AIが当たり前に使われる今、雑談で“通”に見える裏話は意外と知られていません。本記事は、知らないと損するAIの裏側を、今日から語れるトリビアとして凝縮。ロングテールな質問に強くなる仕組みから、スピードを支える最適化、安全運用、分散学習のいままで、一気にまるわかり。
モデルは何を“覚えて”いないのか？——知識カットオフとRAGの実力
大規模言語モデルには“知識カットオフ”があり、最新情報は素のままでは知らない。そこで使われるのがRAG（Retrieval Augmented Generation）。文書をトークン化し、連想ベクトル（埋め込み）でベクトルデータベースに格納、問い合わせ時に意味検索してコンテキストウィンドウへ挿入する。要は“賢い付箋”だ。ポイントは、粒度の最適化と更新頻度、そしてコンテキストのノイズ管理。長すぎる貼り付けはハルシネーションの温床になり、短すぎると根拠不足になる。
速さの正体：推論時量子化と蒸留の合わせ技
AIが“サクサク”動くのは、計算を軽くする工夫のおかげ。推論時量子化は重みやアクティベーションをINT8/INT4等に圧縮し、帯域とレイテンシを削る。校正データでスケールを合わせ、重要層はミックス精度にするのがコツ。蒸留は大きなモデルのふるまいを小さな生徒モデルに写し取る手法で、エッジAIでも実用的な精度が出る。副作用としてロングテール語彙の取りこぼしが起きやすいが、ドメイン固有データの追加学習やLoRAの微調整で補える。
安全とガバナンス：プロンプトインジェクションからPIIまで
外部ツール連携や長期メモリ化が進むほど、プロンプトインジェクションでメモリバウンダリが破られるリスクが高まる。「この指示を秘匿して」といった回避文は典型例。対策は、入出力フィルタ、機能分離、権限スコープの最小化に加え、実稼働の可観測性（トレーシング、プロンプト版バージョニング、監査証跡）の整備だ。さらにPIIやデータ主権への配慮は必須。RAGのインデクシング時点でのマスキング、アクセス制御、リージョン固定、レッドチーミングの定期化が効く。
分散学習のいま：フェデレーテッドラーニングとマルチモーダル推論
端末側にデータを残したまま学習するフェデレーテッドラーニングは、プライバシーと精度の両立策。ローカル更新をサーバで集約し、差分プライバシーでノイズ付与する。通信量や非IIDデータの偏り、端末計算のばらつきが実務の壁だが、部分モデル更新やスケジューリングで乗り切る。近年は音声・画像・テキストのマルチモーダル推論が当たり前になり、RAGもテキストだけでなく画像ベクトルや音声埋め込みを混在させる“マルチRAG”が台頭。評価は静的ベンチだけでなく、運用ログに基づく継続評価が鍵だ。
まとめ
AIの“魔法”には、知識の補完、効率化、安全運用、分散化という現実的な歯車が噛み合っている。用語と仕組みを押さえれば、プロダクト選定やPoCの成否は大きく変わる。今日の現場感トリビアを武器に、次の会議で一歩先の議論を。
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