[AI新規事業創出]LLMとは?

MicheleがAI活用のビジネスやマーケティングについて質問に答えるブログを紹介。大規模言語モデル(LLM)について説明し、ChatGPTを例に挙げてLLMのビジネス活用事例や技術的な側面を解説。さらに、専用パソコンや日本語対応モデルも紹介しています。

[AI新規事業創出]LLMとは?

Qualiteg blogを訪問してくださった皆様、こんにちは。Micheleです。AIを活用した新規事業やマーケティングを手がけている私には、クライアントからよく寄せられる質問があります。AIを用いた事業展開を検討されている方々が共通して直面するであろう課題に対して、このブログを通じて私なりの解答をご提供したいと思います。


LLMとは大規模言語モデル

LLM(Large Language Model、大規模言語モデル)とは、人間の言葉を理解し、それに基づいてテキストを生成する人工知能技術の一つです。この技術は、インターネット上の大量のテキストデータを学習して、様々な言語タスクをこなすことができるモデルを構築するものです。

ChatGPTもLLMを活用した生成AI

2022年に米国で開発されたOpenAI社のChatGPTはLLM(大規模言語モデルと呼ばれる言語生成AI)技術を活用し人間のアシスタントとして様々なタスクを代行したり、弁護士試験や医師国家試験に合格したりするなど既に平均的な人間の能力を超えていると言われており現在も秒進分歩で進化をつづけています。

ChatGPTはFortune 500企業の過半数でビジネス活用されているなど欧米中心に大きなビジネスインパクトを与えており、これに刺激され世界中で同様のLLMを作る動きが活発化されております。

LLMはコンピューターに例えるならCPU部分

LLMとは、人間のように質問に気の利いた回答をしたり、指示に従って文章を生みだしたりすることのできるAI技術で、昨今話題のChatGPTのコア技術としても使用されています。LLMはパソコンに例えるのであれば頭脳部分をつかさどるCPUに相当します。

イノベーションには常にリスクが伴います。株式会社Qualitegの Innovation-Crossは、そのリスクを最小化しながら成果を最大化する共創支援プログラム。現状分析を通じてリスク要因を可視化し、「自社だけでは管理困難」なリスクに対する戦略を策定します。アイデアワークショップや小規模な実証実験を通じて低コストで学習と検証を重ね、オープンイノベーションやパートナー開拓でリスクと投資を分散した革新創出を推進。

最先端AI技術の活用支援も含め、経験豊富な専門コンサルタントが、失敗のコストを抑えながら成功の可能性を高める共創プロセスを設計します。安全に挑戦し、確実に革新する—この両立を実現するのが、私たちのアプローチです。

CPUだけでパソコンは動く?

CPUのみではパソコンが使えないのと同様、LLMだけではユーザーが使える状態にはなりません。パソコンでは、キーボード、マウスといった入力装置、ディスプレイ、スピーカーなどの出力装置、メモリやHDDといった記憶装置、それらとCPUをつなぐマザーボードなど様々なパーツが協調して動作します。

LLMを動作させるにも、入出力や協調のための高度な仕組みが必要です。さらに、多くのユーザーが使用するためのセキュリティや堅牢性も兼ね備えることが求められます。このようにLLMを活用するには様々なソフトウェアとそれらを統合するプラットフォーム技術が必要であり、当社は商用サービス向け、LLMプラットフォーム ChatStream®(チャットストリーム)を開発・提供しています。

5.日本語対応の大規模言語モデル(例)

- matsuo-lab/weblab-10b-instruction-sft
- cyberagent/open-calm-7b
- cyberagent/open-calm-3b
- rinna/japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-sft-v2
- rinna/bilingual-gpt-neox-4b-instruction-sft
- rinna/japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-sft
- rinna/japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-ppo
- stabilityai/japanese-stablelm-instruct-alpha-7b
- line-corporation/japanese-large-lm-3.6b-instruction-sft
- stockmark/gpt-neox-japanese-1.4b

6.英語対応の大規模言語モデル(例)

