・英語による用語：Pruning
・用語カテゴリ：技術用語
・日本語読み：プルーニング（枝刈り）
・種別：モデル軽量化技術
・位置づけ：重要度の低い部分を削ってモデルを軽くする
・関連：量子化 ／ 蒸留 ／ LLM ／ ディープラーニング
・備考：モデル内の重要度の低い接続・要素を削って、精度を保ちつつ軽量・高速化する技術。
Pruning（プルーニング）とは？不要な部分を削ってAIを軽くする技術
Pruning（プルーニング／枝刈り）とは、AIモデルの中で重要度の低い接続（重み）やニューロンを削り取ることで、精度をできるだけ保ったままモデルを軽量化・高速化する技術です。木の不要な枝を刈り込むイメージから、この名前が付いています。
大規模なニューラルネットワークには、実は出力にほとんど寄与していない部分が多く含まれています。プルーニングはそうした「無駄」を特定して取り除くことで、モデルのサイズや計算量を削減します。これにより、メモリ使用量の低減や推論の高速化、低スペックな端末での動作などが可能になります。
プルーニングは、数値精度を落とす量子化（Quantization）や、知識を小さなモデルに移す蒸留（Distillation）と並ぶ、代表的なモデル圧縮・最適化の手法です。これらは組み合わせて使われることもあります。一方で、削りすぎると精度が大きく低下するため、どこまで刈り込めるかを検証しながら、性能とのバランスを取ることが重要になります。
