チャットボットのAPI連携で起こる効果とは？ メリットや注意点を解説！
2024.9.26
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生成AIの実用化とともに、大規模言語モデル（LLM）が注目を集めています。LLMを活用することで、人間と対話するような自然言語を使った文章生成が可能です。
しかし、先進的な分野のためLLMについて理解できていない方は少なくありません。
本記事では、LLMの仕組みや種類を解説します。LLMの活用を検討している方は、ぜひ参考にしてください。
LLMとは、大量のテキストデータを学習し、自然言語処理を行う言語モデルです。高度なディープラーニング技術を活用しており、人間が使うような言語を理解した上で生成します。なお、ディープラーニング技術とは、多層のニューラルネットワーク（人間の脳の神経回路を模倣した数理モデル）を用いて大量のデータから自動的に特徴を抽出し学習する、高度な機械学習手法のことです。
ファインチューニング（事前学習済みの大規模AIモデルを特定のタスクや用途に合わせて追加学習させ、性能を最適化する手法）を用いて、文章分類や要約、質問への回答などを行えるのが特徴です。その性能は、計算量・データセットサイズ・パラメータ数の3要素によって左右されています。
LLMの構築は、Googleが発表した「Transformer（トランスフォーマー）」というディープラーニングモデルがきっかけだと言われています。TransformerはLaMDAやPaLMなどのLLMのベースとなっており、自然言語処理に欠かせない技術です。
生成AI（Generative AI）は、文章や画像、音楽などのコンテンツを新たに生成するAI技術の総称です。学習したデータを活用して、オリジナルのコンテンツを生成します。
一方、LLMは生成AIの一種であり、自然言語処理に特化し文章の要約や翻訳を得意とするのが大きな特徴です。
また生成AIは画像や動画などのメディアを生成できますが、LLMはそのようなメディアの生成には対応していません。
LLMは機械学習の分野の一つです。
機械学習とは、コンピューターにデータから学習する機能を持たせ、予測や判断などのタスクを実行させる技術です。機械学習には、統計学やデータマイニングの手法が用いられています。
例えば、コンビニやスーパーの来客分析は機械学習が活用されている一例です。顧客の年齢・性別・購入商品などのデータから予測・判断し、売上を向上させる店舗運営を実施しています。
LLMは上記で説明したような機械学習を自然言語処理にうまく取り入れた結果、誕生した技術と言えるでしょう。
RAG（Retrieval Augmented Generation）とは、LLMと外部情報の検索を組み合わせた技術です。RAGは、外部情報から抽出したデータを元に質問に対する回答を生成します。従来の検索機能とは異なり、結果から該当する情報を探す手間を省けるのが特徴です。
LLMでは、クローズドな情報にアクセスできないことや情報の正確性が担保できないことがデメリットでした。しかしRAGではクローズドな情報にもアクセスできるため、LLMの欠点をカバーすることが可能です。
LLMがコンテンツを生成する仕組みは意外とシンプルです。まずはコンテンツ生成の仕組みを押さえましょう。
トークン化とは、コンピューターに与えられたプロンプトを理解させるために、文章を小さな単位（トークン）に分割する処理です。例えば、単語や句読点など意味を持つ小さな単位に分割します。
トークン化は、文章を数値データに変換するために必要な処理です。適切な大きさの単位でトークン化を行うことで、LLMの性能も向上します。
ベクトル化は、トークン化したデータをさらに数値に変換するための処理です。ベクトル化は「エンベディング」と呼ばれることもあります。
文章を単位に分割するだけでは、コンピューターが正しく解析できません。ベクトル化によって単位から数値に変換することで、コンピューターによる解析が可能となります。
ベクトル化は、コンピューターがデータの意味を深く理解するために必要な処理です。データを数値として扱うことで、より高度な言語理解に対応できるようになります。
ベクトル化を経た文章データは、次にニューラルネットワークを通過します。
ニューラルネットワークは、LLMの核となる部分で以下の3層から構成されているのが特徴です。
隠れ層が3層以上あるニューラルネットワークは、ディープラーニングと呼ばれています。隠れ層が多いほど、複雑なデータの解析が可能です。
文章データがニューラルネットワークの各層を通過することで機械学習が実行され、新たなコンテンツが生成されます。
ニューラルネットワークの各層を通過したら、文脈理解を実行します。
文脈理解は、入力された文章の文脈や背景を把握する段階です。文脈や背景に基づいた解釈を行うため、文章全体の意味や文の関係性を理解できるようになります。
文脈理解によって、さまざまな意味が含まれた文章の正確な理解が可能です。ニュアンスの違いを把握するため、人間と話しているような応答能力を発揮します。
