バッチ推論とは？
読み方: バッチスイロン
30秒まとめ
大量のデータを一括でAIモデルに処理させる推論方式。コスト効率と処理速度に優れる。
バッチ推論の意味・定義
バッチ推論（Batch Inference）は、大量のデータを一括してAIモデルに入力し、まとめて処理する推論方式です。リアルタイムで1件ずつ処理するオンライン推論とは対照的に、数百〜数百万件のデータを一度に処理するため、GPU/CPUの利用効率が高く、1件あたりのコストを大幅に削減できます。 OpenAI、Anthropic、Google Cloud AIなどの主要プロバイダーがバッチAPIを提供しており、通常のAPI料金から50%割引で利用できるケースが一般的です。メール一括分類、大規模コンテンツ生成、定期的なデータ分析レポート作成、大量ドキュメントの要約・翻訳など、即時性を要求しないタスクに最適です。ジョブのスケジューリング、エラーハンドリング、リトライ機構の設計がバッチ推論システム構築のポイントとなります。