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電力も通信も乏しい地域で、スマートフォン単体で動く小型AIが医療や農業を支える基盤技術として注目を集めています。米誌IEEE Spectrumは7月6日、アフリカで偽造薬を判別する携帯型端末を開発した起業家アデバヨ・アロンゲ氏らの取り組みを紹介し、世界銀行も助成金や政策で普及を後押ししていると報じました。巨大な生成AIが届かない世界の多数派に、実用的なサービスを届ける現実解として位置づけられています。
きっかけは2019年、アロンゲ氏が南アフリカで偽造薬検出システムを実演した際の失敗でした。データセンターが1万4千キロ離れた米国にあり、1回の判定に5分以上かかったのです。同氏はエンジニアに指示し、わずか2時間でAIをスマホ上で単独動作する軽量版に縮小しました。これが、ブロードバンドも安定電力もない場所で薬の真贋を数秒で判定する新型端末を生みました。
小型AIは、数十億以下のパラメータで動く言語モデルを指し、スマホやRaspberry Piで数ワットの電力で動きます。大型モデルから不要な部分を削る「プルーニング」や、大型モデルを模倣させる「蒸留」、精度を落とす量子化などで作られます。インドではドローンがカシューナッツの病害を機上で判別し、ブラジルではArduinoで心電図を計測するなど、特定課題に特化した実装が各地で広がっています。
世界銀行は小型AIを「有望な潮流」と評価し、助成金やメンター制度、途上国向けの政策整備で普及を支援しています。総裁のアジェイ・バンガ氏は今年1月のダボス会議で、生成AIには膨大な計算資源と電力、人材が必要で、先進国以外ではインドと中国を除きその条件が整わないと指摘しました。最貧国でChatGPTを使ったことのある利用者はわずか0.7%で、先進国の4分の1と大きく開いています。
普及を支えるのは技術の進展です。神経処理ユニットを備えたスマホが増え、2025年には全出荷の3分の1超が生成AIを動作でき、2026年末には45%、2027年末には過半に達する見込みです。オープンウェイトのGoogle DeepMind「Gemma 4」やアリババ「Qwen 3.5」は再学習が容易で、特定業界向けの調整に適します。一方でアロンゲ氏は、小型AIも定期的な更新や安定電力を必要とし、インフラや人材育成への長期投資がなければ持続しないと釘を刺しています。