LLM(大規模言語モデル)の仕組みと活用事例!企業のLLM導入に向けた課題も解説

近年、大規模言語モデル(LLM)の進化・発展により、ビジネス現場のあらゆる場面でもAIが活用されつつあります。
文章の作成、データ処理、カスタマーサポートなど、LLMの用途はたくさんありますが、企業が導入するには、課題や問題点を把握しておく必要があります。

そこで本記事では、LLMの仕組みや用途、導入の課題、企業事例などを紹介します。


▶記事監修者:髙橋 和馬氏
IKIGAI lab.オーナー/富士フイルムビジネスイノベーション株式会社

生成AI社内推進者や実践者が集まるコミュニティ「IKIGAI lab.」のオーナー。NewsPicksトピックスをはじめ、インプレスThinkIT、こどもとITで生成AI記事を連載。その知見をもとにイベント開催や企業での講演実績も多数。社内では海外工場で新商品立ち上げや人材育成に加え、生成AIを活用した営業プロセスや製造業の業務改革に着手。



LLM(大規模言語モデル)とは?

LLM(大規模言語モデル)は、人工知能技術の最前線を担う革新的なシステムとして注目を集めています。現在、膨大なテキストデータと高度なディープラーニング技術を組み合わせることで、人間のような自然な言語理解と生成が可能になっています。

 

LLMの特徴は、従来の言語処理システムと比較して、3つの要素が大幅に強化されている点にあります。具体的には、入力される情報量の増加、それに対応する形で拡大したコンピューターの処理能力、そしてディープラーニングに特有の係数(パラメータ)の大規模化です。これらの要素を飛躍的に向上させることで、より深い言語理解が可能になりました。

 

実際の処理においては、テキストの分類や感情分析、情報抽出、要約作成など、多岐にわたるタスクをこなすことができます。特筆すべきは、単なる単語の羅列ではなく、文脈を理解した上で適切な応答を生成できる点です。これにより、ビジネスシーンにおける文書作成や顧客対応など、実用的な場面での活用が進んでいます。


従来の言語モデルとの違い

従来の言語モデルとLLM(大規模言語モデル)の違いは、その処理能力と学習アプローチにあります。従来のモデルが「人間が設定したルールやパターン」に基づいて言語を処理していたのに対し、LLMは膨大なデータから「自律的に言語パターンを学習」する革新的なアプローチを採用しています。

 

特に注目すべきは、Transformerと呼ばれるアーキテクチャの採用です。このアーキテクチャは、文章全体の文脈を同時に考慮できる「自己注意機構」を実装しており、単語間の関係性をより深く理解することを可能にしました。これにより、従来モデルでは困難だった長文の理解や複雑な文脈の把握が可能になっています。

 

データ処理の面でも大きな違いがあります。従来モデルが限られたデータセットで学習を行っていたのに対し、LLMは数千億のパラメータを持ち、インターネット上の膨大なテキストデータを学習に活用します。この圧倒的なデータ量と処理能力により、より自然な言語理解と生成が可能になりました。


LLM(大規模言語モデル)の仕組み

LLM(大規模言語モデル)の仕組みは、複雑な技術の組み合わせによって成り立っています。主に、以下のような流れで、文章を生成する仕組みとなっています。

●   データ収集と整形
●   ニューラルネットワークの構築
●   トークン化とベクトル化
●   文脈理解と生成
●   デコードと出力
●   ファインチューニング(微調整)

 

実務での応用においては、ファインチューニングと呼ばれる調整プロセスが重要です。これにより、特定の業界や用途に特化したモデルの作成が可能になり、より正確で実用的な結果を得ることができます。


データ収集と整形

データ収集では、インターネット上のウェブサイト、学術論文、書籍、ニュース記事など、多様なソースから大量のテキストデータを収集します。LLMでは、数百GBから数TBに及ぶデータセットを使用することが一般的です。

 

収集したデータは、そのままでは学習に適していないため、複数の段階で整形処理を行います。まず、HTMLタグやスクリプト、広告など、不要な情報を除去します。次に、文字コードの統一や特殊文字の処理など、テキストの正規化を実施します。

 

