【2026年7月最新】SLM（小規模言語モデル）とは？仕組みやLLMとの違い、業務活用で本当に選ぶべき基準
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「SLM（小規模言語モデル）って最近よく聞くけど、結局LLMと何が違うの？」「うちの会社にも導入すべきなの？」——この記事にたどり着いたあなたは、おそらくそんな疑問を抱えているはずです。
SLM（Small Language Model）は、ChatGPTやClaudeが使うLLM（大規模言語モデル）を軽量化し、特定用途に特化させたAIモデルです。パラメータ数を絞り込むことで、スマートフォンや社内サーバーといった限られた計算資源でも動作し、コストやセキュリティの面で独自の強みを持ちます。2026年に入り、Microsoft・Google・Metaが相次いで新しいSLMを発表したことで、注目度が急上昇しています。
この記事では、SLMの定義・仕組み・代表的なモデル・メリットとデメリット・業界別の活用事例を体系的に整理します。そのうえで、「モデルを選ぶ」ことと「業務が実際に終わること」は別問題だという視点から、弊社（株式会社GENAI）がClaude Codeを全社で運用して得た実データをもとに、経営者・管理職が本当に検討すべき判断基準まで踏み込んで解説します。
代表菅澤
AI鬼管理山崎
この記事を最後まで読むと、次の7つが明確になります。
01 SLM BASICS SLM（小規模言語モデル）とは何か LLMとの違いと、注目される背景を整理する
SLM（Small Language Model／小規模言語モデル）とは、ChatGPTやClaude・Geminiが基盤とするLLM（Large Language Model／大規模言語モデル）と比べて、パラメータ数（AIの「学習した知識の量」を示す指標）を大幅に絞り込んだ言語モデルの総称です。数千億〜数兆規模のパラメータを持つLLMに対し、SLMはおおむね数億〜数百億パラメータ程度で構成され、特定のタスクに特化させることで小さいサイズでも実用的な精度を実現しています。
📚 用語解説
SLM（小規模言語モデル）：Small Language Modelの略。LLMを軽量化・特化させたAIモデル。スマートフォンや社内サーバーなど限られた計算資源でも動作し、特定業務に特化した精度を発揮する。
📚 用語解説
LLM（大規模言語モデル）：Large Language Modelの略。ChatGPT・Claude・Geminiなどが採用する、数千億〜数兆規模のパラメータを持つ汎用AIモデル。幅広いタスクに対応できる代わりに、計算資源やコストが大きくかかる。
1-1. SLMとLLMの違い
SLMとLLMの最大の違いは「汎用性」と「効率性」のトレードオフにあります。LLMは膨大な知識を持つ分、複雑な推論や幅広いジャンルの質問に対応できますが、その分だけ計算資源・電力・コストがかかります。SLMはこの汎用性の一部を犠牲にする代わりに、特定の業務や領域に絞り込むことで、少ない計算資源でも実用十分な精度を出せるよう設計されています。
| 項目 | SLM（小規模言語モデル） | LLM（大規模言語モデル） |
|---|---|---|
| パラメータ数の目安 | 数億〜数百億程度 | 数千億〜数兆 |
| 得意分野 | 特定タスクへの特化 | 幅広いジャンルへの汎用対応 |
| 動作環境 | スマホ・PC・社内サーバーでも可 | 基本的にクラウド上の大規模計算資源 |
| 応答速度 | 高速 | モデルにより変動、SLMより遅い傾向 |
| 運用コスト | 低い（自社インフラ次第） | API従量課金またはプラン課金 |
| 複雑な推論・長文処理 | 限定的 | 得意 |
つまり「SLMが優れている」「LLMが優れている」という単純な優劣の話ではなく、用途に応じてどちらが適しているかが変わる、という理解が正確です。狭く深い業務（例：特定製品の問い合わせ対応）にはSLM、幅広い判断や複雑な文章生成が必要な業務にはLLMが向いています。
1-2. SLMが注目される背景
SLMへの注目が急速に高まっている背景には、いくつかの要因が重なっています。第一に、LLMの運用コストの高さです。数千億パラメータのモデルを24時間稼働させるコストは、企業にとって決して小さな負担ではありません。第二に、データを外部（クラウド）に出せない業界の要件です。医療・金融・行政など機密性の高いデータを扱う分野では、自社サーバー内で完結できるSLMのニーズが強くあります。
