タイラー・ホックマン氏は、FORE Enterpriseの創業者兼CEOであり、一流のAIソリューションアーキテクトであり、フォーブス「30アンダー30」受賞者である。
企業がAIの生産性向上の可能性を獲得しようと競争する中、新たなトレンドが浮上している。それは、プライベート大規模言語モデル（LLM）の急速な普及である。
プライベートLLMは、本質的には企業固有のニーズに合わせてカスタマイズされたチャットボットである。一般ユーザーや機密性の低いタスク向けに構築されたパブリックLLM（ChatGPTなど）とは異なり、プライベートLLMは単一の組織専用であり、モデルのアーキテクチャを完全に制御できる。
筆者の会社では、過去1年間でプライベートLLMに対するクライアントからの要望が急増している。その主な理由は、より高度なカスタマイズの可能性とプライバシーにある。これらの企業は、自社のワークフローを理解し、自社の言語を話し、最も機密性の高い情報を保護するAIを求めている。企業データ、インサイト、成果物のみで訓練されるプライベートLLMは、明確に定義された境界内で動作し、極めて特殊な問題を解決することで、こうしたニーズに応えることを目的としている。
プライベートLLMの需要が高まる理由
多くの経営者にとって、AI投資に対するリターンを達成することは依然として困難である。パブリックLLMは容易にアクセスでき、一般的な知識や市場調査を必要とする分野では効果的である傾向がある（大規模で多様なデータセットで訓練されているため）。迅速なソリューションや基本的なタスクの出発点として、効果的なツールとなり得る。
しかし、企業環境では、正確で高品質なソリューションを提供することで報酬を得ている。効率性を達成し、コストを正当化するには、AIシステムの出力は大部分が成功し、ROIに直接結びついている必要がある。プライベートLLMは、企業の内部データで訓練され、その企業固有のニーズに対応することに特化できる。筆者の経験では、これにより、収益の改善、コスト削減、大規模な生産性向上など、測定可能なビジネス成果を生み出すことができる。
セキュリティも利点の1つである。機密情報の保護は常に企業にとって懸念事項であり、内部データをパブリックLLMと共有すると、機密情報の漏洩につながる可能性がある。しかし、そうした内部データの文脈がなければ、パブリックLLMは適切な応答を生成するのに苦労する可能性がある。プライベートLLMは、機密データを保護しながら、AIがタスクを効果的に実行するために必要な文脈を提供する効果的な方法となり得る。
トレードオフ
あらゆる技術と同様に、考慮すべき課題がある。例えば、プライベートLLMは、既製のエンタープライズソリューションよりも高い初期投資を必要とすることが多い。なぜなら、既製のサービス経由でアクセスするのではなく、企業独自のシステム上で構築・維持する必要があるためである。このオプションにコミットする前に、企業の予算上の制約を考慮することが重要である。
また、プライベートLLMは、多様な質問を抱える非常に大規模な企業には理想的ではない可能性がある。筆者らの経験では、LLMが明確に定義された1つの高価値な問題を解決することに優れているほど、より広範で一般化された問題を解決することには劣る傾向がある。組織が複数の部門にわたって幅広いユースケースを持つ場合、プライベートLLMは適切ではない可能性がある。
自社に適したプライベートLLMの構築方法
プライベートLLMの作成には、通常、経営者と技術アーキテクトの緊密な協力が必要である。必要な知識を持つチームが社内にいない場合は、サードパーティ企業と協力することができる。ただし、自社の業界とニーズに適したパートナーを選択することが重要である。
例えば、金融会社はディールソーシングと評価にプライベートLLMを使用したい場合があり、不動産会社はリース比較を行いたい場合があり、ファッションハウスはトレンド予測にLLMを使用する計画を立てている場合がある。筆者が見てきたほとんどのケースでは、成功は技術パートナーとクライアント間の強力なフィードバックループに大きく依存している。AI実装プロセスは業界に依存しないが、パートナーシップは協力的である必要があり、クライアントが優れた出力がどのようなものかを導き、技術パートナーが技術的な実行を処理する。
プライベートLLMには堅牢な訓練データも必要である。不完全なデータはエラーや信頼性の低い出力につながる可能性があるためである。LLMには、各分野における理想的なソリューションを示す高品質な成果物の例を提供する必要がある。例えば、ディールが追求する価値があるかどうかを評価できるモデルを作成するには、「真のセット」、つまり企業が完了した取引のセットで、理想的な買収プロファイルをモデル化したものが必要である。プライベートLLMはこれらの例から学習し、そのロジックを新しい機会に適用できる。しかし、高品質な訓練データがなければ、モデルは目標を理解し、高品質な結果を提供できない可能性がある。
結論
AI技術が進化するにつれ、企業の成果を向上させるためにAIをどのように活用できるかという期待も進化すべきである。効果的に、そして適切な状況で適用された場合、プライベートLLMは、パブリックモデルの限界を超えて、より高度なカスタマイズ、セキュリティ、精度を提供する道を提供できる。
