モデル圧縮入門：量子化と蒸留で推論を高速化する実践ガイド

モデル圧縮入門：量子化と蒸留で推論を高速化する実践ガイド

限られたリソースで機械学習モデルを実運用するための、実践的なモデル圧縮手法と導入のポイントを分かりやすく解説します。

この記事では、モデル圧縮の基本と、量子化や知識蒸留といった代表的な手法の適用タイミングを、実例を交えて紹介します。実運用でのレイテンシ改善が目的の方に向けた内容です。

まずモデル圧縮が必要な理由は明確です。クラウドだけでなくエッジ環境やモバイル端末では、CPU/GPUリソースや電力が限られているため、推論コスト削減が重要になります。

量子化（quantization）は、重みやアクティベーションを低ビット幅で表現する手法です。ポストトレーニング量子化（PTQ）と量子化認識トレーニング（QAT）の違いを理解し、精度とサイズのトレードオフを調整しましょう。量子化は特に推論速度向上に効果的です。

知識蒸留（knowledge distillation）は、大きなモデル（教師）から小さなモデル（生徒）へ知識を移す手法です。蒸留を組み合わせることで、圧縮後も実践的な精度を維持しやすくなります。知識蒸留はモデルの一般化性能を保つ手段として有効です。

プルーニング（剪定）や低ランク分解などの手法も有効です。構造化プルーニングは実機上での加速につながりやすく、対応ハードウェアでハードウェアアクセラレーションを活かす設計が鍵になります。プルーニングはモデルサイズと演算量の両方に影響します。

実践ワークフローとしては、（1）目的と制約の明確化、（2）ベースモデルの選定、（3）順次手法を試す（量子化→蒸留→プルーニングなど）、（4）デプロイ検証、という流れが現実的です。利用可能なツールとしてはTensorFlow Lite、PyTorch Mobile、ONNX Runtime、OpenVINOなどがあり、目的に応じて選びましょう。

最後に簡単なチェックリスト：目標レイテンシ／メモリ、許容精度低下、ターゲットデバイス、評価データを決め、段階的に圧縮を進めること。小さな変更を積み重ねて効果を確認するのが成功のコツです。

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最終更新: 2026-02-21