デコードとは、変換されたデータを元の形式に戻す処理です。コンテンツの生成に必要な最後の処理であり、ベクトル化されたデータを人間が理解できる文章データに変換します。
出力ベクトルには修正が加えられているため、人間の自然な会話に近い文章の生成が可能です。
またデコードでは、使用率の高い単語やフレーズの選択が行われています。これによって質疑応答や文章の要約、新たなコンテンツの生成など複雑な処理が可能です。
LLMは自然言語処理に特化しており、すでにさまざまな分野で活用されている技術です。ここでは、LLMの得意分野を紹介します。
LLMは、文章の要約を得意としています。膨大な文章データを学習・理解した上で、自然な文章を生成できるからです。
例えば、長文のレポートの要約を指示すると、必要な情報を効率的に把握できるようになります。
要約できる対象は多岐にわたり、ビジネスレポートから研究論文までさまざまです。膨大なデータを学習済みなので、文章の分野に制限なく要約が行えます。
機械翻訳は、LLMが得意とする分野の一つです。
従来の機械翻訳は単語帳の先頭に掲載された意味を当てはめるため、翻訳後の文章が自然とは言えませんでした。
しかし、LLMを活用した機械翻訳では自然な翻訳が可能となっています。文脈を適切に理解しているので、読みにくい文章が生成されることはありません。
特にリアルタイムの翻訳能力が向上しており、複数の言語間でもスムーズな対話を実現しているのが特徴です。文化的な背景や言語独特のニュアンスにも対応できるため、これまでよりも自然なコミュニケーションが行えます。
チャットボットにLLMを搭載することで、ユーザーの質問に対して自然な回答を提供できるようになりました。そのためチャットボットはカスタマーサポートや業務効率化など、さまざまなビジネスシーンで活用されています。
例えばチャットボットを活用するECサイトでは、ユーザーの質問に適切な回答を提供することで、購買意欲を高めています。またチャットボットの導入により窓口業務を効率化して、職員の負担軽減を目指す自治体も増えてきました。
チャットボットは人間同様に対話相手の意図をくんだり感情に合わせたコミュニケーションが可能になりつつあり、人手不足の解消にも期待されています。
多くの方が日常的に利用している検索エンジンも、LLMが得意とする分野です。
従来の検索エンジンでは、入力したキーワードと一致するページを表示していました。しかし、これではユーザーの検索ニーズを満たすページを表示できません。検索エンジンにLLMを活用することで、ユーザーの意図を正確に捉えて、適切な検索結果を表示できるようになります。
実際に、MicrosoftやGoogleでは自社の検索エンジンにLLMを組み合わせたサービスを提供しています（※）。
LLMを搭載した検索エンジンによって、ユーザーのニーズを満たしやすくなるでしょう。
※参考：Microsoft.「AI を搭載した新たな Microsoft Bing と Edge が検索を再発明 ― ウェブの副操縦士」.https://news.microsoft.com/ja-jp/2023/02/08/230208-reinventing-search-with-a-new-ai-powered-microsoft-bing-and-edge-your-copilot-for-the-web/ ,（参照 2024-09-30）.
※参考：Google.「Enterprise Search: LLM を搭載したすぐに利用できる検索エンジン」.https://io.google/2023/program/27cce05f-df4c-4ab2-9a59-5b466bdae0f9/intl/ja/ ,（参照 2024-09-30）.
LLMは自然な文章生成を得意としているため、コンテンツ制作にも役立っています。膨大なデータを学習したことで、これまでは人の手で行っていたニュース記事や商品説明などのコンテンツ制作も自動化できるようになりました。ユーザーが特定のテーマやスタイルを指定するだけで、要望に沿った文章の生成が可能です。
例えば、LLMを活用した記事の制作や交流サイト（SNS）の投稿には、すでに試験的に実施されています（※）。情報の正確性が不安定なためファクトチェックは必要ですが、作業の効率化や人件費の削減につながるでしょう。
※参考：株式会社マイナビ.「生成AIを活用したWEB記事生成ツール『ツクレルSEO』を提供開始」.https://www.mynavi.jp/news/2024/09/post_45107.html ,（参照 2024-09-30）.
※参考：日本電気株式会社.「NEC、井上尚弥選手のボクシング世界タイトルマッチにおいて、映像認識AI×LLMを活用したハイライトシーンのリアルタイムSNS配信の実証実験を実施」.https://jpn.nec.com/press/202409/20240905_01.html ,（参照 2024-09-30）.
