目次
LLMは、大量のテキストから確率的に次のトークンを予測し、自然言語の理解・生成を行うAIモデルです。検索補助、機械翻訳、要約、対話、コード生成など、私たちの身近なツールの多くに組み込まれています。
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学習の中核：自己教師あり学習（Self‑supervised Learning）
大量テキストから正解ラベルを人手で付けずに、-
因果言語モデリング（次トークン予測：GPT系）
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マスク化言語モデリング（欠損単語の復元：BERT系）
で事前学習します。必要に応じて**教師あり微調整（SFT）や人間のフィードバックによる強化学習（RLHF/RLAIF）**で応答品質を高めます。
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基盤技術：Transformer
自己注意（Self‑Attention）により、長い文脈の依存関係を効率よく学習。
モデル構成は主に-
Encoderのみ（理解寄り：BERT）
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Decoderのみ（生成寄り：GPT、Llama、Mistral）
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Encoder‑Decoder（翻訳・要約：T5 など）
に大別されます。
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Transformerの要点（超要約）
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Self‑Attention：文中の語同士の関係に重み付け
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多頭注意（Multi‑Head）：複数視点で関係性を同時学習
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位置情報：Positional Encoding/相対位置埋め込みで順序を保持
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Feed‑Forward層：非線形変換で表現力を拡張
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スケーリング則：データ・パラメータ・計算量を増やすと性能が滑らかに向上
代表的なLLMと特徴（抜粋）
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GPT 系（OpenAI）：Decoderのみ。汎用性・生成力が高く、SFT+RLHFで対話品質を強化。
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Gemini / PaLM 系（Google）：大規模・マルチモーダル対応の系譜。検索・ツール連携が強み。
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Claude（Anthropic）：安全性・長文コンテキストに強み。
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Llama 系（Meta）：高品質な公開モデル。オンプレ/ローカル運用や微調整に好適。
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Mistral/Mixtral（Mistral AI）：軽量・高速、MoE（専門家混合）で推論効率◎。
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BERT（Google）：Encoderのみ。分類・固有表現抽出・検索の理解側で強力。
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T5（Google）：Encoder‑Decoder。「テキスト→テキスト」で多タスクを統一的に扱う。
※「PaLM」はGoogleの言語モデル系です（Metaではありません）。BERTは理解、GPTは生成が得意、という大まかな把握が実務の入り口で役立ちます。
何ができる？主なユースケース
業務一般
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要約・校正・言い換え、議事録生成
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検索拡張生成（RAG）：社内文書/ナレッジを引用・根拠付き回答
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情報抽出・分類：非構造データから項目化、タグ付け
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翻訳・多言語FAQ
開発・データ
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コード補完・テスト生成・リファクタ
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データクレンジング・項目正規化
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SQL/正規表現の自動生成
ビジネス
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カスタマーサポートの一次応対/自動提案
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営業・マーケのパーソナライズ文面/要約/競合比較
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人事の求人票起案・面談要点抽出
実装ロードマップ（最短版）
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課題定義：KPI（品質/時間/コスト/安全）を定める
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データ準備：権限設計・PII対策・最新性管理
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モデル選定：API（マネージド）かOSS（ローカル/オンプレ）か
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RAG設計：ベクタDB、分割粒度、再ランキング、引用ポリシー
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評価：自動評価（BLEU、ROUGE、BERTScore）、人手評価、レッドチーム
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安全対策：プロンプト注入対策、ツール実行制御、監査ログ
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運用：モニタリング（品質・レイテンシ・コスト）、ABテスト、継続改善
APIかローカルか：選定の軸
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品質：最先端APIは強力。機密性や特殊ドメインはローカル微調整が有利な場合も。
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コスト/レイテンシ：高頻度・大量処理は軽量OSS＋量子化で最適化。
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データ主権：機密/規制要件はオンプレ/仮想私有環境で。
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拡張性：ツール実行（関数呼び出し）、RAG、ワークフロー連携のしやすさ。
よくある誤解と限界
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幻覚（Hallucination）：もっとも多い失敗。RAG・引用必須・検証フローを設ける。
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長文弱点：コンテキスト長には限界。分割・要約・再質問で補う。
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最新性：学習カットオフあり。外部検索/RAGで最新情報を補給。
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バイアス/公平性：データ由来の偏りに注意。安全フィルタと方針を明文化。
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プライバシー/著作権：PII/機密の取り扱い、学習素材の権利確認が前提。
評価とモニタリングの指標
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品質：正確性、引用妥当性、一貫性、再現率/適合率
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体験：応答時間、安定性、拒否率
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安全：有害/機密応答の流出率、プロンプト注入耐性
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経済性：1件あたりコスト、スループット、モデル切替の柔軟性
これからのLLMトレンド
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マルチモーダル（画像・音声・動画・表の一体処理）
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長大コンテキストと階層メモリ
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ツール使用/エージェント（API呼び出し・計画立案・実行）
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小型モデルの台頭（蒸留/量子化でオンデバイス運用）
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合成データ活用とデータカバレッジの自動拡充
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ガバナンス標準化（安全評価、監査、PII処理フレーム）
ミニFAQ
Q. LLMは“教師あり学習”なの？
A. 事前学習は自己教師あり学習が中心。応答品質向上の段階で教師あり微調整（SFT）やRLHFを用います。
Q. BERTとGPTの違いは？
A. BERT＝Encoderのみ（理解タスク）、**GPT＝Decoderのみ（生成タスク）**が基本設計。用途に合わせて使い分けます。
Q. 幻覚を抑える一番のコツは？
A. RAG＋出典表示＋検証。プロンプト設計と評価データセットの運用も必須です。
まとめ
LLMは自然言語の理解・生成を共通基盤に、要約・検索・対話・コードまで横断的に活用できます。実装ではRAG・評価・安全対策・運用を一体で設計することが成功の鍵。用途・データ・制約からモデルとアーキテクチャを現実的に選び、小さく始めて継続改善しましょう。
