AIにおけるプルーニングとは、学習済みのニューラルネットワークモデルを軽量化し、効率化するための手法の一つです。直訳すると「剪定」という意味で、文字通り、木の枝を切り落とすように、モデルの中で重要度の低いと見なされる接続（重み）やニューロンを削除するプロセスを指します。

ディープラーニングモデルは、非常に多くのパラメータ（重み）を持つことが多く、その結果、計算リソースを大量に消費し、推論速度が遅くなりがちです。プルーニングは、この過剰なパラメータを整理し、モデルの精度を大きく損なうことなく、サイズを劇的に縮小することを目的としています。

具体的には、重みの絶対値が非常に小さいものを切り捨てる「非構造化プルーニング」や、特定のニューロン全体やチャンネル全体を削除する「構造化プルーニング」といった様々な手法が存在します。

これにより、モデルはより小さなメモリで動作し、スマートフォンなどのリソースが限られたデバイスでの利用や、高速なリアルタイム処理が求められるアプリケーションでの展開が容易になります。

プルーニングは、AIモデルの実用化を推し進める上で非常に重要な技術です。