第三に、エッジデバイス（スマートフォンやIoT機器など、ネットワークの末端にある端末）でAIを動かしたいというニーズの高まりです。オフライン環境や通信が不安定な現場でもAIを使いたいという要求は、SLMでなければ実現が難しい領域です。市場調査でもSLM市場は2024年から2034年にかけて大幅な成長が見込まれており、業界内では2026年を「SLMの実用化元年」と位置づける声も出ています。
SLMを単なる「性能を落とした安いAI」と捉えるのは誤解です。正しくは「特定の仕事に特化した専門家」という位置づけです。汎用の総合病院がLLM、特定分野に強い専門クリニックがSLM、とイメージすると分かりやすいでしょう。
AI鬼管理山崎
02 HOW IT WORKS SLMを実現する軽量化技術の仕組み 知識蒸留・量子化・プルーニングという3つの技術
SLMがなぜ小さいサイズで実用的な精度を出せるのか。その裏側には、主に3つの軽量化技術があります。ここでは非エンジニアにも分かるよう、仕組みを噛み砕いて説明します。
2-1. 知識蒸留（ディスティレーション）：優秀な先生から要点だけを学ぶ
知識蒸留とは、巨大なLLM（先生モデル）が出す予測結果を、小さなSLM（生徒モデル）に学習させる手法です。人間の教育に例えると、百科事典を丸暗記させるのではなく、優秀な先生が「この分野で本当に重要なポイント」だけを凝縮して教えるイメージに近いものです。これにより、パラメータ数は少なくても、特定分野においてはLLMに近い精度を再現できます。
📚 用語解説
知識蒸留（ディスティレーション）：大規模なAIモデル（先生）の判断パターンを、小規模なAIモデル（生徒）に学習させる技術。要点を凝縮して伝えることで、小さなモデルでも高い精度を実現する。
2-2. 量子化：データの「解像度」を落として軽くする
量子化は、AIモデル内部の数値データの精度（ビット数）を落とすことで、モデルサイズと計算負荷を削減する技術です。画像でいえば、4Kの高精細画像をSNS投稿用に圧縮するようなイメージです。多少の情報量は失われますが、人間の目で見て（あるいは実用上）問題ないレベルまで軽量化できます。
📚 用語解説
量子化：AIモデル内部の数値データを、より少ないビット数（情報の粒度）で表現し直す技術。モデルのサイズと計算負荷を大幅に削減できる一方、精度がわずかに低下するトレードオフがある。
2-3. プルーニング：使われていない枝を刈り取る
プルーニング（枝刈り）は、AIモデルの中であまり使われていない・影響の小さい部分（ニューラルネットワークの接続）を削除する技術です。庭木の剪定のように、不要な枝を落として全体をスリムにすることで、処理速度を上げつつサイズを縮小します。
📚 用語解説
プルーニング（枝刈り）：AIモデルの内部構造のうち、出力への影響が小さい接続やパラメータを削除し、モデルを軽量化する技術。処理速度の向上とメモリ使用量の削減に寄与する。
これら3つの技術は単独で使われることもあれば、組み合わせて使われることもあります。加えて、SLM単体では持てる知識に限界があるため、外部の最新情報やドキュメントを検索して回答に反映させるRAG（検索拡張生成）という技術と組み合わせるケースも増えています。
📚 用語解説
RAG（検索拡張生成）：Retrieval-Augmented Generationの略。AIが回答を生成する前に、外部データベースやドキュメントから関連情報を検索し、その内容を踏まえて回答を作る仕組み。SLMの知識不足を補う目的でよく併用される。
大規模LLMを
先生として用意
知識蒸留で
要点を抽出
量子化・
プルーニングで軽量化
特定タスクに
特化したSLM完成
経営者・管理職が量子化やプルーニングの仕組みを自分で実装する必要はありません。ただし「軽量化された分、何かがトレードオフになっている」という事実は知っておくべきです。specificな業務には強くても、想定外の質問には弱い、という特性が軽量化の副作用として必ず存在します。
03 MODEL TYPES SLMの3タイプと代表的なモデル一覧 蒸留型・軽量型・タスク特化型を見分ける
SLMは大きく3つのタイプに分類できます。それぞれ成り立ちが異なるため、導入検討時には「どのタイプか」を意識すると選定がスムーズになります。
3-1. 蒸留モデル：巨大モデルの知識を継承したタイプ
