【完全版】LLM日本語モデル導入ガイド

生成AI時代においては、日本語への対応力に優れたLLMの重要性が高まっています。

本記事では、「日本語LLMとは何か」から代表的なモデル、性能比較の指標、導入方法、実践活用例まで解説します。社内DXや自動化を進めたい方はぜひご活用ください。

日本語LLMとは

日本語LLMや技術系の紹介ページイのメージ画像

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日本語LLM（大規模言語モデル）とは、日本語に特化して開発されたAIモデルであり、日本語特有の語順や言い回し、文脈の微妙なニュアンスを正確に捉え、自然で適切な日本語を生成することを目的としています。

そもそもLLMとは、膨大なテキストデータをもとに学習し、人間のような自然な文章を生成するAI技術の総称です。日本語LLMは、このLLMの技術を日本語に最適化したバージョンにあたります。

日本語LLMの必要性

「LLMと日本語の文法構造を象徴するイメージ。敬語・語順・助詞など日本語特有の要素を視覚的に表現

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日本語LLMは、日本語特有の文法や言い回しを正確に理解・生成できる点で不可欠な存在です。ビジネスや行政など、実務における活用にも大きな期待が寄せられています。

本章では、日本語に特化したLLMがなぜ必要とされるのか、その背景や導入メリットを以下の4つの観点から解説します。

日本特有の知識や情報を反映できる

日本語LLMは、日本特有の制度や地名、文化、商習慣などを深く学習しています。

英語中心のモデルでは対応が難しい、日本人の感覚に寄り添った自然な応答が可能です。

文脈理解に優れる

日本語は文脈によって意味が大きく変わるため、高度な文脈理解が求められます。日本語LLMはこうした特徴に対応しており、自然で違和感のない文章を生成しやすい点が強みです。

敬語や語彙の表現力が豊か

日本語は敬語や丁寧語など、相手や場面に応じた表現が求められます。日本語LLMは、こうした言葉の使い分けにも対応でき、相手や場面に合わせた自然で丁寧な表現を出力できます。

日本語LLMの代表的なモデル一覧

LLMと代表的な大規模言語モデル（GPT-4、PaLM2、LLaMa2など）の一覧を示すイメージ」

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現在、日本語LLMは国内外の研究機関や企業によって開発が進められており、いくつかの代表的なモデルが登場しています。ここでは、特に注目されている主要モデルを紹介し、それぞれの特徴や開発元について簡単に解説します。

モデル名	開発元	特徴や概要
OpenCALM	サイバーエージェント	130億パラメータの日本語特化LLMで、自然な文章生成が可能。大規模データで学習され高精度な出力を実現。
Japanese StableLM Alpha	Stability AI	70億パラメータのモデル。既存の日本語LLMよりも高性能で、オープンな研究開発向けに設計。
tsuzumi	NTT	日本語・英語に対応した軽量・高性能なモデル。処理効率が高く、企業導入を意識した設計。
cotomi	NEC	130億パラメータながら超軽量化された日本語特化LLM。省メモリ・高速処理に優れたモデル。
LHTM-2	オルツ	日本語に強みを持つマルチタスク対応モデル。翻訳、要約、対話など多用途での活用を想定。
ELYZA-japanese-Llama-2-70b	ELYZA	MetaのLlama-2をベースにした700億パラメータの日本語特化LLM。大規模で高精度な応答が可能。
Rakuten AI 7B	楽天グループ	70億パラメータの日本語最適化モデル。楽天のサービスでの活用を見据えて設計。
Granite日本語版	IBM	80億パラメータのビジネス特化型モデル。日本語対応強化により、企業向けの実務活用を想定。

日本語LLMの性能を比較する3つの指標

LLMとJGLUE、RAKUDAなどの評価指標を視覚的に示したイメージ」

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日本語LLMの性能を客観的に評価するには、共通の評価指標が必要です。各モデルがどの程度の精度や応答性を持っているかを比較するために、国内外で用いられている3つの指標を紹介します。

JGLUE

JGLUEは、日本語の自然言語処理タスクでモデルの性能を測るベンチマークです。文章の意味理解、感情分析、質問応答など複数のタスクで構成されており、総合的な言語処理能力を測る指標として用いられています。日本語LLMの比較において広く利用されています。

RAKUDA

RAKUDAは、日本語特化型のLLMを対象とした性能評価ベンチマークです。人間の専門家による評価を組み合わせており、モデルの出力がどれだけ自然かつ有用かを定性的に判断できます。特に生成系タスクでの日本語表現力の比較に役立ちます。

Japanese MT-Bench

Japanese MT-Benchは、チャット形式での応答性能を評価するためのベンチマークです。ユーザーとの自然な対話ができるか、文脈を理解して適切な回答ができるかを確認するのに用いられます。対話型AIを比較する際に有効な指標です。

