- 大規模言語モデル（LLM）はテキスト生成を超えた多様性を備え、さまざまなビジネスアプリケーションにおいて価値を発揮します。
- LLM はアクセスしやすく手頃な価格で、API を通じてワークフローへのシームレスな統合を可能にします。
- LLM はデータクエリの革新、他システムとの連携、多様なサービスのプラットフォームとしての役割を果たすことができます。
データと人工知能（AI）の分野では、しばしば「わお」という驚きの要素が注目されますが、多くのビジネスマネージャーにとっての焦点は、実用的で現実的な成果を達成することにあります。ChatGPTや大規模言語モデル（LLM）のような最先端AIに関するニュースの洪水の中で、非技術系または伝統的な業界のマネージャーは、これらの高度な技術が日々の業務に関連しているのかと疑問に思うかもしれません。
大規模言語モデル（LLM）は、単なるテキスト生成機能以上のものを提供します。GPT-4のようなこれらのモデルは非常に多用途であり、幅広いタスクを実行するために活用できます。この潜在能力を引き出す鍵は、LLMに特定のタスクを実行させるための正確な指示、しばしば「プロンプト」と呼ばれるものを構築することにあります。この効果的なプロンプトを作成する進化し続けるスキルは、一般的にプロンプトエンジニアリングとして知られています。
顧客レビューの言語を特定し、企業文書を翻訳し、顧客苦情の感情を評価するなど、LLMが活用できるシナリオを考えてみましょう。LLM以前の時代では、これらのタスクを達成するには、各機能のために個別のシステムの開発または調達が必要であり、データ収集とハードウェアのコストがかかっていました。しかし、LLMのコスト効果の高い従量制課金モデルにより、これらのユースケースは多数の専門モデルを開発するよりも経済的になります。結果として、LLMはさまざまなアプリケーションのための多用途な技術へと進化し、本質的に支配的な設計となっています。
ワークフローへのシームレスな統合
Webインターフェースを通じてChatGPTを探索してきた人も多くいますが、LLMとその基盤技術はソフトウェアAPIを通じて利用可能であり、アプリケーションやビジネスワークフローへの統合は驚くほど手頃で簡単です。DuolingoがGPT-4を活用してユーザーフィードバックを改善し、モーガン・スタンレーがLLMを活用して金融推奨を行うなどの例は、LLMの多様なアプリケーションを示しています。langchainのようなオープンソースプロジェクトは、LLMベースの指示のチェーンを構成することでプログラムを作成することを可能にし、将来さらに革新的なソリューションへの道を開きます。
LLMの破壊的な側面は、AIとのプログラミングを可能にする方法にあります。開発者は、シンプルな言語指示を使用してタスクを指定し、レゴブロックのように結果を組み合わせて、従来の「ビルドvsバイ（自作vs購入）」のジレンマに対する代替案を提供できます。ここでは「LLMから自作するか、購入するか、または適応させるか」という選択肢が生まれます。
LLMを用いた企業データの照会
LLMのもう一つの有望な応用は、企業データの照会です。LLMは、データがプロンプトの一部として含まれている場合、データ関連の質問に回答を提供できます。このアプローチはボストン・ダイナミクスによってテストされ、ChatGPTを使用してロボットのバッテリーレベルや内部状態について問い合わせました。これは企業ナレッジベースの機会を開きます。ビジネスドキュメントやデータレコードのバンドルをプロンプトに入力し、それらについて質問することが可能になり、長期的には従来のSQLクエリに取って代わる可能性があります。
最も関連性の高いドキュメントを検索し、それらをコンテキストにのみ組み込むなど、ドキュメントデータベースをLLMにより効率的に接続するための取り組みが進められています。課題はありますが、LLMはデータとの対話のための新しいインターフェースとして浮上しています。
LLMを用いた相互運用性とアクション実行
LLMはまた、他のシステムと「接続」し、必要に応じてアクションを実行する能力において新たな扉を開いています。Googleとプリンストンの研究者によって導入されたReActプロンプティング戦略により、LLMはサービスへの呼び出しを含む回答を生成できます。例えば、LLMは計算機サービスに接続して計算リクエストへの回答を提供できます。ChatGPTのプレミアム版には、ExpediaやKayakなどのプラグインがあり、予約情報へのアクセスや複雑な数学的クエリの処理を提供します。
全体として、LLMが他のシステムと相互作用するこの能力は、電話が通話以上の機能を提供するように、LLMをさまざまなサービスのプラットフォームまたはマーケットプレイスへと変革する可能性があります。
LLM：手頃な価格、適応性、アクセシビリティ
結びとして、ビジネスマネージャーは、複雑さという認識のためにLLMを軽視すべきではありません。LLMは、従量制で柔軟かつコスト効果の高いツールとしてすぐに利用可能であり、多くの場合、代替手段よりも安価なレートを提供しています。それらは急速に進化し、多数の小さなモデルに取って代わる汎用技術となり、単語ベースの指示を通じた新しいタイプのプログラミングを提供しています。LLMはデータクエリを効率的に処理し、さまざまなサービスのプラットフォームとして機能する可能性があります。
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ジョン・パーマー
John Murangiri氏は、市場分析のスキルを身につけてCryptopolitanに参加しました。John（通称JP）はナイロビ大学でマスコミュニケーションおよびメディア研究の学士号を取得し、これまでにInsideBitcoins.comやMetacoingraphで暗号資産市場の洞察を提供してきました。
