AI活用の心臓部：AIの「推論（インファレンス）」とは？

2025-06-24

はじめに

　本稿では、現代のAI技術の進化を支える非常に重要な概念である「推論（インファレンス）」について、Googleの公式ブログ「The Keyword」に掲載された記事「Ask a techspert: What is inference?」を基に解説していきます。

引用元記事

タイトル： Ask a techspert: What is inference?
発行元： Google (The Keyword)
発行日： 2025年6月23日
URL： https://blog.google/technology/ai/ask-a-techspert-what-is-inference/

要点

AIにおける推論（Inference）とは、訓練済みのAIモデルが、学習した知識（パターン）を使って、新しいデータに対して予測、分類、生成などを行うプロセスである。
AIの「学習（Training）」が教科書で勉強する段階だとすれば、「推論」は学んだ知識を使って実際に問題を解く段階に相当する。
推論は、YouTubeの動画推薦のような従来のAIから、大規模言語モデル（LLM）や画像生成のような最新の生成AIまで、あらゆるAIサービスで活用されている中核技術である。
AI技術の進化に伴い、推論の精度は飛躍的に向上しており、より自然で高精度な応答やコンテンツ生成が可能になっている。
今後のAIの普及には、推論処理の効率化と低コスト化が不可欠であり、Googleの新型TPU「Ironwood」のような専用ハードウェアの開発も進められている。

詳細解説

「推論（インファレンス）」を理解するための基礎知識

　推論の解説に入る前に、いくつかの基本的なAI用語について簡単にご説明します。これらを理解することで、推論の重要性がより明確になります。

AIモデルとは？
　AIモデルとは、特定のタスク（例：文章を作る、画像を認識する）を実行するために、大量のデータで訓練された「AIの脳」のようなものです。このモデルの中には、データから学習した無数のパターンがパラメータとして保存されています。
学習（Training）と推論（Inference）の関係
　AIの開発は、大きく分けて「学習」と「推論」の2つのフェーズがあります。
- 学習 (Training): 大量のデータ（教科書）をAIモデルに与え、データの中にあるパターンやルールを学ばせるプロセスです。例えば、猫の画像を大量に見せて「猫とは何か」を学ばせます。このプロセスには膨大な計算能力と時間が必要です。
- 推論 (Inference): 学習済みのモデルを使って、未知のデータ（初めて見る問題）に対して答えを出すプロセスです。学習で「猫」を覚えたモデルに、新しい猫の画像を見せて「これは猫ですか？」と問い、モデルが「はい、猫です」と予測・判断するのが推論です。本稿のテーマはこの「推論」フェーズです。

推論とは何か？ – パターンマッチングという考え方

　引用元の記事で、Googleの専門家は推論を「パターンマッチング」と表現しています。これは非常に分かりやすい比喩です。

　例えば、「ピーナッツバターと＿＿」という文章の空欄を埋めるようアメリカ人に頼むと、多くの人が「ジェリー（ジャムのこと）」と答えるでしょう。これは、彼らがこれまでの経験から「ピーナッツバターとジェリー」という一般的な組み合わせ（パターン）を学習しているからです。

　AIの推論もこれと似ています。AIモデルは、学習データから膨大な数の単語や画像の組み合わせパターンを記憶しています。そして、新しい入力が与えられたとき、その文脈に最も合うパターンを見つけ出し、次に来るべき単語や、生成すべき画像を予測するのです。これは単なるデータベース検索ではなく、状況に応じた知識の応用と言えます。

推論が使われるAIの具体例

　推論は、私たちが日常的に使っている多くのサービスで活躍しています。

推薦システム（従来のAI）:
　YouTubeであなたへのおすすめ動画が表示されたり、オンラインショッピングサイトで関連商品が提案されたりするのも、推論の一例です。AIモデルがあなたの過去の視聴履歴や購買履歴というパターンを分析し、次に興味を持ちそうなものを予測して提示しています。
画像認識:
　Googleの専門家が挙げた有名な例に、「AIが自ら猫を認識した」というものがあります。これは、AIモデルが大量の画像データから「猫らしさ」のパターンを学習し、新しい画像の中にそのパターンを見つけ出す「分類」という推論タスクをこなした結果です。
生成AI（最新のAI）:
　近年話題の生成AIは、まさに推論技術の結晶です。
- 大規模言語モデル (LLM): Google検索の「AI Overviews」のように、複雑な質問の意図を理解し、要約された回答を生成する機能は、高度な推論に基づいています。
- 画像生成: 当初は不自然な画像を生成することもあったAIが、現在では物理法則や質感を理解したかのようなリアルな画像を生成できるようになったのも、推論能力が飛躍的に向上したおかげです。
- AI翻訳: かつての統計に基づいた機械的な翻訳から、文脈を理解した自然で会話的な翻訳が可能になったのも、生成AIによる推論の進化の賜物です。

推論技術の進化と今後の課題

　AIモデルが賢くなるにつれて、推論の質は劇的に向上しました。しかし、その一方で新たな課題も生まれています。それは「コスト」です。

　高性能なAIモデルで推論を行うには、高い計算能力を持つハードウェアが必要となり、多大なエネルギーを消費します。AIを誰もが気軽に使えるようにするためには、この推論のプロセスをより効率化し、低コストにする必要があります。

　この課題に対し、Googleは以下のようなアプローチで取り組んでいます。

ハードウェアの最適化:
　Googleは「TPU (Tensor Processing Unit)」というAI計算に特化した独自のプロセッサを開発しています。記事で紹介されている第7世代TPU「Ironwood」は、特に推論処理に最適化された設計になっており、より少ない電力で高速な推論を実現することを目指しています。これは、AIを動かすための専用の、非常に燃費の良いエンジンを作るようなものです。
ソフトウェアの改善:
　モデルの構造やコード（計算のやり方）を、その本質的な性能を損なうことなく、より効率的な形に書き換える研究も進められています。これにより、より小さな計算能力でモデルを動かし、コストを削減できます。

「エージェント」への応用と未来

　記事では、推論の進化が「エージェントAI」の実現につながることにも触れています。エージェントAIとは、単に情報を提供したり生成したりするだけでなく、私たちのために自律的にタスクを実行してくれるAIのことです。

　例えば、「来週の出張のフライトとホテルを予約して」と頼むだけで、AIがカレンダーを確認し、最適な選択肢を探し、予約手続きまで行ってくれるような世界です。このような複雑なタスクを実行するには、私たちの意図を正確に推論し、一連の行動を計画・実行する高度な能力が不可欠です。推論技術の進化は、AIを真のアシスタントへと変えていく可能性を秘めているのです。