前章で紹介した知識蒸留によって作られたモデルです。大規模モデルの判断パターンを継承しているため、幅広いタスクである程度バランスの良い性能を発揮します。
3-2. 軽量モデル：最初から小さく設計されたタイプ
蒸留を経由せず、最初から少ないパラメータで効率よく学習できるよう設計されたモデルです。モバイル端末やエッジデバイスでの動作を前提に開発されることが多く、動作の軽さが最優先されています。
3-3. タスク固有モデル：特定業務に絞って鍛えられたタイプ
カスタマーサポート・医療文書の要約・特定言語の翻訳など、あらかじめ用途を絞り込んで学習させたモデルです。汎用性は最も低い代わりに、その業務内での精度は高くなる傾向があります。
2026年時点で話題になっている代表的なSLMを整理すると、以下のようになります。
| モデル名 | 提供元 | タイプの傾向 | 特徴 |
|---|---|---|---|
| Phi-4 | Microsoft | 蒸留モデル | 小型ながら推論・コーディング精度に定評 |
| Gemma 3 | 蒸留・軽量の中間 | 大規模モデルの知識を蒸留しつつオンデバイス動作も重視 | |
| Llama 3.2 (軽量版) | Meta | 蒸留・軽量の中間 | Llama 3.1からの枝刈り・蒸留で構築、オープンソースで自社カスタマイズしやすい |
| Mistral 小型シリーズ | Mistral AI | 蒸留・軽量の中間 | 欧州発、多言語対応に強み |
| Qwen 3 (軽量版) | Alibaba | 軽量モデル | 中国語・英語圏での採用が拡大中 |
「どのSLMが一番優秀か」という比較に時間をかける前に、「自社のどの業務に使うのか」を先に決めることが重要です。用途が定まっていない状態でモデル比較だけを続けても、導入は前に進みません。
04 PROS & CONS SLM導入のメリットとデメリット 導入判断の前に押さえておきたい両面
4-1. SLMのメリット
📚 用語解説
ハルシネーション：AIが事実に基づかない情報を、あたかも事実であるかのように出力してしまう現象。日本語では「幻覚」と訳される。特に専門外の質問に対して発生しやすい。
4-2. SLMのデメリット
SLMは運用コストが低い一方、対応範囲を絞り込む設計上の判断や学習データの整備には相応の専門知識が必要です。「LLMより安いから」という理由だけで飛びつくと、想定した精度が出ずに再構築が必要になるケースが少なくありません。
代表菅澤
05 USE CASES 業界別の活用事例 医療・金融・製造・防災での実装例
5-1. 医療分野：院内データを外部に出さずに活用
医療分野では、患者データという機密性の高い情報を扱うため、クラウドLLMの利用に慎重な医療機関が少なくありません。SLMを院内サーバーで稼働させ、問診記録の要約やカルテ検索に活用する動きが広がっています。データが院外に出ないため、セキュリティ要件を満たしやすいのが利点です。
5-2. 金融分野：リアルタイム性とコンプライアンス対応
金融機関では、不正取引の検知や顧客対応の一次スクリーニングにSLMを活用する事例があります。応答速度の速さと、規制対応上「モデルの判断根拠を追いやすい」という特性が評価されています。
5-3. 製造分野：エッジデバイスでの異常検知
工場の生産ラインでは、通信環境が安定しない現場も多く、クラウド接続を前提とするLLMでは遅延がリスクになります。SLMを設備に組み込み、センサーデータの異常検知やマニュアル検索をオフラインで完結させる活用が進んでいます。
5-4. オフライン環境での災害対策支援
通信インフラが寸断される可能性がある災害対策の文脈でも、SLMは注目されています。オフラインでも動作するSLMを避難所運営や情報提供の支援に組み込み、通信網に依存しない体制を構築する取り組みが一部の企業・自治体で進められています。
これらの活用事例に共通するのは「機密性」「オフライン耐性」「特定タスクへの絞り込み」という条件が揃っている点です。逆に言えば、これらの条件に当てはまらない業務であれば、無理にSLMを選ぶ必然性は低いということでもあります。
06 REAL BARRIERS 【独自】経営者がSLM導入で本当につまずく3つの壁 技術情報だけでは見えない、導入現場のリアル
ここまでSLMの技術的な仕組みと活用事例を見てきました。ここからは、弊社が実際に中小企業の経営者・管理職とAI導入の相談を重ねる中で見えてきた、SLM導入で実際につまずくポイントを独自にまとめます。技術記事では語られにくい「現場のリアル」です。
