シンガポール発・超軽量推論AI「HRM」──概要と主要生成AIとの比較
1. HRMとは？──背景と開発チーム
Hierarchical Reasoning Model（HRM） は、シンガポール拠点のスタートアップSapient Intelligenceと清華大学（Tsinghua University）の共同研究チームが2025年に発表した、わずか約2700万パラメータの超小型AIモデルです。
開発の狙いは、従来の大規模言語モデル（LLM）が抱える「巨大な学習コスト」「長い推論遅延」「Chain-of-Thought（CoT）依存」の課題を解消し、エッジデバイスでもリアルタイム推論できる軽快さを実現することにありました。
2. アーキテクチャの特徴──階層的再帰モジュール
HRMのコアは、High-Level Module（高次計画）とLow-Level Module（低次演算）の二層再帰構造です。
- High-Level：問題全体の「戦略的ステップ」を一巡で設計
- Low-Level：具体的な数値演算や論理処理を高速に実行
この二層が一度のフォワードパスで情報を往復し、「学習データ1000サンプルのみ」「CoTプロンプト不要」で複雑推論タスクを解ける点が革新です。
3. 主な性能と実験結果
HRMは以下のようなベンチマークで大規模モデルに迫る／超える成果を示しています：
- Sudoku解答：人間レベルの難易度問題を100％正解（即時回答）
- ARCタスク：Abstraction and Reasoning Corpus上でGPT-4oを上回るスコアを達成
- 推論速度：ChatGPT-4o比で約100倍高速（大規模モデルを凌駕）
- 学習コスト：ARC・Sudokuなどで2 GPU時間のみでプロ級性能を獲得。
4. 他の生成AIモデルとの比較
| 項目 | HRM (27M) | GPT-4o (175B以上) | Anthropic Claude 4 (70B) |
|---|---|---|---|
| パラメータ数 | 27M | ≥175B | ≈70B |
| 推論速度 | 超高速（×100倍） | 中〜高レイテンシ | 中レイテンシ |
| CoT依存 | 不要 | 必須 | 推奨 |
| 学習データ量 | 1,000例／タスク | 数十億トークン | 数十億トークン |
| 汎用性 | 限定的（論理／数理タスク） | 幅広い対話・生成 | 幅広い対話・生成 |
| エッジ実装 | 可能 | 不向き | 一部軽量版のみ対応 |
HRMは「複雑推論」に特化し、省リソースかつリアルタイム推論を実現。一方、GPT-4oやClaude 4は「自然言語生成」「マルチモーダル対応」など汎用性重視のモデルと言えます。
5. HRMの活用シーンと今後の展望
- エッジデバイス：IoT機器や組み込みシステム上でリアルタイム分析
- 業務最適化：物流ルーティング、スケジューリング、製造ライン制御
- 教育・研究：論理パズル、数学演習の自動採点・解説
今後はHRMの「階層推論」技術を汎用LLMと組み合わせるハイブリッド構成や、商用SDKの公開が期待されています。
想定読者とアクセシビリティ評価
想定読者
- エッジAIエンジニア／組み込み開発者
- 物流・製造業の最適化担当者
- AI研究者・学術機関の先端技術担当
HRMは「スモールサイズ×高パフォーマンス×少データ学習」を両立し、次世代エッジAIの可能性を示すモデルです。ぜひ実装や研究にご活用ください！