LLMの得意分野は、自然言語処理だけではありません。プログラミング言語にも対応しており、ソースコードの生成も可能です。
学習データにはプログラミング言語も含まれているので、特定の機能を実現するためのソースコードを生成できます。また既存コードの分析もでき、エラーを特定する際にも役立つでしょう。
現在エンジニアの人手不足が問題となっており、LLMを活用したプログラミング技術の効率化は需要が高まる見込みです。効率化によって、低予算かつ短納期での開発を実現できる可能性があります。
LLMは注目の技術であり、さまざまな種類が開発されるようになりました。ここでは、6種類のLLMを紹介します。
GPT-4は、2023年にOpenAIより発表されたLLMです。2017年にGoogleの研究者らが発表した深層学習モデルをベースに開発されました。
ChatGPTに活用されているLLMとして日本でも注目されており、抽象的な要素に対する処理能力が向上しているため、複雑な指示にも対応できます。
また、従来モデルでは日本語の生成能力に違和感がありましたが、GPT-4では自然な文章の生成が可能です。パソコンだけでなく、スマートフォンからも利用できるので、今後さらなる活用が期待されています。
LLaMAはMetaが開発したLLMで、2023年2月に発表されました。発表から約1年でLLaMA・LLaMA2・LLaMA3と3種類のバージョンをリリースしています。
特にLLaMA3は、精度の高い自然言語処理が特徴です。対話や翻訳、文章生成などのさまざまなタスクに対応しています。15兆トークンのデータを学習しているため、文章生成に優れている点が強みです。
また、LLaMAはオープンソースで提供されているので、商用利用に対応しています。カスタマイズ性も高いため、今後も引き続き注目されるでしょう。
OpenCALMは、サイバーエージェントが開発したLLMです。日本語に特化しているため、日本語特有のニュアンスを理解した自然な文章を生成できます。
ChatGPTシリーズと同様のベース技術を活用しているので、似た構造を持つ点が特徴です。また、パラメータ数は最大68億であり、比較的軽量なモデルとなっています。
OpenCALMは、Hugging Face Hubにて商用利用可能なライセンスで提供されています（※）。必要に応じてチューニングすることで、チャットボットや対話型AIサービスのベースとして採用できるでしょう。
※参考：株式会社サイバーエージェント.「サイバーエージェント、最大68億パラメータの日本語LLM（大規模言語モデル）を一般公開 ―オープンなデータで学習した商用利用可能なモデルを提供―」.https://www.cyberagent.co.jp/news/detail/id=28817 ,（参照 2024-09-30）.
Rinna-3.6Bは、rinnnaが開発したLLMです。パラメータ数は36億と軽量で、汎用GPT言語モデルと対話GPT言語モデルの2種類があります。
日本語に特化したLLMであり、汎用GPT言語モデルは日本語版のWikipediaなどオープンソースデータで学習しているのが特徴です。
また、事前学習済みのモデルはHugging Face Hubにて商用利用可能なライセンスで提供されています（※）。ファインチューニングにより、企業が求める機能に特化させることも可能です。
※参考：rinnna株式会社.「rinna、日本語に特化した36億パラメータのGPT言語モデルを公開」.https://rinna.co.jp/news/2023/05/20230507.html ,（参照 2024-09-30）.
Claudeは、米国のスタートアップ企業「Anthropic」が開発したLLMです。2023年3月に一般公開され、「claude.ai」を介することで自然言語による対話が行えます。
会話の生成や自然言語処理などのタスクを得意としており、ChatGPTやGeminiと同様に文章の生成や要約、プログラミングコードの生成にも対応しているのが強みです。
特に新モデルのClaude3は、他社LLMと比較してベンチマークの結果で高い評価を得ています。
BLOOMは、米国の機械学習アプリケーション作成ツールを開発するHugging Faceが開発したLLMです。パラメータ数は1,760億であり、46の自然言語と13のプログラミング言語を学習しています。
AI研究の促進を目的として開発されたため非公開情報はなく、オープンソースとして公開されているのが特徴です。
BLLOMの開発プロジェクトは「Big Science」と呼ばれており、70カ国以上・200以上の機関から研究者が参加しています。GPT-3.5と同等のパラメータ数を持ち、複雑な質疑応答にも自然な回答が可能です。
LLMは、さまざまな分野ですでに実用化されています。ここでは、活用例を見てみましょう。
LLMは、マーケティング分野での活用が進んでいます。
企業が新しい商品を開発する際、市場調査や消費者ニーズの把握が欠かせません。従来の手法では主にアンケート調査を利用して、消費者の声を集めていました。しかし、時間やコストがかかるため市場調査の効率化が課題となっていたのです。
