4 12B)
| 指標 | gemma4:12b Q4_K_M | 備考 |
|---|---|---|
| decode 速度 | 43.5 tok/s | 単 GPU サスティン |
| peak VRAM | 8.6 GB | 16 GB GPU で余裕 |
| SlimeTree-RLM judge p99 | ~100 µs | cloud-LLM-as-judge より 4-5 桁速 |
| 判定 sufficient 率 (n=50) | 47/50 | first-draft + 人手レビュー業務水準 |
詳細は /integrations/#multi-agent の Local LM 拡張節を参照。
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