推論（Inference）とは？-AI関連の用語集【クラベルAI】-

推論（Inference）

推論とは、学習を終えたAIが、新しい質問やデータを受け取って答えを出す処理のことです。ChatGPTに質問して答えが返るまでの動きが、まさに推論です。AIを育てる「学習」と区別して使います。学習は一度に大きな費用がかかり、推論は使うたびに少しずつ発生します。日々の業務で使うAIの費用は、おもに推論の量で決まります。

推論（Inference）関連用語

推論（Inference）に関連する単語は以下の通りです。

• 大規模言語モデル（LLM）答えを出す大規模言語モデルとは？→
• GPU推論に使うGPUとは？→
• トークナイザー費用の単位、トークンとは？→
• モデルの量子化推論を軽くする方法は？→
• エッジAI手元の機器で推論するには？→
• 推論モデル（Reasoning Model）考えてから答える推論モデルとは？→

推論（Inference）で知っておくと得する有益情報

推論の費用と速さは、AIを業務で使う際の判断材料です。押さえたい点を3つにまとめました。

• 学習とは費用の出方が違う学習は作るときの大きな費用、推論は使うたびの小さな費用です。
• 文章の長さが費用に響くAPIでは、入力と出力の文字量（トークン数）に応じた料金が一般的です。
• 速さと質の兼ね合い大きなモデルは質が高い傾向ですが、遅く、費用も増えやすいです。

学習と推論の違い

AIの日々の費用は、推論の量で決まると考えましょう。

推論（Inference）やさしい解説

学習と推論って、何が違うの？

学習は、料理人が何年も修業する期間。推論は、お客さんの注文を受けて料理を出す時間です。

修業は大変ですが、お店は注文のたびに料理を出して、手間と材料を使います。

社内でAIチャットを使うと、質問のたびに推論が走ります。利用者が増えれば、その分の費用が増えます。導入前に、1日の利用回数と1回の文字量から、月の費用をざっくり見積もっておくと安心です。

推論（Inference）についてのみんなの疑問

推論と学習は、どちらが費用がかかりますか？

作る側は学習、使う側は推論の費用が中心です。AI開発会社は学習に大きな費用をかけます。利用する会社は、使うたびにかかる推論の料金を払います。使い方しだいで、月の費用は大きく変わります。

推論を速くするにはどうすればいいですか？

小さなモデルの利用や、質問の短縮が有効です。簡単な作業には軽いモデルを使い、長い資料の貼り付けを減らすと速くなります。高性能なGPUを使うのも一つの方法です。

自社のパソコンでも推論はできますか？

小さなモデルなら、手元のパソコンで動かせます。大きなモデルには高性能なGPUが必要です。まずは軽いモデルを試し、速さと質が業務に足りるかを確かめてから検討しましょう。

AI関連の用語集【まとめ】

AI関連の用語集が気になる方のために、用語集一覧を作成しました。AIに関する学びを深めたいとお考えの方は、ぜひご覧ください。

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