6-1. 【壁1】「軽量だから簡単」という誤解
SLMは「軽量」という言葉のイメージから、導入も簡単だと誤解されがちです。しかし実際には、モデルを自社の業務に特化させるための学習データの準備、インフラの構築、精度評価といった工程は、LLMのAPIをそのまま使う場合よりもむしろ専門的な技術リソースを要するケースが多いのが実情です。
6-2. 【壁2】「誰が運用するのか」が決まっていない
SLMを自社サーバーで運用する場合、継続的なメンテナンス（モデルの更新、精度モニタリング、障害対応）を担う担当者が必要です。しかし中小企業の多くはAI専任のエンジニアを抱えておらず、「導入したものの運用できる人がいない」という事態に陥りやすいのが2つ目の壁です。
6-3. 【壁3】投資対効果を測る指標がない
LLMベースのチャットツールであれば「何時間削減できたか」を比較的簡単に測定できますが、SLMを業務システムに組み込む場合は開発工数・保守コスト・精度向上の効果を横並びで評価する指標を自社で設計する必要があります。この「効果測定の設計」自体が最初のハードルになっているケースを多く見てきました。
「軽量=簡単」
という誤解
運用担当者が
決まっていない
効果測定の
指標がない
AI鬼管理山崎
07 MODEL vs EXECUTION 【独自】「モデルを選ぶ」と「業務が終わる」はイコールではない 技術選定の議論に埋もれがちな、最も重要な視点
ここが本記事で最もお伝えしたいポイントです。SLMやLLMの比較記事の多くは「どのモデルが優秀か」というモデル単体の性能比較に終始しがちです。しかし、経営者・管理職が本当に知りたいのは「そのAIを使うと、自社の業務が実際に終わるのか」という実行のレイヤーのはずです。
この2つは似ているようで、まったく別の話です。優秀なモデルを選定できても、そのモデルを業務フローに組み込み、ファイルを操作し、複数のツールを連携させ、最後まで完遂させる実行の仕組みがなければ、モデルの性能は「宝の持ち腐れ」になります。
モデル選定＝「誰が答えるか」を決める話。業務実行＝「誰が最後まで手を動かすか」を決める話。
SLM導入の議論は前者に偏りがちだが、経営者が本当に必要としているのは後者であることが多い。
7-1. なぜこの区別が見落とされるのか
AI関連の情報は「モデルの性能比較」という切り口が最も分かりやすく、記事化・数値化しやすいため、情報として流通しやすい傾向があります。一方で「業務を最後まで実行できるか」は、企業ごとの業務フローに依存する部分が大きく、一般化しにくいテーマです。結果として、比較記事はモデル性能に偏り、実行力の議論は後回しになりがちです。
7-2. 「実行力」を左右する条件
AIが業務を最後まで終わらせるには、モデルの精度だけでなく、以下のような実行環境が必要です。
📚 用語解説
自律型エージェント：人間が都度細かく指示しなくても、目的を与えればそこに向けて複数のステップを自分で計画し実行するAI。単発の質問応答（チャット）とは異なり、ファイル操作やツール連携を含む一連の作業を最後まで担う。
こうした「実行力」の観点で見ると、SLMは特定タスクへの回答精度には優れますが、複数ツールを横断した自律的な業務遂行という点では、現時点では専用の実行基盤を別途組み合わせる必要があります。一方で、Claude Codeのような自律型エージェントは、この実行のレイヤーそのものを担うツールとして設計されています。
代表菅澤
08 SLM vs CLAUDE CODE SLM vs Claude Code：業務効率化ならどちらを選ぶべきか 5つの軸で、実務目線の使い分けを整理する
前章で整理した「モデル選定」と「業務実行」という切り口をもとに、SLMと（LLMベースの自律型エージェントである）Claude Codeを、業務効率化という実務目線で5つの軸から比較します。
8-1. 導入コストで比較する
SLMを自社サーバーで独自構築する場合、初期のインフラ費用・学習データ整備・専門人材の確保が必要になり、初期投資は決して小さくありません。一方、Claude CodeはPro以上のプラン契約（月額$20〜）に含まれる形で提供され、自社でインフラを構築する必要がありません。
| 項目 | SLM（自社構築の場合） | Claude Code（プラン利用） |
|---|---|---|
