投稿者 global-ai-media 
生成AIの導入が進む一方で、多くの企業がコスト、精度、ガバナンスの課題に直面し、PoC（概念実証）から本番運用への移行に苦慮しています。本記事では、単一の巨大モデルへの依存から脱却し、複数のモデルや機能を適切に組み合わせる「階層化戦略（Layered LLM Strategy）」について、日本のビジネス環境に即した視点から解説します。
「万能モデル」依存からの脱却と現実的な課題
生成AIブームの初期、多くの企業はGPT-4のような最先端かつ巨大な言語モデル（LLM）があらゆる業務課題を解決すると期待しました。しかし、実証実験（PoC）が進むにつれて、単一の巨大モデルにすべてを任せることの弊害が浮き彫りになってきました。
主な課題は「コスト」「レイテンシ（応答速度）」「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」の3点です。例えば、社内ドキュメントの検索や定型的な問い合わせ対応に、毎回最高性能のモデルを使用することは、コストパフォーマンスの観点から合理的ではありません。また、機密情報を扱う日本企業にとって、外部のAPIにデータを送信することへの抵抗感や、コンプライアンス上の懸念も、全社展開を阻む大きな壁となっています。
階層化戦略（Layered Strategy）とは何か
こうした課題に対する解決策として、グローバルで注目されているのが「階層化戦略（Layered LLM Strategy）」です。これは、単一のLLMですべてを処理するのではなく、役割や難易度に応じて複数のモデルやシステムを適材適所で組み合わせるアーキテクチャを指します。
具体的には、以下のような層（レイヤー）を設ける考え方です。
- オーケストレーション層：ユーザーの意図を理解し、どのモデルやツールを使うべきか判断する「司令塔」。
- 特化型モデル層（SLM/Domain Specific）：特定のタスクや業界用語に強い、軽量な小規模言語モデル（SLM）やファインチューニング済みモデル。
- 汎用推論層：高度な論理的思考が必要な場合のみ呼び出される、高性能な巨大LLM。
- ガードレール層：出力内容が差別的でないか、企業のポリシーに違反していないかをチェックする監視機能。
このアプローチにより、簡単なタスクは安価で高速なモデルに任せ、難易度の高いタスクだけを高性能モデルで処理することで、コストと速度の最適化が可能になります。
日本企業における適合性とメリット
この階層化アプローチは、日本の商習慣や組織文化において特に親和性が高いと言えます。
第一に「品質へのこだわり」です。日本企業は業務品質に対して厳格であり、AIの誤回答（ハルシネーション）に対する許容度が低い傾向にあります。階層化戦略では、RAG（検索拡張生成）技術と組み合わせ、回答の根拠となる社内規定やマニュアルを厳密に参照させる層を設けることで、回答の信頼性を高めることができます。
第二に「データガバナンス」です。個人情報や技術情報を含むデータを扱う場合、オンプレミスや閉域網で動作する日本語に強い中規模モデル（例えば国内ベンダーが開発したモデルや、Llamaベースの日本語モデルなど）を「内部処理層」として採用し、機密性の低い一般的な翻訳や要約のみを外部のクラウドAIに任せるという使い分けが可能になります。
日本企業のAI活用への示唆
Fractal社の提言にあるように、企業のAI導入は「ただモデルを使う」段階から「システムとして設計する」段階へとシフトしています。日本企業の意思決定者やリーダーは、以下の点を意識してプロジェクトを推進すべきです。
- 「一点豪華主義」を捨てる：最高スペックのモデルが常に最適解ではありません。業務の難易度を見極め、オープンソースの軽量モデルや国内製モデルを組み合わせる視点を持ってください。
- 評価指標（Evaluation）の確立：階層化システムを組むには、「どのモデルがどの程度の精度を出せば合格か」という基準が必要です。日本企業特有の「曖昧な合格基準」を排除し、定量的な評価フローを構築することが急務です。
- 人間参加型（Human-in-the-loop）の設計：AIですべて完結させず、階層化の一部に「人間の承認プロセス」を組み込むことも重要です。これは責任の所在を明確にする日本企業の組織文化とも合致します。
AIは魔法の杖ではなく、適切な配置によって機能する「部下」のような存在です。適材適所の階層構造を作り上げることこそが、実務に耐えうるAI活用の鍵となります。