特に重要なのが、データの質の確保です。バイアスのない、多様で信頼性の高いデータを選別することで、モデルの性能が大きく向上します。


ニューラルネットワークの構築

LLMのニューラルネットワークは、人間の脳の神経細胞のつながりを模倣した複雑な構造を持っています。特に、2017年に登場したTransformerアーキテクチャの採用により、言語処理の性能は飛躍的に向上しました。

 

このアーキテクチャの中核となるのが「自己注意機構」です。この機構により、文章中の各単語間の関係性を効率的に計算し、文脈を正確に理解することが可能になりました。例えば、「彼女はりんごを食べた。それは甘かった。」という文章において、「それ」が「りんご」を指していることを理解することが可能です。

 

ネットワークの構築には、エンコーダーとデコーダーという2つの主要な要素が含まれます。エンコーダーは入力されたテキストを数値データに変換し、その意味を理解する役割を担います。一方、デコーダーは理解した内容を基に、適切な出力を生成します。この処理には膨大な計算リソースが必要となり、高性能のGPUが不可欠です。


トークン化とベクトル化

LLMの処理において、トークン化とベクトル化は言語理解の基盤となる重要なプロセスです。このプロセスにより、人間の言語をコンピュータが処理可能な形式に変換し、効率的な言語処理を実現しています。

 

トークン化では、入力されたテキストを小さな単位に分割します。例えば、「私は今日公園に行きました」という文章は、「私」「は」「今日」「公園」「に」「行き」「まし」「た」のように分割されます。

 

このトークン化の過程では、言語特有の特徴も考慮されます。日本語の場合、漢字とひらがなが混在するため、形態素解析という特殊な処理が必要になります。また、絵文字や特殊記号なども適切に処理する必要があり、これらは言語モデルの性能に直接影響を与えます。

 

ベクトル化では、分割されたトークンを多次元の数値データ(ベクトル)に変換します。例えば、「犬」と「猫」という単語は、それぞれ数百次元のベクトルとして表現され、両者の意味的な類似性が数値として表現されます。これにより、「ペット」や「動物」といった関連する概念との関係性も数学的に計算できるようになります。


文脈理解と生成

文脈理解のプロセスでは、入力された文章の前後関係だけでなく、文化的背景や暗黙の了解までを考慮します。例えば、「彼は本を開いた。それは面白かった。」という文章において、「それ」が「本の内容」を指している暗黙の了解まで理解可能です。

 

生成プロセスでは、理解した文脈に基づいて、最も適切な応答を作り出します。この際、単に統計的に高確率な単語を選ぶのではなく、会話の流れや目的に沿った応答を生成します。

 

さらに、注目すべき点が「創造的理解」の能力です。単なる文字通りの意味理解を超えて、比喩や皮肉、文化的な参照などの高度な言語表現も理解し、適切に応答することができます。これにより、ビジネスシーンでの実用的な活用が可能になっており、カスタマーサポートや文書作成など、様々な場面で活用されています。


デコードと出力

デコードと出力は、LLMの処理過程における最終段階として、内部で処理された情報を人間が理解できる自然な文章に変換する重要なプロセスです。このプロセスでは、高度な確率計算と文脈理解に基づいて、最適な言葉の選択が行われます。

 

デコードフェーズでは、LLMは停止基準が満たされるまで、出力トークンを1つずつ自己回帰的に生成します。この過程では、以前のすべての出力状態(キーと値)を参照しながら、次に続くべき最適な言葉を選択していきます。例えば、「今日の天気は」という入力に対して、文脈や学習データに基づいて「晴れです」や「雨です」などの適切な応答を生成します。

 

LLMでは「KVキャッシュ」と呼ばれる最適化技術が導入されています。これにより、既に生成された情報を効率的にメモリに保存し、高速な応答生成を実現しています。この技術革新により、よりスムーズな対話や文章生成が可能になりました。

 

出力の品質を確保するため、LLMは複数の候補から最も適切な表現を選択します。この選択プロセスでは、文法的正確性、文脈との整合性、自然な表現の流れなど、複数の要素が考慮されます。また、最新のモデルでは、文化的な配慮や専門用語の適切な使用なども考慮に入れられています。


ファインチューニング(微調整)

