LLM（大規模言語モデル）とは？仕組みや特徴を分かりやすく解説
LLM（大規模言語モデル）とは？仕組みや特徴を分かりやすく解説
LLM（Large Language Models）は、大量の言語データを学習することで人間のような受け答えを可能とする自然言語処理モデルです。特に有名なLLMとして、OpenAIが開発したChatGPTに使われているGPT-4があります。ビジネス分野においてもLLMは活用され始めており、特にマーケティング施策の立案やソースコードの分析などにおいてLLMは有効です。
この記事では特に金融業界の方に向けて、LLMの仕組みやできること、有名なLLMの種類、LLMが抱える課題について解説します。
目次
まとめ
1. LLM（大規模言語モデル）とは
LLMとは「Large Language Models」の略称で、大量の言語データを学習しており、人間のような受け答えができる自然言語処理モデルです。日本語訳すると「大規模言語モデル」になります。
言語モデルとは、人間の言語を「単語の出現確率」をもとにAIモデル化した技術です。特定の単語の次に出てくる単語や文章の確率分布を利用して、自然で違和感のない受け答えを可能としています。
LLMの場合、数十億規模の言葉を用いてトレーニングされており、極めて高い精度で違和感のない文章が作成できます。そのためLLMは、自然な応答や翻訳を必要とする分野での活用が期待されています。
1-1. LLM（大規模言語モデル）の仕組み
LLMが入力を受けてから文章を生成するまでの大まかな流れは、以下の通りです。
LLMは入力文をトークンに分解・処理し、次のトークンを予測するパターンを繰り返しています。大規模なテキストデータを上記の流れで処理し、言葉の意味や文脈を学習することで自然な文章を生成できます。
例えば、「私の好きな食べ物は」という言葉の次に高い確率で現れるのは「カレーライス」や「ハンバーグ」であり、「サッカー」や「野球」が自然な文章で出る可能性は低いです。この確率に応じて文章を生成することで、「私の好きな食べ物はサッカーです」のような文ではなく、「私の好きな食べ物はカレーライスです」のような文を生成できます。
1-2. LLMと生成AI・機械学習・自然言語処理の違い
LLMと生成AI・機械学習・自然言語処理の違いを以下の表を用いて解説します。
LLMは、機械学習や生成AIの一種で、言語処理に特化した学習モデルです。LLMならば、従来の機械学習モデルでは難しかった自然言語が生成できます。LLMの活用は、短時間での多言語翻訳や文章要約を可能にするため、業務効率化やコスト削減などの面で期待が高まっています。
2. LLM（大規模言語モデル）にできること
LLMをうまく用いると、業務上の問題解決につながるため、ビジネス分野での運用が期待されています。以下では、LLMにできることについて、特に金融機関向けの活用方法を解説します。
2-1. チャットを使ったカスタマーサポートの自動化
LLMを搭載したチャットによってカスタマーサービスの自動応答が可能になり、サポートの充実化を図れます。通常のカスタマーサポート業務は、土日や深夜の対応が難しいといった問題がありました。AIコンシェルジュやAIアシスタントならば、24時間対応が可能です。
AIチャットサービスは、サイトのナビゲーションやFAQにおいて活用している企業が多く見られます。LLMを用いた場合、より人間に近い自然な対話や提案ができることが特徴です。また、LLMを用いたシステムの運用を続けると、学習の精度が上がり柔軟な対応ができるため、顧客満足度の向上につながります。
また、完全な自動化をしない場合でも、窓口担当者向けの社内マニュアルとしてAIチャットサービスを活用可能です。例えば、保険商品や金融商品の窓口業務においても、専門用語や約款などを学習させたLLMは業務アシスタントとして担当者をサポートします。また、顧客の要望の要約や解決策の提案などもLLMであれば可能です。
2-2. マーケティングのサポート
大量のデータを処理・分析できるLLMには、マーケティング業務のサポートが可能です。マーケティング業務は、コンテンツの作成・アイデア出し・市場調査・データ整備など多岐にわたります。LLMは、データ分析からコピーライティングまで、人間が行うと時間と労力が必要な分野を短時間で処理し、出力できます。
ただし、マーケティング分野でLLMに期待できるのは、人間のサポートです。マーケティングの方向性や、分析したデータでどのような戦略を立てるかといったプランニングは、これまで通りマーケターが行う分野です。LLMは単純作業の時間を短縮し、マーケターがプランニングに集中できるよう補助する役割を担います。
また、金融業界においてはすでに各企業が保有している大量の顧客データを活用することで、顧客行動の予測が可能となります。今後顧客がどのような金融商品を求めているか、現在売りたい金融商品はどの顧客にニーズがあるのか、といった戦略立案においても、LLMは有効です。
2-3. プログラミングやアプリケーション開発の支援
LLMは、プログラミングやアプリケーション開発において力を発揮します。LLMは言語処理に特化したモデルであり、プログラミングを行うときのソースコードや既存コードの分析を自動化可能です。
人間の手でプログラミング作業を行うと膨大な時間がかかるケースがあるため、LLMの導入によって生産性の向上が期待されます。LLMを利用すればコードの品質が向上し、開発者は問題を解決するための方法や新たな手法の創成に集中できます。
また、LLMは業界独自のルールや専門用語にも対応可能です。LLMならば、専門知識が必要なアプリケーション開発においても十分な力を発揮します。特に専門用語が多い金融業界がアプリケーション開発をする際には、専用の学習をしたLLMが役立つでしょう。
3. LLM（大規模言語モデル）の種類
ここからは、代表的なLLMであるGPTシリーズ・PaLM・OpenCALMの3つを紹介します。
4. LLM（大規模言語モデル）の現状の課題
LLMはビジネスシーンなどでの活用が期待される一方で、運用にあたってはいくつかの課題があります。
まとめ
金融業界においてはLLM（Large Language Models）は窓口対応やマーケティング、アプリ・システム開発のサポートとして有効です。特に大量のデータを保有する金融業界では、今後の市場予測や顧客ニーズ調査などでLLMを活用できます。
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