LLM（大規模言語モデル）

LLM（Large Language Model、大規模言語モデル）とは、膨大なテキストデータを学習し、入力に続く言葉を確率的に予測することで、文章の生成・要約・翻訳・質問応答などをこなすAIです。ChatGPTをはじめとする生成AIサービスの中核を担う技術で、近年のAI活用の広がりを支えています。

LLMとは

LLMは、インターネット上の文章や書籍など、大量のテキストを学習することで「言葉のつながりのパターン」を身につけたAIです。基本的な仕組みは、「ある文章に続く、もっともそれらしい次の言葉」を確率的に予測することにあります。この予測を繰り返すことで、人間が書いたような自然な文章を生成します。

「大規模（Large）」という名前のとおり、学習するデータ量とモデルの規模が非常に大きいことが特徴です。この規模の大きさによって、文章作成・要約・翻訳・質問応答といった多様なタスクを、1つのモデルで幅広くこなせるようになりました。

LLMでできること・できないこと

LLMは言葉に関わる作業に幅広く対応できる一方、得意・不得意があります。これを理解して使うことが、業務活用の鍵になります。

得意なのは、文章のドラフト作成、要約、翻訳、質問への回答、情報の抽出・分類といった、言語の処理です。膨大な知識をもとに、もっともらしい文章を素早く生成できます。

一方で、苦手なこともあります。学習データに含まれない最新情報や、自社固有の業務知識は知りません。また、事実と異なる内容を、あたかも正しいかのように出力すること（ハルシネーション）があります。あくまで「それらしい言葉」を予測する仕組みであり、内容の正しさを保証するものではない、という前提を押さえておく必要があります。

LLMと業務活用

LLMを業務で活かすには、その特性に合わせた使い方が大切です。自社固有の正解は学習データに入っていないため、汎用的な質問にはうまく答えても、「自社のやり方」を尋ねると一般論しか返せません。

この弱点を補うのが、正しい文脈をLLMに渡す工夫です。たとえば、自社の業務マニュアルを根拠として渡し、その内容に基づいて答えさせる（RAGと呼ばれる仕組み）と、自社の手順に沿った回答が得られます。LLMの「言葉を扱う力」と、自社の「正しい知識」を組み合わせることが、実務での有効活用につながります。

FlowbaseとLLM

Flowbaseは、LLMをはじめとするAIを「業務マニュアルの自動生成」という実務に落とし込んだサービスです。現場の業務を画面録画すると、AIがその操作を読み取り、手順・スクリーンショット・説明文のそろったマニュアルを生成します。

さらに、作ったマニュアルを文脈として、チャットでAIに質問できます。LLMが一般論ではなく、自社のマニュアルに書かれた手順に基づいて答えるため、現場で実際に役立つ回答が得られます。LLMの言語処理能力を、自社の正しい知識と結びつけて活かす形です。