ファインチューニング(微調整)は、LLMをより専門的で効果的なツールへと進化させる重要な技術です。この技術は企業のAI活用において重要な役割を果たしており、特に業界特化型のソリューション開発に大きな可能性を秘めています。

 

ファインチューニングの基本的なプロセスは、事前学習済みのLLMに対して、特定の目的や分野に関連する追加データを用いて再学習を行うことです。例えば、医療分野では専門用語や診断プロトコル、法律分野では判例や法令の解釈など、各分野特有の知識を効率的に組み込むことができます。

 

また「パラメータ効率的ファインチューニング(PEFT)」という手法により、モデル全体を再学習する必要がなく、必要な部分のみを効率的に調整することが可能になりました。これにより、計算コストを大幅に削減しながら、高い精度を維持できます。


LLMの用途(LLMができること)

現在、LLMの用途は産業界全体で急速に拡大し、革新的なビジネスソリューションを生み出しています。LLMでできることの代表例としては、以下が挙げられます。

●   自然言語処理(NLP)
●   コンテンツ生成
●   チャットボット
●   翻訳
●   医療研究や診断補助
●   法務リサーチと文書分析
●   プログラミング支援

 

これらの用途は、各企業の特定のニーズに合わせてカスタマイズすることで、さらなる効果を発揮することが可能です。


自然言語処理(NLP)

自然言語処理(NLP)は、LLMの登場により大きな転換期を迎えています。現在、テキスト分類、感情分析、情報抽出など、多様な場面でNLPのタスクをサポートしています。

 

LLMを活用したNLPシステムは、単なるテキスト処理を超えて、文脈を理解し、適切な応答を生成する高度な能力を持っています。例えば、顧客レビューやソーシャルメディアの投稿から消費者の感情や意図を正確に読み取り、ビジネス戦略の最適化に活用することが可能になりました。

 

このように、NLPは単なるテキスト処理ツールから、ビジネスの意思決定を支援する重要な戦略的ツールへと進化を遂げています。


コンテンツ生成

LLMを活用したコンテンツ生成では、ブログ記事、製品説明、マーケティングコピー、ソーシャルメディア投稿など、様々な形式のコンテンツを短時間で作成することが可能です。単なる文章の自動生成にとどまらず、ターゲット層に合わせたトーンや文体の調整、業界固有の専門用語の適切な使用など、きめ細かなカスタマイズができます。

 

SEO最適化の面でも、LLMは重要な役割を果たしています。既存のコンテンツを分析し、キーワードの適切な配置や文章構造の改善、メタデータの最適化など、検索エンジンでの表示順位向上に必要な要素を自動的に調整します。さらに、ユーザーの検索意図を理解し、それに合わせたコンテンツの提案も行うことも可能です。

 

グローバル展開を目指す企業にとって特に有用なのが、多言語コンテンツ生成機能です。LLMは単純な翻訳を超えて、各言語圏の文化的な文脈や表現の違いを考慮しながら、自然な文章を生成することができます。これにより、国際マーケティングの効率化とローカライゼーションの質の向上を同時に実現できるでしょう。


チャットボット

LLMを活用したチャットボットは、企業のカスタマーサービスに革新的な変革をもたらしています。より高度な自然言語処理能力を持つLLMの導入により、従来のルールベースのチャットボットと比較して、はるかに柔軟で知的な対話が可能になっています。

 

そして、24時間365日の継続的なサポート提供が可能になり、顧客満足度の向上につながっています。LLMベースのチャットボットを導入することで「顧客対応時間の短縮」と「満足度の向上」を同時に実現できるでしょう。

 

また、LLMチャットボットは複雑な問い合わせにも対応可能です。文脈を理解し、過去の会話履歴を参照しながら、より適切な回答を提供できます。特に、金融商品の説明や技術的なサポートなど、専門知識を要する分野での活用が進んでいます。

 

コスト面での効果も顕著です。単なるカスタマーサポートの運用コスト削減だけでなく、人的リソースの最適化につながっています。サポートスタッフは定型的な問い合わせから解放され、より複雑で創造的な業務に注力できるようになるでしょう。


