Hello there, ('ω')ノ
～“カスタムAI”を作るための現実的アプローチ～
「ChatGPTはすごいけど、うちの業務には少し合わない」 「もう少し専門用語を理解してくれれば…」 「話し方をもっと丁寧にしてくれないかな」
こうした声は、LLMを業務で使い始めた企業の現場でよく聞かれます。
🎯 まず最初に考えるべきこと
LLMの業務活用には、最初に以下の2点を明確にしておくことが大切です：
- どこまでの精度が必要か？（完璧でなくてよい場合も多い）
- どこで人の手と切り替えるか？（判断が必要な部分は人が担う）
これを踏まえたうえで、調整方法を選んでいきましょう。
🛠 実務に合わせた主な調整パターン5つ
| 調整パターン | 向いている業務 | 特徴 |
|---|---|---|
| ① プロンプト設計 | 汎用チャット／社内Q&A | 低コスト・即実装可。応答スタイルや文体調整に有効 |
| ② RAG（検索拡張生成） | 業務マニュアル・製品知識応答 | モデルに知識を“持たせず”、動的に引き出す構成 |
| ③ LoRA（軽量ファインチューニング） | 固定文体／業務専門語の応答 | 少量の業務データでモデルの出力傾向を微調整 |
| ④ ルールベースとの併用 | 契約文作成／顧客対応の例外処理 | LLMだけに頼らず、特定パターンは明示的制御 |
| ⑤ 出力形式の整形 | フォーマット指定／構造化出力 | JSONや箇条書き形式などへの変換を明示する工夫 |
🧭 ケース別：最適な調整方針の選び方
📁 ケース1：社内Q&Aを効率化したい
おすすめ：RAG＋プロンプト調整
- モデルは軽量なままでOK
- 社内ドキュメントを検索して補足
- 応答トーンはプロンプトでカスタマイズ可能
✅ ポイント：ドキュメントが更新されても再学習不要！
🧾 ケース2：契約書や業務文書を自動化したい
おすすめ：LoRAまたは出力フォーマット指定
- 決まった言い回し・段落構成などが求められる
- 少量の例文データでLoRA適用（トーンや形式だけ調整）
- 「この形式で出力して」と明示するプロンプトで制御
✅ ポイント：高精度を目指すならLoRA、柔軟運用ならプロンプト重視
👥 ケース3：顧客対応チャットに活用したい
おすすめ：ルールベース＋LLMハイブリッド構成
- 「この言葉が出たらAと答える」のようなルールはスクリプト化
- あとはLLMに柔軟に任せる
- 誤答リスクのある部分は人の確認を挟む
✅ ポイント：「人＋AI」の役割分担がカギ！
💬 実務で役立つ“簡易チューニング”のコツ
| 手法 | 工夫のしかた |
|---|---|
| プロンプト | 「社内用語は〇〇を使ってください」「敬語で」「5行以内に」など細かく指示 |
| 出力形式 | 「JSON形式で」「表形式で」「見出し＋本文に分けて」など明確に指定 |
| ユーザーガイド文 | 入力の前に「業務内容は〇〇、対象読者は△△です」と前提をつける |
✅ まとめ：業務に合った“現実的な調整”が成功の鍵
- LLMを業務で活かすには「高度な学習」よりも「目的に合わせた調整」が重要
- 低コストな方法から段階的に導入するのが現実的
- 精度・スピード・運用性を見ながら、調整方法を“選び、組み合わせる”戦略設計を
- 完璧を目指すのではなく、人の判断とAIの支援をうまく分ける設計が成功の近道
Best regards, (^^ゞ
