ChatGPTを使いこなす第一歩：大規模言語モデル（LLM）の仕組みと応用例

今回のテーマは「大規模言語モデル（LLM）」。これを聞くと難しそうに感じるかもしれませんが、実は私たちの日常生活や仕事にすでに溶け込んでいる技術です。

この記事では、LLMが何をするものなのかを、身近な例を交えながらわかりやすく解説します。LLMを理解することで、ChatGPTやGoogle Geminiなどの生成AIをもっと効果的に使いこなせるようになります。

今日も《ビジネス経験を活かしたChatGPT活用術 ～還暦を過ぎた私でもChatGPTを操れた～》と題してAIブログ記事を始めます。

みなさん《聴くチカラ研究所》へご来訪ありがとうございます。4DL Technologies株式会社(フォーディーエル)の荒巻 順です。

目次

• LLMの定義と特徴
• LLMのトレーニング方法
• ビジネスへの具体的な応用例
  
  

LLMの定義と特徴

大規模言語モデル（LLM = Large Language Model）は、大量のテキストデータを基に、自然な言葉を理解し、生成することができるAIモデルです。LLMの特徴は「膨大なデータから学び、文脈に応じて適切な応答や文章を作成する能力」にあります。

これは、ChatGPTだけではなくGoogleのGeminiでも使われている同じ技術です。

もっとわかりやすく言えば、LLMは「百科事典の知識」と「会話のセンス」を併せ持ったAIのような存在です。

たとえば、ChatGPTに「次回の商談で使う提案書の骨子を作って」と頼むと、LLMがその役割を担い、短時間で提案書の下地を生成します。

これを日常の例に置き換えると、「世界中の料理本を読み込んだシェフに、冷蔵庫の材料を見せて『これで何が作れる？』と聞くようなもの」です。

この柔軟性こそがLLMの魅力ですが、一方で学習データの偏りや誤った情報の生成リスクもあるため、結果の精査が重要になります。

LLMのトレーニング方法

LLMは、膨大なテキストデータを用いたトレーニングプロセスを経て構築されます。これを私たちの学び方に例えると以下の通りです

1. 読書（データ収集）： LLMは、ニュース記事、ウェブサイト、本など、幅広い情報源からデータを読み込みます。
2. 単語や文の分解（トークナイゼーション）： AIは、文章を単語やフレーズに細分化し、その組み合わせや意味を学びます。
3. 練習（モデルトレーニング）： AIは、収集したデータをもとに反復練習を行い、異なる文脈でも適応できる力を養います。

このトレーニングによって、LLMは人間のように文脈を理解し、新しい状況にも対応できる応答を作成できるようになります。

ただし、この学びには膨大なデータ量と計算能力が必要で、非常にコストがかかるプロセスです。

ビジネスへの具体的な応用例

LLMがどのようにビジネスに役立つか、具体例を挙げてみましょう：

• BtoBセールスの支援： 提案書やプレゼン資料のドラフト作成を自動化し、営業担当者の時間を大幅に節約します。
• カスタマーサポート： LLMを活用したチャットボットが、よくある質問（FAQ）の回答やトラブルシューティングを自動化します。
• 社員教育やリスキリング： 個別の学習プランや教材を作成することが可能です。たとえば、社員の学びたいスキルや業務に必要な知識をもとに、最適なカリキュラムを自動生成できます。

特に4DL Technologies株式会社では、BtoBセールス向けに特化した「4DLプロンプトデザイン」を活用して、LLMをお客様との商談準備や戦略的提案に取り入れています。

この仕組みにより、営業担当者がより価値のある業務に集中できる環境を提供しています。詳しい資料をご提供しますので、ぜひお申し込み下さい。

次回のAIブログでは、「なぜChatGPTはプログラム言語とはではなく、人間の会話のような風で指示ができるのか」に焦点を当てます。具体的な内容としては「自然言語モデル（NLP）」というテクノロジー学ぶことで、LLMをさらに効果的に活用できるようになります。ぜひお楽しみに！