投稿者 global-ai-media 
食事調査におけるテキスト認識とデータ構造化にLLM（大規模言語モデル）を活用した研究事例は、多くの企業が抱える「非構造化データ」の処理に新たな可能性を示唆しています。本記事では、この事例を端緒に、従来の手法では困難だった曖昧なテキスト情報のデータベース化とその実務的価値、そして日本企業が留意すべきリスクとガバナンスについて解説します。
食事調査におけるLLM活用の事例とその意義
中国疾病予防管理センター（China CDC）が発表した研究事例によると、食事調査におけるテキスト認識および構造化データの抽出において、LLM（大規模言語モデル）が高い能力を発揮することが示されました。具体的には、LLMを用いることで、記録されたテキストから「食材名」や「食事場所」「生産地」といった情報を正確かつ完全に認識・抽出できたとされています。
食事調査のようなタスクは、従来、栄養士や専門スタッフが自由記述のテキストや音声記録を目視で確認し、データベースに入力し直すという膨大な工数を要するものでした。表記のゆらぎ（例：「おにぎり」と「おむすび」）や、文脈に依存する情報（例：外食か中食か）の判断が必要なため、従来のルールベースのシステムでは自動化が困難だった領域です。この事例は、LLMが単なる「文章生成」だけでなく、高度な「情報抽出エンジン」として実務に耐えうることを示しています。
日本企業における「非構造化データ」の課題とDX
この事例は、日本のビジネス現場におけるDX（デジタルトランスフォーメーション）にとっても重要な示唆を含んでいます。日本企業には、日報、営業報告、保守点検記録、コールセンターのログ、あるいは紙帳票をOCR（光学文字認識）で読み取ったテキストなど、活用されずに眠っている「非構造化データ」が大量に存在します。
従来のOCR技術やキーワード検索では、文字をデータ化することはできても、「それが何を意味するか」というコンテキスト（文脈）まで理解して構造化することは困難でした。しかし、今回の食事調査の例のように、LLMを活用すれば、乱雑なメモ書きや自然言語の報告書から、「日時」「製品名」「不具合の内容」「対応処置」といった特定のフィールド（項目）を自動的に抽出し、CSVやJSON形式などの構造化データへ変換することが可能になります。
例えば、製造業における熟練工の作業日誌からノウハウを抽出してナレッジベース化したり、医療・介護現場における看護記録から患者の状態変化を時系列データとして可視化したりする取り組みにおいて、LLMは強力なツールとなります。
実務適用におけるリスクと「Human in the Loop」
一方で、LLMを業務フローに組み込む際には、特有のリスクと限界を理解しておく必要があります。最も注意すべきは「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」です。食事調査の例であれば、文脈上存在しない食材をLLMが勝手に補完してしまうリスクはゼロではありません。金融や医療など、データの正確性が極めて重要な分野では、LLMの出力をそのまま信頼するのではなく、最終的に人間が確認するプロセス（Human in the Loop）を設けることが不可欠です。
また、日本国内の商習慣や法規制の観点からは、データプライバシーへの配慮が求められます。個人情報（PII）や機密情報を含むテキストをパブリックなLLMサービスに送信することは、情報漏洩のリスクを伴います。日本では改正個人情報保護法への対応が厳格に求められるため、企業独自の環境で動作するプライベートLLMの構築や、入力データを匿名化・マスキングする前処理技術の導入など、ガバナンスを効かせたシステム設計が重要となります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例および現在の技術トレンドを踏まえ、日本の意思決定者や実務担当者は以下の点に着目してAI活用を進めるべきでしょう。
1. 埋没データの資産化：
社内に眠る「テキストデータ」を見直してください。従来は人手でしか処理できなかった日報や記述式アンケートも、LLMを用いれば低コストで構造化データに変え、分析可能な資産に転換できる可能性があります。
2. 精度と効率のバランス設計：
LLMは魔法ではありません。100%の精度を目指すのではなく、「一次処理をAIが行い、人間は最終チェックのみを行う」ことで、業務時間を80%削減するといった現実的なKPIを設定することがプロジェクト成功の鍵です。
3. ガバナンスとセキュリティの先行検討：
PoC（概念実証）の段階から、どのデータをLLMに渡して良いかというガイドラインを策定してください。特に顧客データや従業員のプライバシーに関わる情報は、Azure OpenAI Serviceなどのセキュアな環境や、オンプレミスで運用可能な軽量LLM（SLM）の活用を視野に入れることが推奨されます。