「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.3は、Part.2で言及した「大規模言語をビジネスで使うには？」の続きとなり、「3.全ての人にオートメーションを」「4.ナレッジマネジメントとビジネスインテリジェンス」「5.カスタマーサポート」についてです。 Part.1はこちら

Part.2はこちら

大規模言語をビジネスで使うには？

Part.2に続き、企業におけるLLMのさまざまな応用例をまとめてみました。この記事では、LLMが解決に役立つ問題の種類や、既存のワークフローに統合する方法についてお伝えします。

3. 全ての人にオートメーションを

大規模言語モデル（LLM）は、コードの知識がない人でも、コードを書かずに一般的な作業を自動化したり、異なるソフトウェアツールを接続できるようにすることで、一部のAPIを時代遅れにする可能性があります。API（アプリケーション・プログラミング・インターフェース）とは、ソフトウェア・アプリケーションを構築するためのプロトコルやツールの集合体です。APIは、異なるソフトウェアツールが相互に作用することを可能にし、開発者が新しいアプリケーションやサービスを容易に作成できるようにします。

しかし、APIは複雑で、開発者がソフトウェアのコードやルールについて深く理解している必要があります。そのため、一般的な作業を自動化したり、異なるソフトウェアツールを接続したい場合でも、そのための技術的なスキルがない人にとっては、使いこなすのが難しい場合があります。

LLMは、作業の自動化やソフトウェアツールの接続に、より直感的なインターフェイスを提供することで、ユーザーが簡単にAPIを使える機会を創出します。自然言語を使用して、ユーザーは、電子メールの送信、会議のスケジュール設定、データベースの更新など、特定のアクションの実行をモデルに指示することができます。そして、APIとのやり取りなど、技術的な詳細についてはモデルが対応するため、ユーザーは基本的なコードについて心配する必要はありません。

例えば、マーケティングチームがソーシャルメディアへの投稿を自動化したいと考えたとします。さまざまなソーシャルメディアAPIとやりとりするコードを書く代わりに、LLMを使用してプロセスを自動化することができます。

また、「明日の午後2時に、この画像とキャプションを使ったツイートを予約する」というような命令を自然言語を使ってLLMに与えることができます。Twitter APIとのやり取りなど、ツイート予約のための技術的な詳細はモデルが引き受けてくれます。

非技術的なユーザーが作業を自動化したり、ソフトウェアツールを接続したりすることを容易にすることで、LLMは自動化プロセスを民主化する可能性を持っています。高度な技術力を必要とせず、より多くの人が自動化ツールを活用できるようになるため、より効率的で生産性の高い労働力の確保につながる可能性があります。

4. ナレッジマネジメントとビジネスインテリジェンス

ナレッジマネジメントとビジネスインテリジェンスは、LLMが企業経営に大きな影響を与えることができる2つの分野です。LLMを使用して大量のデータやコンテンツを分析し要約することで、企業は意思決定の改善、ワークフローの合理化、ビジネスの成長を促進できます。

文書やその他のコンテンツの要約を自動的に生成することで、従業員が必要な情報に素早くアクセスすることができるようになると、例えば、法律事務所では、LLMを使用して、法律概要や判例を要約し、弁護士が訴訟のサポートに必要な情報を素早く取得できるようになります。

LLMを利用した検索・合成システムは、企業にとって、社内業務を加速させるための画期的な手段となり得ます。社内文書に簡単かつ効率的にアクセスできるこのシステムは、あらゆる従業員が効率的に仕事をするために必要な情報を素早く見つけられるようになります。

例えば、マーケティング担当者が、ある製品の新しいキャンペーンを企画するシーンを考えてみましょう。過去のキャンペーンやマーケティング資料を手作業で何時間もかけて探す代わりに、LLMを搭載した検索・合成システムを使って、関連する情報を素早く見つけ、新しいコンテンツを生成することもできます。

検索・合成システムが特に有用であることが証明されている業界のひとつに、医療があります。医療従事者は、患者のカルテや病歴、研究調査や臨床試験に至るまで、膨大な量のデータや文書を扱っています。LLMを搭載した検索・合成システムを使用することで、医療従事者はこれらの情報に素早くアクセスし、患者のケアや研究活動に役立てることができます。例えば、希少疾患の診断が必要な医師は、このシステムを使って類似症例や関連する医学文献を検索し、貴重な時間を節約して患者の病状を改善できる可能性があります。

その他にも、産業向け製造業は検索・合成システムが有用であることが証明されています。製造業では、回路図、組み立て説明書、安全ガイドラインなど、大量の技術文書が扱われます。LLMを搭載した検索・合成システムを使用することで、作業者は製品の製造や保守、問題のトラブルシューティング、安全遵守に必要な情報を素早く見つけることができます。例えば、機械を修理する必要がある作業員は、システムを使用して、関連する回路図やトラブルシューティングガイドを素早く見つけることができます。

また最後に、小売業も大規模言語モデルによる検索・合成システムの恩恵を受けることができる業界です。小売業では、大量の顧客からのフィードバック、販売データ、商品情報などを扱っています。検索・合成システムを利用すれば、商品開発、販売戦略、顧客サービスに関する意思決定に必要な情報を素早く見つけることができます。例えば、カスタマーサービス担当者は、このシステムを利用して、お客様の声や苦情に素早くアクセスし、より良い顧客体験を提供することができます。

5. カスタマーサポート

LLMは、カスタマーサービス業務の改善を目指す企業にとって、貴重なツールとなり得ます。LLMを搭載したチャットボットやバーチャルアシスタントは、顧客に即座にサポートができるので、日常的な問い合わせに人間が対応する必要性を減らすことができます。これらのチャットボットは、一般的な問い合わせを認識し、適切な回答を迅速かつ効率的に提供するようにトレーニングすることができ、その結果、顧客満足度の向上と企業のサポートコストが削減できます。

例えば、小売業者はチャットボットを使って、顧客が注文を追跡し、商品の在庫を確認し、返品や交換を処理するのを支援できます。一般的な問い合わせを認識し、正確な情報を提供できるようにチャットボットをトレーニングすることで、小売業者は人間のサポート担当者の作業負荷を軽減し、より複雑な問題の処理に専念できるようになります。

LLMの利点の一つは、企業の内部文書へアクセスできることで、顧客からの問い合わせに最新かつ正確な情報を提供することができることです。適切なアクセススコープがあれば、チャットボットやバーチャルアシスタントは、企業内のナレッジベースを素早く検索し、顧客が必要とする情報を提供できます。これにより、顧客からの問い合わせに対応するための手作業が大幅に削減され、人間のサポート担当者はより複雑な問題の処理に専念できるようになります。

チャットボットやバーチャルアシスタントは、顧客サービスの向上だけでなく、社内のコミュニケーションやコラボレーションにも活用できます。例えば、企業がバーチャルアシスタントを利用して、会議のスケジュールやリマインダーの設定、チームメンバーへの通知などを行うことができます。このようなルーチンワークを自動化することで、バーチャルアシスタントは生産性を向上させ、従業員をより重要な仕事に集中できるようになります。

Part.4へ続く