翻訳

LLMによる翻訳の特徴は、単なる言語変換を超えた、文脈理解と文化的配慮を含む総合的な翻訳能力です。例えば、業界特有の専門用語や慣用句、さらには地域特有の表現まで、適切に翻訳することが可能になっています。これにより、グローバルビジネスにおける誤解や混乱を大幅に減少させることができます。

 

特に重要なのは、ローカライゼーション機能の強化です。海外市場でのマーケティングにおいては、ローカライゼーションや翻訳プロジェクトにおいて機械翻訳ツールが不可欠です。LLMは、指示文を工夫することで、各地域の文化的背景や商習慣を考慮した翻訳を提供でき、より自然なクロスカルチャーコミュニケーションを可能にします。

 

さらに、リアルタイムコミュニケーションにおいても、ビデオ会議での同時通訳や、チャットでのリアルタイム翻訳など、ビジネスコミュニケーションの即時性と正確性を両立させる新しい可能性を開いています。


医療研究や診断補助

医療現場でのLLM活用は、特に抗がん剤治療の分野で具体的な成果を上げています。ある医療学会では、LLMを活用して抗がん剤の適正使用情報を即座に検索・提供するシステムの開発が進めています。このシステムにより、医師は複雑化する治療法の中から最適な選択を、より迅速かつ正確に行えるよう期待されています。

 

新薬開発の分野でも、LLMは革新的な変化をもたらしています。新薬の開発期間を短縮したり、開発コストを削減したりといったことが可能になってきました。特に、分子構造の予測や副作用の分析において、LLMは高い精度を示しています。

 

このように、LLMは医療分野において、診断支援から新薬開発まで幅広い領域で革新的な成果を上げています。特に、個別化医療の実現に向けた取り組みは、患者一人一人に最適な治療法を提供する可能性を大きく広げています。


法務リサーチと文書分析

LLMは大量の法律文書から関連情報を素早く抽出して、契約書のチェックやeディスカバリーに活用できます。eディスカバリーとは、米国で民事訴訟になった場合、訴訟に関連するすべての資料を自ら収集し開示する制度です。

 

eディスカバリーの分野では、LLMの導入により文書の収集・分析作業が大幅に短縮されています。特に、複数言語にまたがる国際訴訟の対応において、LLMの多言語処理能力が大きな強みとなっています。

 

契約書分析においても、LLMは革新的な成果を上げています。特に、条項の抜け漏れチェックや潜在的リスクの特定において、高い信頼性を示しています。

 

さらに、最新のLLMは法的文書の属人化防止にも貢献しています。統一された基準での文書分析により、レビュー品質の均一化が実現し、法務部門全体の生産性向上につながっています。コスト面でも、従来の法務プロセスと比較して大幅な削減効果が報告されています。


プログラミング支援

プログラミング支援の分野において、LLMは2024年に大きな進化を遂げています。特に注目すべきは、GitHub Copilotがマルチモデル対応へと進化し、Anthropicの「Claude 3.5 Sonnet」、Googleの「Gemini 1.5 Pro」、OpenAIの「GPT-4o」など、複数のAIモデルから選択できるようになったことです。

 

最新のLLMベースのコーディング支援ツールは、単なるコード補完を超えた機能を提供しています。例えば、Gemini 1.5 Proは最大200万トークンという長大なコンテキストウィンドウを持ち、大規模プロジェクトのコード分析や最適化提案が可能になりました。

 

また、新しく登場した「GitHub Spark」は、自然言語でマイクロアプリの開発を可能にする革新的なツールです。開発者は、クラウドリソースの管理を必要とせず、AI機能や外部データソースを統合するだけで、完全な機能を持つアプリを構築できます。これにより、初心者から経験豊富な開発者まで、より効率的な開発が可能になっています。


LLMと生成AIの違い

LLMと生成AIは、どちらもAI技術の最先端を担う存在ですが、その特性と用途には明確な違いがあります。LLMは、主にテキストデータの処理と生成に特化した技術です。Transformerモデルにより、長文の文脈理解や複雑な言語タスクの処理が可能になっています。

 

一方、生成AIはより広範な領域をカバーし、テキストだけでなく画像、音声、さらには3Dモデルまで多様なコンテンツの生成が可能です。

 

