推論 (Inference)読み: すいろん

推論 (Inference)とは（詳しく解説）

推論とは、学習(トレーニング)で得たパラメータを固定したまま、入力に対する出力を計算する工程を指す。LLMではプロンプトを読み込むプリフィル、トークンを1つずつ生成するデコードの2段階で進むとされる。学習が一度きりの大型投資なのに対し、推論はリクエストのたびに発生し続けるため、サービスが成長するほどコストの主役になりやすい。2026年の実運用では、入力と出力のトークン単価、レイテンシ、同時接続数が主な管理対象となる。推論時に長く考えるモデルは出力トークンが増え、想定より請求が膨らむ点に注意したい。現場では、量子化や蒸留による小型化、バッチ処理、プロンプトキャッシュ、軽量モデルと高性能モデルの使い分けが広く採用されている。選び方は、精度要件を満たす最小のモデルから試し、品質評価を回しながら単価と速度を比べるのが基本だ。

推論 (Inference)の使用例

• チャットAIに質問を送って回答が返ってくるまでの計算が推論。質問のたびに実行され、トークン数に応じて料金が発生する。
• 問い合わせ分類は軽量モデル、複雑な要約は高性能モデルに振り分けると、推論コストを抑えつつ品質を保ちやすい。

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