LLMを活用すれば、インターネット上の口コミやSNSの投稿をリアルタイムで分析できます。市場調査の効率化につながり、消費者ニーズの迅速な把握が可能です。
また、LLMを活用してSWOT分析（企業や事業の強み・弱みといった内部環境と機会・脅威などの外部環境を分析し、効果的な戦略立案に活用するフレームワーク）やPEST分析（企業や組織を取り巻く外部環境を、政治的、経済的、社会的、技術的の観点から分析するフレームワーク）を実施することで、競合他社との差別化や既存商品の改善にも役立ちます。
カスタマーサポートへの導入も、LLMを活用した例の一つです。LLMは質問に対する回答を得意としているため、カスタマーサポートに適しています。
従来のカスタマーサポートでは従業員だけで24時間対応することは難しく、サポート時間が決まっていることがほとんどでした。しかしLLMを搭載したチャットボットの導入によって、24時間いつでも対応が可能となりつつあります。
消費者から寄せられやすい質問をLLMにあらかじめ学習させることで、適切な回答を自動で提供できるため、従業員の業務効率化だけでなく消費者の満足度向上にもつながっています。
また寄せられた質問を分析すれば、消費者ニーズの把握もできるでしょう。
LLMはビジネスシーンだけでなく、教育現場でも活用が始まっています。
一般的に、教育現場では多数の生徒に対して1人の教師が指導を行います。しかし、学習ペースが異なる生徒を一人一人十分にフォローするには、教師の人数が足りません。近年は教師不足が顕著とされており、この傾向に拍車がかかっています。
LLMに各生徒の学習状況や理解度を入力することで、適切な指導を個別に提供できるようになりました。必要に応じて補足説明や演習問題を提供できるため、生徒の成績向上が期待されています。
また、LLMの活用は教師にもメリットがあり、採点や添削、成績管理などの業務を自動化できます。前述したように近年は教師の人手不足が問題となっているため、LLMの活用が拡大していく見込みです。
さまざまなシーンで貢献するLLMですが、課題や不得意分野も存在しています。
LLMは膨大なデータを元に学習していますが、生成された情報の正確性を担保できない点が課題です。
情報の正確性を判断した上で文章を生成する技術はなく、虚偽の内容を本当であるかのように出力する可能性があります。
LLMが虚偽の内容を生成する現象は「ハルシネーション」と呼ばれており、実用化を目指す上で解決すべき課題です。
ハルシネーションを考慮して、生成された文章にはファクトチェックが必要になります。また回答の誤りを提示してLLMに学習させることも、課題を解決するためには欠かせません。
LLMの出力結果は、学習データに依存しています。学習データに偏りがあると、出力結果にバイアスが生じ得るので注意しなければなりません。
例えば、LLMが海外の情報を元に学習している場合、日本の新しい情報について質問しても適切な回答が得られない可能性があります。
また特定の文化や価値観を取り扱う際は、学習データの偏りによって倫理に反する回答が生成される恐れもあるでしょう。そのため、LLMを導入する場合は学習データの質や多様性にも考慮しなければなりません。必要に応じて学習データを補完することが重要です。
LLMでは学習や文章の生成時に、機密情報や個人情報を取り扱う可能性があります。不正アクセスを受けた場合に、情報漏えいのリスクがあるので注意しなければなりません。
例えば、商品開発や研究結果を含むデータを学習したことで、第三者に情報が漏えいした場合、自社が不利益を被るかもしれません。
情報漏えいのリスクを抑えるには、機密情報や個人情報をLLMに入力しないことが重要です。データの取り扱いに関するマニュアルを作成するとともに、担当者の情報リテラシー教育も進める必要があるでしょう。
敵対的プロンプトの影響を受ける可能性があることも、LLMを活用する際の課題となります。
敵対的プロンプトとは、プロンプトによる言語モデルへの攻撃手法です。ユーザーが特定のプロンプトを用いて、開発側が本来意図していなかった回答を引き出そうとします。
敵対的プロンプトが悪用された場合、ヘイトスピーチや暴言が生成される場合があります。敵対的プロンプトの影響を受けると、機密情報の抜き出しが起こる可能性もあるので注意してください。
LLMをビジネスシーンで活用するには、敵対的プロンプトの悪用への対処法も考えておく必要があります。
LLMは、生成AIや機械学習と関連性が深く注目されている技術の一つです。膨大なデータ学習を行うことで、質疑応答や文章の要約・翻訳など、多様なタスクを実行させられます。
実際に、業務の効率化や負担軽減を目的として、多様な種類のLLMを搭載したチャットボットの活用事例が増えてきました。
チャットボットの導入をお考えの場合は「amie AIチャットボット」をご検討ください。
amieは、既存のドキュメントやWebサイトからAIが学習した内容を抽出し、ユーザーが必要とする情報の候補を提示します。既存のファイルをドラッグするだけで学習を完了させられるので、運用開始の手間もほとんどかかりません。
チャットボットの導入を検討しているなら、ぜひお問い合わせください。