このように、LLMは言語処理に特化した深い専門性を持つ一方、生成AIはより幅広い創造性を発揮します。ビジネス応用の観点では、LLMはカスタマーサポートや文書作成、データ分析などの言語関連タスクで強みを発揮し、生成AIはマーケティングコンテンツの作成やプロダクトデザインなど、視覚的・聴覚的な創造性が求められる分野で活躍しています。


応用領域の違い

LLM(テキスト生成)と生成AIの応用領域(画像・動画・音楽)には、明確な特徴と違いが存在します。

 

LLMは、主にビジネスプロセスの効率化と高度な言語処理が求められる領域で活躍しています。カスタマーサポートでは、複雑な問い合わせに対する回答生成や、多言語での対応に活用されています。また、法務部門での契約書分析や、医療分野での診断支援など、専門性の高い業務での活用も進んでいます。

 

一方、生成AIは、テキスト生成をはじめ、画像・動画・音楽分野でも、よりクリエイティブな表現が求められる場面で力を発揮しています。例えば、画像生成は広告制作やゲームデザインの現場に革新をもたらしました。また、音楽制作の分野では、作曲支援やサウンドデザインに活用され、クリエイターの創造性を拡張する役割を果たしています。

 

特筆すべきは、両者の技術が融合し始めている点です。例えば、最新のマルチモーダルAIは、テキストと画像を組み合わせた理解や生成が可能になっています。これにより、Eコマースでの商品説明生成と画像生成の連携や、教育コンテンツでの説明文と視覚資料の統合的な生成など、新しい応用領域が開拓されています。


データと学習の違い

LLMは、主に高品質なテキストデータを大量に必要とします。特に重要なのは、データの質と一貫性です。学術論文、書籍、技術文書など、信頼性の高いソースからのデータが重視されます。これは、LLMが文脈理解や論理的な推論能力を獲得するために不可欠な要素となっています。

 

一方、生成AIは、より多様な形式のデータを扱います。画像、音声、動画など、様々な種類の未ラベルデータを学習に活用します。データの多様性が高いほど、より創造的な出力が可能になるという特徴があります。

 

学習プロセスにおいても、両者には大きな違いがあります。LLMは主に教師なし学習を基本とし、文章の前後関係や文脈を理解することに重点を置きます。これに対し、生成AIは、GANs(敵対的生成ネットワーク)やVAE(変分オートエンコーダー)などの特殊な学習アーキテクチャを使用し、より創造的なコンテンツ生成を可能にしています。


LLM導入における課題

LLM導入における課題は、技術的な側面から組織的な課題まで多岐にわたり、多くの企業がこの課題に直面しています。LLM導入に向けて、まずは予想される課題を把握しておくことが大切です。

 

以下は、LLM導入における主な課題です。

●   技術的な複雑さがある
●   多大なコストとリソースがかかる
●   データの品質に影響される
●   組織内での理解が必要になる

 

これらの他、運用に際しては理的・法的な考慮事項も重要です。AIの倫理的な使用やコンプライアンスの確保、特に個人情報保護や著作権に関する法的要件への対応、AIの判断の透明性確保などが必要です。これらの課題に対しては、明確なガイドラインと監視体制の整備が求められています。


技術的な複雑さがある

LLMの導入には、機械学習と自然言語処理の両方に精通した人材が必要です。特に、Transformerアーキテクチャの理解や、大規模データの前処理技術、モデルの最適化手法など、多岐にわたる専門知識が求められます。

 

インフラストラクチャの観点では、高性能なGPUクラスターの構築と運用が課題となります。特に、リアルタイム処理を必要とするアプリケーションでは、最新の最適化技術の導入が不可欠です。これらの技術を効果的に活用するには、専用のハードウェアとソフトウェアの構成が必要となります。

 

さらに、大規模データセットの処理には、分散コンピューティング環境の構築が必要です。単一サーバーでの処理には限界があり、複数のGPUを効率的に連携させる技術や、データの並列処理を可能にするアルゴリズムの実装が求められます。これらの技術的要件は、導入を検討する企業にとって大きな課題となっています。


