投稿者 global-ai-media 
韓国の大手通信キャリアSKテレコムが、LLM（大規模言語モデル）を活用したレコメンデーション技術の研究で成果を上げていることが注目されています。従来のアルゴリズムとは異なるアプローチで顧客体験を変革しようとするこの動きは、日本の企業にとっても重要な示唆を含んでいます。本記事では、LLMを推薦システムに応用する際のメリットと技術的課題、そして日本企業が採るべき戦略について解説します。
LLM×レコメンデーション：新たな技術トレンド
これまでECサイトや動画配信サービスなどで使われてきたレコメンデーション（推薦）システムは、主にユーザーの過去の行動履歴に基づく「協調フィルタリング」などの手法が主流でした。しかし、韓国SKテレコムが自社開発の「One Model」バージョン4.0で示したように、近年はここにLLM（大規模言語モデル）を組み込む動きが加速しています。
LLMをレコメンデーションに活用する最大の利点は、「文脈理解能力」の高さにあります。従来のモデルは「商品Aを買った人は商品Bも買う」という統計的な相関関係は得意でしたが、「なぜその商品が必要なのか」というユーザーの意図や文脈までは汲み取れませんでした。LLMを活用することで、ユーザーの複雑なニーズや状況を言語的に解釈し、より精度の高い、あるいは「納得感のある」提案が可能になります。
汎用モデルから「ドメイン特化型」への進化
SKテレコムの事例で注目すべきは、彼らがOpenAIなどの汎用モデルをそのまま使うのではなく、自社サービスに最適化したモデルを開発・運用している点です。通信キャリアには、通話プラン、端末販売、コンテンツ配信など多岐にわたるサービスがあり、それぞれに特有の専門用語や商習慣が存在します。
日本企業においても、特に金融、医療、製造、インフラといった専門性の高い領域では、汎用LLMだけでは実務に耐えうる精度が出ないケースが少なくありません。社内に蓄積された独自データを用いてモデルをファインチューニング（微調整）したり、RAG（検索拡張生成）と呼ばれる技術を組み合わせたりして、「自社のビジネスドメインに特化したAI」を構築することが、競争力の源泉となります。
実務実装における「コスト」と「速度」の壁
一方で、LLMをリアルタイムのレコメンデーション・エンジンとして採用するには、解決すべき技術的課題も残されています。最大の課題は「レイテンシ（応答遅延）」と「推論コスト」です。LLMは計算リソースを大量に消費するため、数百万人のユーザーに対して瞬時に個別の商品を推薦しようとすると、莫大なサーバーコストがかかり、表示速度も低下するリスクがあります。
そのため実務の現場では、すべての処理を巨大なLLMに行わせるのではなく、候補の絞り込みには従来の軽量なアルゴリズムを使い、最終的な順位付けや推薦理由の生成（「あなたには〇〇という理由でこれがおすすめです」という文章作成）にのみLLMを使うといった、ハイブリッドな構成が現実的な解となるでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
SKテレコムの取り組みは、単なる技術実証を超え、通信インフラ企業が「AIカンパニー」へと脱皮しようとする経営戦略の一環と捉えることができます。日本の企業がこの事例から学ぶべきポイントは以下の通りです。
1. 既存資産と先端技術のハイブリッド活用
既存のレコメンドシステムをすべてLLMに置き換えるのではなく、従来の手法の強み（高速・低コスト）とLLMの強み（文脈理解・説明能力）を組み合わせるアーキテクチャを設計することが成功の鍵です。
2. 「説明責任」を果たせるUX設計
日本の消費者はサービスの品質や信頼性に敏感です。LLMがなぜその商品を推薦したのかという「根拠」を自然な日本語で提示できる機能は、顧客満足度を高める強力な武器になります。一方で、ハルシネーション（もっともらしい嘘）のリスク管理も不可欠であり、出力内容のガードレール設定が重要です。
3. データガバナンスとプライバシー
通信履歴や購買データなどの機微情報をLLMに学習させる際は、日本の個人情報保護法に準拠した厳格なデータ管理が求められます。オンプレミス環境や専用クラウドでのモデル運用など、セキュリティを担保した形でのAI活用基盤の整備が、経営レベルでの意思決定事項となるでしょう。