「企業における大規模言語モデルの価値」についてPart.1〜Part.4の全4回に分けて特集します。Part.1は、「序章」「大規模言語モデルとは？」「なぜ今、大規模言語モデルと生成AIに注目するのか？」についてです。

序章

近年、自然言語処理分野において、人間が書いたものとほとんど見分けがつかないテキストを生成する大規模言語モデルの人気が高まっています。これらのモデルは当初、言語翻訳や感情分析などの自然言語処理タスクに使用するために開発されましたが、その後、その機能は幅広いアプリケーションに拡張されています。

大規模言語モデルは、生成AIのサブフィールドであり、人間が生成したものと同様のアウトプットを生成することができるシステムの作成に焦点を当てたものです。これは、言語だけでなく、画像や音楽などの創造的なアウトプットも含みます。

大規模言語モデルが、企業の業務改善やサービス向上に貢献する可能性があることは、まだ認識され始めたばかりです。これらのモデルは、金融、ヘルスケア、マーケティング、カスタマーサービスなど、事実上あらゆる業界のナレッジワークに影響を与えることができます。ナレッジワークの加速からビジネスプロセスの最適化まで、大規模言語モデルは価値あるインサイトと自動化を提供し、ビジネスの効率的かつ持続的な運営を支援する可能性を持っています。

このブログでは、大規模言語モデルの企業向け主要アプリケーションをいくつか紹介します。ワークフローの高速化、一般的なタスクの自動化、サプライチェーン・オペレーションの最適化、持続可能性の向上に、これらのモデルがどのように活用されるかを説明します。また、これらのアプリケーションで大規模言語モデルがどのように使用されているか、その価値と潜在的な影響力を示す具体例を紹介します。

大規模言語モデルとは？

大規模言語モデルとは、一般的にインターネットから収集された大量のテキストデータに対して学習させたコンピュータプログラムです。自然言語データのパターンや関係を分析し、その理解に基づいて新しいテキストを生成したり、その他の言語関連タスクを実行したりすることができる、高度な機械学習技術が使われています。

大規模な言語モデルを学習させるプロセスにはサーバーリソースが必要であり、多くの場合、膨大な量のテキストデータに対して数週間から数か月にわたってモデルを学習させるために、何千ものグラフィック処理ユニット（GPU）が必要となります。この過程で、モデルは何兆もの単語に触れ、言語のパターンと構造に関する深い理解を得ることができます。

大規模言語モデルの基本原理は、文や一連のテキストに含まれる次の単語を予測するように学習させるというものです。この単純な損失関数は、学習プロセスを導くために使用されますが、長い範囲にわたってテキストの依存関係をモデル化することを学習するため、モデルの特性を出現させることにつながります。つまり、現在位置から数センテンス離れた場所にある単語でも、次に来るべき単語を正確に予測することができるようになるのです。

その結果、新しいテキストの生成や質問への回答など、言語関連のタスクを高い精度で実行できる強力なツールとなります。大規模言語モデルは、機械翻訳や自然言語理解の改善、さらには詩や物語などの創作文の生成にも使用されています。

なぜ今、大規模言語モデルと生成AIに注目するのか？

企業における大規模言語モデル（LLM）のポテンシャルはとても高く、これまで人間にしかできなかったような方法で言語を処理し理解する能力を持つLLMは、事実上あらゆる業界の知識労働に影響を与えることができます。

生成AIの能力が向上し続ける中、今後数年のうちに、あらゆる企業が、現在の電子メールやスプレッドシートの使い方と同じような方法で、これらの技術を利用するようになると予想されます。

その主な理由のひとつは、大規模言語モデル（LLM）を含む生成AIが、業務のさまざまな側面を変革する可能性を秘めていることです。反復作業の自動化、新たな洞察や推奨事項の提供、ワークフローの効率化などにより、LLMは企業の効率化、コスト削減、競争力強化に貢献します。

また、生成AIの導入は、クラウドコンピューティングと機械学習技術の進歩によって推進されています。これらの技術がより強力で利用しやすくなるにつれ、中小企業でもLLMの力を活用して複雑な問題を解決し、新しい洞察を得ることができるようになっています。

さらに、生成AIに基づくソリューションを開発する新興企業やテクノロジー企業の数が増えており、企業がこれらの技術を業務に取り入れることがこれまで以上に容易になってきています。このため、企業がLLMの力を活用するために特別に設計されたツールやアプリケーションの普及進んでいます。