AIモデル・生成AIの選び方

IBM Granite 4.2の推論対応から学ぶ。AIエージェント初心者がモデルの大きさより先に試す3条件

公開日 ・更新日

大きいモデルを選べば、仕事が自動で安定するわけではありません。最初に見るべきなのは、同じ課題で計画、ツール選択、結果確認まで一貫してできるかです。

公式情報で確認できること

IBM Researchは2026年8月25日、Granite 4.2を3B、8B、30Bのサイズで公開し、エンタープライズ向けエージェントの推論、ツール呼び出し、コーディング、指示追従、音声を組み合わせたと説明しました。モデルには行動前に段階的に考える「thinking」能力があり、クラウド、オンプレミス、エッジへの展開を想定し、Apache 2.0ライセンスで提供するとしています。

実務での提案

一つ目は、モデル名ではなく同じ業務で比較することです。問い合わせの分類や日報の整理など、入力と合格条件を固定し、正確さ、確認時間、再実行回数を測ります。

二つ目は、サイズに役割を持たせることです。定型で大量に処理する仕事は小さいモデル、判断の分岐が多い仕事は大きいモデルから試し、費用と待ち時間も一緒に記録します。

三つ目は、ツール呼び出しの順番を検収することです。検索、計算、更新のどこまで進めてよいかを決め、途中で情報が足りないときは人へ戻る経路を用意します。推論の説明があっても、結果確認を省略しません。

比較表には、正解率だけでなく、ツールを呼んだ回数、途中で人へ戻った回数、処理時間、1件あたりの費用を並べます。数字が揃うと、サイズを変える理由をチームで説明できます。

一度の結果で決めず、同じ条件を何回か再実行し、ばらつきも記録してから採用を判断します。

まだ確認できないこと

公式記事だけでは、日本語での精度、実際の料金・待ち時間、各サイズの安全性、利用する環境ごとの設定、第三者評価での優位性は確認できません。Apache 2.0で取得できることと、自社データを安全に扱えることは別です。まずは機密性の低い同一タスクで小さく測ります。

出典（公式）：IBM Research「Granite 4.2 brings native reasoning to enterprise agents」 https://research.ibm.com/blog/introducing-granite-4-2

モデルの大きさではなく、業務の合格条件と人の確認まで比べたい方は、COZITOへご相談ください。

出典・参考資料

著者: 松井 勇樹