多大なコストとリソースがかかる

LLMのトレーニング、LLMの運用には、計算資源と電力消費が大きな課題となっています。大規模なLLMの運用には高性能なGPUが必要で、それに応じて導入コストも大きくなります。さらに、トラフィック量に応じて複数のインスタンスが必要となる場合、コストは線形的に増加していきます。

 

このような課題に対して、企業は様々なコスト最適化戦略を模索しています。クラウドサービスのスポットインスタンスの活用や、小規模モデルの採用、モデル圧縮技術の活用などが代表的な例です。


データの品質に影響される

データの品質はLLMの性能と信頼性に直接的な影響を与える重要な要素です。学習データに含まれるバイアスや偏りは、出力結果に影響を及ぼす可能性があります。

 

特に注目すべきは、データ品質の問題が引き起こす様々なバイアスです。人口統計学的バイアス、文化的バイアス、言語的バイアスなど、多様な形でモデルの出力に影響を与えることが確認されています。例えば、特定の職業と性別の関連付けや、特定の文化圏に偏った応答生成などの問題が報告されています。

 

データの品質管理においては、プライバシーとセキュリティの観点も重要です。個人情報を含むデータの取り扱いには特別な注意が必要で、データの匿名化や暗号化などの対策が不可欠となっています。


組織内での理解が必要になる

LLM導入の成功には、組織全体での理解と協力が不可欠です。特に、経営層の理解と支持は、LLM導入に欠かせません。経営層がLLMの価値を十分に理解していない場合、必要なリソースの確保が困難になり、プロジェクトの進行に支障をきたす可能性があるからです。

 

この課題に対しては、具体的なKPIの設定と、パイロットプロジェクトによる効果実証が有効です。例えば、LLM導入によりカスタマーサポート業務での応答時間が50%短縮されたとか、文書作成業務の効率が30%向上したなど、数値で示せる成果を提示することが重要です。

 

従業員の抵抗感や不安感への対応も重要な課題です。特に、AIによる業務代替への不安や、新技術習得への負担感が大きな障壁となることがあります。これに対しては、段階的な導入と丁寧な教育プログラムの実施が効果的です。

 

また、導入効果の可視化も重要です。具体的なKPIを設定し、定期的に成果を測定・共有することで、組織全体での理解と協力を促進できます。業務時間の削減率、エラー率の低下、顧客満足度の向上など、複数の指標を組み合わせて総合的な評価を行うことが推奨されています。


企業におけるLLMの活用事例

現在、企業におけるLLMの活用は、実験的な段階から本格的な事業活用へと急速に移行しています。今後は企業におけるLLM活用が一気に拡大していくとも予想されています。

 

ここでは、LLM活用の企業事例をいくつか紹介します。

●        株式会社メルカリ
●        株式会社サイバーエージェント
●        株式会社find
●        株式会社ベルシステム24

 

このような企業では、LLMを導入することで限られたリソース内で最大限の効果を引き出したり、従来の業務プロセスを根本から変革したりと、大きな成果を得ています。

 

また、これらの事例を参考にしつつ、自社独自のニーズにどうLLMを活用していくか、柔軟な発想も求められるでしょう。


メルカリ

メルカリは、大規模言語モデル(LLM)を活用して30億点を超える商品の大規模カテゴリ分類に成功し、業界に新しいベンチマークを示しました。この革新的なプロジェクトでは、ChatGPT3.5turboとkNN(k近傍法)を組み合わせた2段階アプローチを採用し、効率的なカテゴリ分類システムを実現しています。

 

特筆すべきは、コストと処理時間の大幅な削減を実現した点です。従来の方法で全商品を分類する場合、多大なコストと膨大な処理時間が必要でしたが、新しいアプローチにより、現実的な規模でのプロジェクト実施が可能になりました。

 

このプロジェクトの成功は、LLMの実用的な活用可能性を示す重要な事例となっており、特に大規模データ処理における効率的なアプローチのモデルケースとして、業界に大きな影響を与えています。

 

参考:Mercari Engineering「LLMを活用した大規模商品カテゴリ分類への取り組み」


サイバーエージェント

サイバーエージェントは、デジタル広告のオペレーション効率化を目指し「ChatGPTオペレーション変革室」を設立しました。この取り組みは、月間約23万時間に及ぶ広告運用業務の効率化を目指す革新的なプロジェクトとして注目を集めています。

