投稿者 global-ai-media 
生成AIブームの中心であった大規模言語モデル（LLM）に対し、いま新たな潮流として「LTM（Large Tabular Model：大規模表形式モデル）」が注目を集めています。企業の基幹システムやスプレッドシートに眠る膨大な「構造化データ」を扱うこの新技術は、日本企業のDXに何をもたらすのか。最新の投資動向と技術的背景をもとに解説します。
LLMが得意なこと、苦手なこと
ChatGPTに代表される大規模言語モデル（LLM）は、自然言語という「非構造化データ」の処理において革命的な能力を示しました。文章の要約、翻訳、コード生成、そしてチャットボットとしての対話能力は、すでに多くの日本企業で業務効率化に貢献しています。
しかし、実務の現場ではLLMの限界も露呈し始めています。特に、正確な数値計算や、複雑なリレーショナルデータベース（RDB）の相関関係の理解、そして将来予測といったタスクにおいて、LLMはしばしば「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」を起こします。これは、LLMがあくまで「次に来る単語の確率」を予測するモデルであり、論理的な数理モデルやデータベースの構造そのものをネイティブに理解しているわけではないことに起因します。
「構造化データ」に特化したLTMの可能性
ここで登場するのが、LTM（Large Tabular Model）という概念です。最近、この分野のスタートアップであるFundamental社が2億2,500万ドルの大型資金調達を完了したことで、技術界隈での注目が一気に高まりました。
LTMは、ExcelやSQLデータベース、CSVファイルなどの「表形式データ（構造化データ）」の学習と生成に特化しています。企業が保有するデータの多くは、実はテキストよりもこうした表形式データです。売上台帳、在庫リスト、顧客属性、財務諸表など、経営の意思決定に直結するデータのほとんどは構造化されています。
従来の機械学習でも、XGBoostやLightGBMなどの決定木ベースのアルゴリズムが表形式データに強みを持っていましたが、LTMはこれを大規模な基盤モデルのアプローチで解こうとしています。これにより、事前学習済みの知識を活用して、少ないデータ量でも精度の高い予測を行ったり、欠損データを補完したり、あるいは「ありそうな合成データ（シンセティックデータ）」を生成してプライバシーを保護しつつ分析を行ったりすることが可能になると期待されています。
日本企業の「Excel文化」とLTMの親和性
日本企業は伝統的に、現場レベルでのデータ管理にMicrosoft Excelを多用する傾向があります。現場の知恵が詰まったExcelファイルが部門ごとに散在している状況は、ガバナンスの観点からは課題ですが、LTMの活用という観点からは「宝の山」とも言えます。
もしLTMが実用段階に入れば、これら散在する表データをAIに読み込ませることで、部門を横断した相関関係の発見や、精度の高い需要予測、異常検知（不正会計や在庫ズレの発見）などが、従来よりもはるかに低コストかつ高速に行えるようになる可能性があります。LLMが「社内Wikiやマニュアル」を学習してナレッジを共有するのと同様に、LTMは「社内の数値データ」を学習して経営の羅針盤となる可能性があるのです。
ただし「データ品質」の壁は依然として高い
一方で、過度な期待は禁物です。LTMがいかに高性能でも、入力されるデータが「ゴミ」であれば、出力されるのも「ゴミ」である（Garbage In, Garbage Out）という原則は変わりません。
特に日本企業のレガシーシステムやExcel運用では、以下のような問題が散見されます。
- カラム名の定義が曖昧（「売上」が税込みか税抜きか不明など）
- セルの結合や、人間が見るためだけの装飾が含まれている
- 全角・半角の混在や、表記揺れ
LLMは文脈からある程度ノイズを無視できますが、数値やカテゴリを扱うLTMにおいて、データの不整合は致命的です。LTM導入の前段階として、データ基盤の整備（データマネジメント）の重要性は、むしろこれまで以上に高まると言えるでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
LLMに続き、LTMという新たな波が来る中で、日本の意思決定者やエンジニアは以下の点を意識すべきです。
1. 適材適所のモデル選定
「生成AI＝LLM」という固定観念を捨ててください。チャットや文書作成にはLLM、数値予測やリスク分析にはLTM（または従来の統計的機械学習）というように、目的に応じてモデルを使い分ける、あるいは組み合わせるアーキテクチャが必要です。
2. 「きれいなデータ」への投資
AIモデル自体はコモディティ化（汎用化）していきますが、差別化要因になるのは自社独自のデータです。特に構造化データの整備、標準化、クレンジングにかけるコストは、将来的にLTMを活用する際の競争力に直結します。「神Excel」のような属人化したフォーマットを廃止し、機械可読性の高いデータ形式への移行を進めるべき時です。
3. ガバナンスとプライバシー
表形式データには、個人情報や機密性の高い財務情報が含まれることが一般的です。LTMの活用にあたっては、LLM以上に厳格なアクセス制御と、学習データへの利用に関するガバナンス規定が求められます。
AI技術は日進月歩ですが、その本質は「ビジネス課題の解決」にあります。流行のモデルに飛びつく前に、自社のデータ資産がどのような状態にあり、何を解決したいのかを見極める冷静な視点が、成功への鍵となります。