・英語による用語：MoE (Mixture of Experts)
・用語カテゴリ：技術用語
・日本語読み：エムオーイー（混合エキスパート）
・種別：モデルアーキテクチャ
・位置づけ：必要な専門家だけを使い効率化する構造
・関連：LLM ／ Transformer ／ ディープラーニング ／ 量子化
・備考：複数の専門家（サブネットワーク）から必要な一部だけを使い、大規模化と効率を両立する構造。
MoE（専門家混合）とは？必要な部分だけ動かす効率的なAI構造
MoE（Mixture of Experts／専門家混合）とは、モデル内部に複数の「専門家（エキスパート）」と呼ばれるサブネットワークを用意し、入力に応じて必要な一部の専門家だけを選んで使うことで、巨大なモデルを効率的に動かすアーキテクチャです。近年の高性能な大規模言語モデルの多くが、この仕組みを採用しています。
従来の密（Dense）なモデルは、どんな入力に対してもすべてのパラメータを使って計算していました。MoEでは、入力ごとに「担当」の専門家だけを起動するため、モデル全体のパラメータ数（＝知識の総量）を大きくしつつ、実際の計算量は抑えられます。これにより、性能を高めながら推論コストを現実的な範囲に収められます。
DeepSeekをはじめ、効率と性能の両立を掲げるモデルでMoEが活用されており、「大きいのに速い・安い」モデルを実現する鍵となっています。一方で、専門家をどう振り分けるか（ルーティング）の設計や学習の難しさ、メモリに全専門家を載せる必要性など、扱いには固有の工夫が求められます。