| 初期費用 | モデル構築・データ整備・インフラ費用が発生 | 不要（プラン契約のみ） |
| 月額コスト目安 | サーバー運用費 + 保守人件費 | 月額$20〜$200（Pro〜Max） |
| 導入までの期間 | 数週間〜数ヶ月（要件定義・構築・検証） | 契約当日から利用可能 |
| 必要な技術人材 | AI/インフラエンジニアが必要な場合が多い | 非エンジニアでも操作可能な設計 |
8-2. 専門知識の要否で比較する
SLMを業務特化させるには、学習データの選定・モデルのチューニング・精度評価という、相応の専門知識が求められます。Claude Codeは、あらかじめ汎用の実行能力を備えたエージェントに対し、日本語の自然な指示（プロンプト）で業務を依頼する形式のため、専門知識がなくても使い始められます。
8-3. セキュリティ・オフライン要件で比較する
ここはSLMが明確に優位性を持つ領域です。医療・防災など、データを外部に一切出せない、あるいは通信環境が不安定な現場では、ローカル環境で完結できるSLMでなければ要件を満たせません。Claude Codeはクラウド接続を前提とするサービスのため、完全オフライン環境での稼働はできません。
8-4. 対応できる業務範囲の広さで比較する
SLMは特定タスクに特化させる設計思想上、想定外の業務には対応しづらい特性があります。一方、Claude Codeは汎用のLLM（Claude）を基盤としつつ、ファイル操作・複数ツール連携・段階的な計画実行までを担うため、営業資料作成から経理処理、記事執筆まで幅広い業務に横断的に対応できます。
8-5. 保守・運用の手間で比較する
SLMを自社運用する場合、モデルの継続的な更新・精度モニタリング・障害対応といった保守業務が発生し続けます。Claude Codeはクラウドサービスとして提供されているため、モデルの更新や基盤の保守はAnthropic側が担い、利用企業側の保守負担はほぼありません。
この比較は「業務効率化という文脈での使い分け」を整理したものであり、SLMという技術そのものを否定するものではありません。医療機関や防災インフラなど、データを外部に出せない要件がある業務では、引き続きSLMが最適解です。自社の業務がどちらの条件に近いかを見極めることが重要です。
AI鬼管理山崎
09 GENAI CASE STUDY 【独自データ】GENAI社内のClaude Code実運用 Max 20xプラン契約会社が、実際に何にどれだけ使っているか
ここでは、弊社（株式会社GENAI）が実際にClaude Codeを運用している状況を、数値ベースで公開します。モデル選定の議論ではなく「実際に業務がどれだけ終わるようになったか」を実感していただくための章です。
9-1. 弊社の契約プランと導入範囲
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 契約プラン | Claude Max 20x（月$200 / 約30,000円） |
| 利用開始 | 2025年後半〜 |
| 利用部署 | 経営・営業・広告・開発・経理・秘書業務・個人業務まで全社 |
| 運用方針 | 専任のAIエンジニアを新規採用せず、既存メンバーが日本語の指示で運用 |
9-2. 業務領域別の削減時間（肌感ベース）
| 業務領域 | 主な用途 | 概算削減時間 |
|---|---|---|
| 営業 | 提案書・見積・顧客別資料の自動生成 | 週20時間 → 週2時間 |
| 広告運用 | 週次レポート・CPA分析・配信内容調整 | 週10時間 → 週1時間 |
| ブログ記事 | SEO記事執筆・リライト・内部リンク最適化 | 1本8時間 → 1本1時間 |
| 経理 | 請求書チェック・経費仕訳・Freee連携 | 月40時間 → 月5時間 |
| 秘書業務 | 日報生成・議事録・スケジュール調整 | 日2時間 → 日15分 |
上記は弊社の肌感ベースの数値であり、業種・業態・担当者のスキルによって削減時間は変動します。あくまで「専任のAIエンジニアなしでどこまで使い倒せるか」の参考情報としてご覧ください。
重要なのは、この削減効果を実現するためにSLMのような専用モデルを自社構築したわけではないという点です。既存のClaude Codeというプラン契約サービスに、日本語の指示を出すだけで、営業から経理まで幅広い業務を実行の力で終わらせています。
1業務だけ
試しに任せる
