投稿者 global-ai-media 
ChatGPTのような汎用的な大規模言語モデル（LLM）は「博識な万能選手」ですが、企業の専門業務には必ずしも適していません。本記事では、自社データを活用したカスタムLLMの開発・ファインチューニングにおけるパートナー選定の重要性と、日本企業が押さえるべき戦略的ポイントを解説します。
「博識な万能選手」か「熟練の専門職」か
生成AIの導入が進む中、多くの企業が「汎用モデル（General-purpose LLM）」の限界に直面しています。元記事でも指摘されている通り、GPT-4のような汎用モデルを専門性の高い業務にそのまま適用するのは、あたかも「非常に優秀だが特定分野の経験がない万能選手（Polymath）」を、高度な専門職として採用するようなものです。
一般的なビジネスメールの作成や要約であれば汎用モデルで十分ですが、日本の企業現場、特に製造業の技術文書、金融機関のコンプライアンスチェック、あるいは医療・法律といった専門用語が飛び交う領域では、汎用モデルの回答精度や表現のニュアンスに違和感を覚えることが少なくありません。そこで注目されているのが、自社データを用いて調整を行う「カスタムLLM」です。
カスタムLLM構築のアプローチとパートナーの役割
カスタムLLMといっても、ゼロからモデルを構築するケースは稀です。実務的には、以下の3つの段階を経て検討が進められます。
- RAG（検索拡張生成）：社内データベースを検索し、その情報をプロンプトに含めて回答させる手法。モデル自体の学習は不要。
- ファインチューニング（Fine-Tuning）：既存のモデルに追加学習を行い、特定のタスクや口調、ドメイン知識を定着させる手法。
- 継続事前学習（Continued Pre-training）：特定の言語や業界の膨大なデータを学習させ、モデルの根本的な知識ベースを強化する手法。
ここで重要となるのが、適切なパートナー企業の選定です。単に「モデルを学習させる技術」を持っているだけでは不十分です。日本企業特有の商習慣や日本語の複雑なニュアンスを理解し、かつ「質の高い学習データの準備（データキュレーション）」から「運用時のMLOps（機械学習基盤の運用）」までを一気通貫で支援できるパートナーが必要となります。
日本企業におけるリスクとガバナンス
日本企業がカスタムLLM開発を外部パートナーに委託する際、最も懸念されるのはデータガバナンスとセキュリティです。
学習データには、顧客の個人情報や企業の営業秘密が含まれる可能性があります。グローバルなクラウドベンダーを利用する場合でも、データの保管場所（データレジデンシー）が日本国内にあるか、学習データがモデルの再学習に利用されない契約になっているかを確認することは必須です。また、生成AI特有のハルシネーション（もっともらしい嘘）のリスクを制御するためのガードレール（出力制御）の仕組みを、システムとして実装できる技術力もパートナー選定の鍵となります。
日本企業のAI活用への示唆
最後に、グローバルの動向と日本の実情を踏まえた、実務担当者への示唆をまとめます。
- 「自前主義」と「外部活用」のバランス：すべてのデータを外部に出す必要はありません。コアとなる競争力の源泉データはオンプレミスやプライベートクラウドで管理し、汎用的なタスクにはAPIを利用するなど、ハイブリッドな構成を提案できるパートナーを選んでください。
- いきなりファインチューニングをしない：多くの業務課題は、プロンプトエンジニアリングやRAGで解決可能です。高コストなファインチューニングに踏み切る前に、まずはRAGでの精度検証（PoC）を徹底し、それでも解決できない「用語の理解不足」や「出力スタイルの不一致」がある場合にのみ、モデルのカスタマイズを検討すべきです。
- 運用を見据えた体制づくり：カスタムLLMは「作って終わり」ではありません。新しい専門用語や法令改正に対応するための継続的な再学習プロセス（MLOps）が必要です。開発ベンダーへの依存度が高まりすぎないよう、社内にもAIの挙動を評価・監視できる人材を育成し、ブラックボックス化を防ぐことが重要です。