 

特筆すべきは、OpenAIのAPIを活用した独自のシステム構築です。セキュリティと効率性を両立させるため、API連携のみを利用し、顧客情報を含まない形での運用を実現しています。これにより、データセキュリティを確保しながら、広告配信設定や効果測定、レポート作成などの業務を大幅に効率化することを目指しています。

 

具体的な目標として、広告オペレーションの総作業時間の約30%(月間7万時間相当)の削減を目指しています。特に、自動回答システムや海外拠点とのコミュニケーション支援において顕著な効果を示しており、従業員の業務負荷軽減に大きく貢献しています。

 

参考:サイバーエージェント「ChatGPTで広告運用の実行スピードを大幅短縮する「ChatGPTオペレーション変革室」を設立」


株式会社find

株式会社findは、落とし物管理システム「落とし物クラウドfind」にChatGPTを導入し、業務効率化で画期的な成果を上げています。特に注目すべきは、従来5分かかっていた拾得物の登録作業が約20秒まで短縮され、作業効率が15倍以上向上した点です。

 

このシステムの革新的な点は、拾得物の写真を撮影するだけで、ChatGPTが自動的に特徴を分析し、詳細情報を入力する仕組みにあります。これにより、ブランド品やキャラクターグッズなど、特殊な知識を必要とする商品でも、AIが正確に情報を抽出し、登録することが可能になりました。

 

さらに、この自動化システムは登録情報の品質向上にも貢献しています。人手による入力では担当者によって記載内容にばらつきが生じやすい問題がありましたが、AIによる統一的な分析により、より正確で詳細な情報登録が実現しています。これにより、拾得物と落とし主のマッチング精度が向上し、返却率の改善にもつながっています。

 

参考:株式会社find「「落とし物クラウドfind」がChatGPTと連携開始!落とし物情報をAIで自動生成し、登録時間が平均5分から約20秒に削減!」


株式会社ベルシステム24

株式会社ベルシステム24は、労働人口の減少や人材確保の難しさなど、将来の社会課題を見据え、コンタクトセンター業務におけるオートメーション化の取り組みを強化しています。

 

同社は、日本マイクロソフトの「Azure OpenAI Service」(GPT-3.5やGPT-4)や、Google Cloudの「Vertex AI」(PaLM2)といった生成AI技術を活用し、実証実験を実施しました。この取り組みでは、コンタクトセンターの対話データを要約する機能を検証し、AIが高精度でオペレーターのサポートを行えることを確認しています。

 

実証実験の成果として、AIがオペレーター業務を支援することで負担軽減が図られるとともに、応対のスピードと品質が向上する可能性が明らかになりました。同社は、こうした成果を基に、「ヒト」と「AI」が連携するハイブリッド型の業務プロセスを構築することを目指しています。この「ほぼ自動化」の仕組みによって、業務効率化だけでなく、顧客満足度の向上も実現する方針です。

 

参考:ベルシステム24「ベルシステム24、日本マイクロソフトとGoogle Cloudの生成AIを活用したコンタクトセンター業務の実証実験を完了、事業化へ」


LLM導入による新たな市場機会

近年、業界特化型LLMが注目されており、医療、法務、金融など、専門性の高い分野向けにカスタマイズされたモデルの需要が急増しています。

 

また、企業間の協業も活発化しており、大手テクノロジー企業とスタートアップ企業の間で戦略的パートナーシップが締結されました。これらの協業により、各社の強みを活かした革新的なソリューションが生まれ、市場に新たな価値を提供しています。

 

さらに、エッジコンピューティングとLLMの統合が新たな成長分野として注目を集めています。小規模で効率的なモデルの開発により、スマートデバイスやIoT機器での直接的なAI処理が可能になり、新たなアプリケーション市場が開拓されています。

 

また、LLMを活用したローコード/ノーコード開発プラットフォームも急成長しています。これにより、技術的な専門知識を持たない企業でもAIソリューションを開発・導入できるようになり、市場参入の障壁が低下しています。このトレンドは、特に中小企業向けの新たな市場機会を創出しています。