効果検証
時間・精度を数値化
横展開
同種業務に拡大
全社運用
業務プロセスに組み込み
上記のうち月換算しやすい営業・広告運用・経理・秘書業務の4領域だけで削減時間を合算すると、月間で概算190時間程度の業務がClaude Codeで吸収されている計算になります（本数が変動するブログ記事分は除く）。もちろん実際には人間のレビュー・微調整が必要なケースも多いため、体感的には1名分のフルタイム業務量に近い規模を肩代わりしてくれているイメージです。月30,000円のプラン契約でこの規模の業務量が処理できているのは、人件費換算で月20〜25万円分の投資が約1/7のコストで実現できていることになります。
代表菅澤
10 CONCLUSION まとめ ── SLMは選択肢の1つ、業務を終わらせる主役は実行力 モデル選定の前に、まず「業務が終わる仕組み」を持つ
この記事では、SLM（小規模言語モデル）の定義・仕組み・種類・メリットとデメリット・業界別事例を整理したうえで、経営者が本当につまずくポイントと、「モデル選び」と「業務実行」の違いという独自の視点から、SLMとClaude Codeの使い分けを解説しました。最後にポイントを振り返ります。
最も重要なメッセージをお伝えします。SLMかLLMか、という技術選定の議論だけに時間を使うのは、実は本質から外れているケースが少なくありません。決まるのは、「その業務を最後まで終わらせる実行の仕組みを、自社が持っているかどうか」です。
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代表菅澤
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よくある質問
Q. SLM（小規模言語モデル）とLLM（大規模言語モデル）、結局どちらを導入すべきですか？
A. 機密データを外部に出せない、あるいは通信が不安定な環境で完結させたい業務であればSLMが適しています。それ以外の一般的な業務効率化であれば、専門知識なしに幅広い業務を実行できるLLMベースのエージェント（Claude Codeなど）の方が、導入コストと運用負担の面で現実的な選択肢になりやすいです。
Q. SLMはLLMの代わりになりますか？
A. 完全な代替にはなりません。SLMは特定タスクに特化させることで軽量・高速・低コストを実現していますが、その分汎用性は犠牲になっています。幅広いジャンルに対応する必要がある業務では、依然としてLLMの方が適しています。
Q. SLMの導入にはどの程度のコストがかかりますか？
A. 既存の公開SLMをそのまま使う場合は比較的低コストですが、自社業務に特化させてチューニングする場合は、学習データの整備・インフラ構築・専門人材の確保など、決して小さくない初期投資が必要になるケースが多いです。
Q. SLMを自社で試すにはどうすればよいですか？
A. Phi-4やGemma 3などの公開モデルを、まずは小規模な検証環境で試すのが一般的な第一歩です。ただし専門的な知識が必要になるため、社内にAI/インフラ人材がいない場合は、外部の専門家に相談するか、まずはClaude Codeのような既存の実行基盤で業務効率化を試す方が早く成果が出るケースもあります。
Q. 非エンジニアの経営者でもClaude Codeは使えますか？
A. 使えます。SLMの自社構築とは異なり、Claude CodeはPro以上のプラン契約に含まれる形で提供され、日本語の自然な指示だけで業務を依頼できます。ターミナル操作の知識がなくても、チャット形式のインターフェースから利用を始められます。
Q. SLMとClaude Codeを併用することはできますか？
A. 可能です。実際、機密データを扱う一部業務はオフラインのSLMで処理し、それ以外の幅広い業務はClaude Codeで実行する、という使い分けをしている企業もあります。自社の業務ごとに要件（機密性・オフライン要件の有無）を整理したうえで、適材適所で組み合わせるのが現実的なアプローチです。
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- 著書『3カ月で志望大学に合格できる鬼管理』(幻冬舎)、『親の過干渉こそ、最強の大学受験対策である。』(講談社)
- メディア出演: REAL VALUE / カンニング竹山のイチバン研究所 / ええじゃないかBiz 他
- 明治大学政治経済学部卒