- meta-llama/Llama-2-7b-chat
- openlm-research/open_llama_3b_v2
- openlm-research/open_llama_7b_v2
- openlm-research/open_llama_3b
- togethercomputer/RedPajama-INCITE-Chat-3B-v1
- togethercomputer/RedPajama-INCITE-7B-Chat
- mosaicml/mpt-7b-chat
- databricks/dolly-v2-7b
- databricks/dolly-v2-3b

7.生成AI専用パソコンのご案内

当社では、プロ用GPUを搭載した、プロフェッショナル向けLLM(大規模言語モデル)専用パソコンのハイコストパフォーマンスモデル Qualiteg IntegrityPro-11600を販売中です。

必要なソフトウェアはあらかじめプリインストールされているため、電源をいれたらすぐに対話チャットWebアプリでLLMを試すことができます。もうAI実行に必要なPCパーツ構成や煩わしいソフトウェアインストールに悩まず、必要な作業にご集中いただけます。


コラムを最後までお読みいただき、誠にありがとうございます。私たちQualitegは、AI技術や新規事業の企画方法に関する研修およびコンサルティングを提供しております。もしご興味をお持ちいただけた場合、また具体的なご要望がございましたら、どうぞお気軽にこちらのお問い合わせフォームまでご連絡くださいませ。

また、新規事業創出のステップを体得したいという方にご好評のワークショップも実施しております。それぞれの担当者の方が役員目線で事業を考えるという点にフォーカスしたトレーニング内容となっており、企画担当者の方だけではなく、カウンターパートのエンジニア、デザイナー、マーケターの方にもご受講いただけるコンテンツとなっております。

皆様からのお問い合わせを心よりお待ちしております。次回のコラムも、ぜひご期待くださいね。


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公開から3日で停止──Fable 5/Mythos 5をめぐる米政府指令が示した、AIの新しい可用性リスク

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こんにちは! 前回の記事では、Anthropicが2026年6月9日に発表したClaude Fable 5とClaude Mythos 5について取り上げました。 Mythos級の強力な能力にセーフガードを加え、一般ユーザーにも提供できる形へと降ろしたFable 5。 私たちはそれを、「神話が寓話になって降りてきた」と表現しました。 しかし、その寓話は、わずか3日で公開の場から姿を消すことになります。 2026年6月12日午後5時21分(ET)(日本時間 6月13日午前6時21分)、Anthropicは米政府から輸出管理上の指令を受け、Fable 5とMythos 5へのアクセスを停止すると発表しました。 指令の対象とされたのは、米国外の利用者だけではありません。 Anthropicの説明によれば、米国内にいる外国籍者や、同社で働く外国籍の従業員も含まれます。 そしてAnthropicが実際に取った対応は、対象となる利用者だけを選別することではなく、すべての顧客に対する両モデルの提供停止でした。 今回の出来事は、Fable 5のセーフガードが十分だったのかという技術論

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個人情報検出の精度を、どう正しく語るか ― Recall、信頼区間、代表性から考える評価設計

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こんにちは。Qualiteg研究部です。 私たちは、個人情報(PII)や機密情報、要配慮個人情報を含むセンシティブな情報を検出・マスキングする技術(https://pii-fi.com)の開発に取り組んでいます。 その中で日々向き合っているのが、 「精度の数字を、どうすれば正直に、正しく語れるのか」 という問題です。 たとえば、検出器の Recall(再現率)が 0.95 だったとします。 これは高い数字に見えます。しかし、その数字はどの種類の文書で測ったものなのか。正解データはどう作ったのか。サンプル数は十分なのか。別の業務文書にも同じ数字を当てはめてよいのか。 精度の数字は、単独ではほとんど意味を持ちません。 「何を、どの条件で、どう数えたか」とセットになって、はじめて実務で使える数字になります。 本記事では、私たちが PII 検出の精度評価に取り組む中で得た、精度を誠実に語るための考え方を紹介します。アルゴリズムの中身ではなく、評価のしかたに焦点を当てます。 1. はじめに:「Recall 0.95

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