なぜ“エージェント時代”を担うのはLLMではなくSLM（小規模言語モデル）なのか。
NVIDIA Research「Small language models are the future of agentic AI」をベースに徹底議論。

精度の進歩・コスト効率・専門特化のしやすさ・アーキ設計（関数呼び出し／ツールコール）の観点から整理します。
また、評価指標の不足やインフラ投資の慣性といった採用障壁にも触れ、現実的な意思決定のヒントを提案。
後半は実務編として、SLMでのエージェント向けSFT／ファインチューニング手順をステップで解説します。参考論文リンクは下記にまとめました。

▼参考リンク
© Belcak, P., Heinrich, G., Diao, S., Fu, Y., Dong, X., Muralidharan, S., Lin, Y. C., Molchanov, P., 2025. “Small Language Models are the Future of Agentic AI,” arXiv:2506.02153 (v1, 2025-06-02). CC BY 4.0
DOI: [https://doi.org/10.48550/arXiv.2506.0...](https://doi.org/10.48550/arXiv.2506.0...) /
License: [https://creativecommons.org/licenses/...](https://creativecommons.org/licenses/...) 。

© Bi, Z., Chen, K., Tseng, C.-Y., Zhang, D., Wang, T., Luo, H., Chen, L., Huang, J., Guan, J., Hao, J., Song, J., 2025. “Is GPT-OSS Good? A Comprehensive Evaluation of OpenAI’s Latest Open Source Models,” arXiv:2508.12461 (v1, 2025-08-17). CC BY 4.0
DOI: [https://doi.org/10.48550/arXiv.2508.1...](https://doi.org/10.48550/arXiv.2508.1...)
License: [https://creativecommons.org/licenses/...](https://creativecommons.org/licenses/...)



TIMESTAMPS:
(00:00:00) オープニング
(00:01:55) 論文の概要と重要性
(00:03:30) なぜSLMか（4つの理由)
(00:05:55) エージェントに必要な能力について
(00:10:02) GPT OSS 20B vs 120B に関して
(00:13:35) エージェントの時代は来るのか
(00:17:29) エージェントで社会はどう変わる？~ オープンソースが勝つのか
(00:22:43) SLMの導入への障壁となりうるもの
(00:26:19) エージェントのためのファインチューニング


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