日本語LLMを導入する方法

LLMの導入に向けて、環境構築・モデル調整・運用について議論するチームのイメージ

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日本語LLMの導入には、環境構築からモデルの調整、実際の運用に至るまで、いくつかのステップがあります。本章では、導入に必要な基本的な流れを解説し、各工程で押さえておくべきポイントを紹介します。

環境の準備

日本語の大規模言語モデル（LLM）を使うには、Python(プログラミング言語)やPyTorch(AIモデルを動かすためのツール)などとGPU(大量の計算を高速で処理できる装置)を備えたパソコンが必要です。

必要な環境と機材

Python：機械学習でよく使われるプログラミング言語。公式サイトから無料でインストール可能。
PyTorch：AIモデルを動かすためのツール。Python環境に合わせてインストール。
GPU：大量の計算を高速処理する装置。NVIDIA製のA100やL40Sが推奨されます。
VRAM（ビデオメモリ）：モデルの規模により、必要な容量が異なります（例：13GBなど）。

GPUのドライバやCUDA（NVIDIA用ツール）の設定も忘れずに。これらの準備を整えれば、日本語LLMを自社環境で効率よく活用できます。

モデルの選定

導入の目的に応じて、最適な日本語LLMを選ぶことが重要です。例えば、対話型AIが必要な場合はチャット性能に優れたモデル、要約や分類には精度の高い生成モデルを選びます。公開されている性能比較ベンチマークを参考にするのも有効です。

また、モデルによっては商用ライセンスが必要なものと、無料で利用できるオープンソースのものがあります。セキュリティ要件やコスト、ローカル実行の可否も考慮しながら、自社に最適なモデルを選定することが重要です。

モデルの調整

「日本語LLMが敬語やカジュアルな表現など多様な言葉遣いに対応する様子を示したイメージ」

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選んだモデルをそのまま使うだけでなく、業務に合わせて微調整（ファインチューニング）を行うとより効果的です。自社のデータで学習させることで、出力結果がより現場に即したものになります。特にカスタム対応が求められる業務には重要です。

なお、OpenCALMやLLaMa2などのオープンソースモデルは、無料で利用でき、ローカル環境で自由に調整が可能です。商用モデルと比べて柔軟なカスタマイズができる点も利点です。

デプロイと運用

調整したモデルは、社内システムやWebアプリケーションなどに組み込みます。安定した応答とセキュリティ対策、利用ログの記録といった運用体制の整備も重要です。クラウドやオンプレミスなど、環境に応じた方法で運用しましょう。

特に、OpenCALMなどのオープンソースモデルは、社内のローカル環境でのデプロイにも適しており、セキュリティやコストの面でもメリットがあります。

日本語LLMのビジネス活用例5選

LLMと日本語LLMが実際の業務で活用されている様子を示すビジネスシーンのイメージ」

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日本語LLMは幅広い業種・業務での導入が進んでおり、実際に成果を上げている企業も増えています。ここでは、実際の導入事例から代表的な活用方法を5つ紹介し、各業界での具体的な利用シーンと得られた効果を解説します。

Eコマースでの出品・購入支援

メルカリでは、LLMを活用した「AIアシスト機能」で出品者の負担を軽減しています。商品説明文の自動生成、価格提案、問い合わせ対応のテンプレート提示などにより、初心者でも簡単に出品が可能になり、ユーザー体験の向上に貢献しています。

小売業での社内業務支援

包装資材商社では、ChatGPTを活用して社内の文書作成やアイデア出しを効率化。マーケティングコンテンツの生成や商品企画支援により、業務のスピードと質が向上しました。製造関連の質問対応にもAIが貢献しています。

金融業務での効率化

「LLMが金融業務の書類作成や社内対応を効率化している様子を示したイメージ」

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三菱UFJフィナンシャル・グループでは、定型業務の自動化や社内照会への迅速な対応にLLMを活用しています。書類作成にかかる時間を大幅に削減し、社員の業務効率を高めています。さらに今後は、独自AIの開発も進めており、業務全体の最適化を目指しています。

広告・マーケティングでの活用

広告業界では、SNS投稿やメルマガ、ブログ記事の作成を生成AIで自動化します。テキストの生成からA/Bテスト用コピーの作成まで幅広く対応でき、迅速かつ柔軟なマーケティング施策の実行が可能です。

ターゲット層や内容に合わせて、「親しみやすい言い回し」や「かたいビジネス表現」など、言葉の雰囲気を使い分けるのが得意です。そのため、読者に響くコピーやメッセージを効率よく生み出すことができ、人的リソースの削減や配信スピードの向上にもつながります。

製造現場での自動化とサポート

富士通では、製品の組立作業や顧客対応業務にLLMを導入しています。AIによるロボットアームの制御により自動組立が可能となり、欠陥検出システムの導入によって品質も向上しています。作業指示や点検内容の自動生成など、言語処理の面でもLLMが現場を支援しています。

コンタクトセンターでは、問い合わせ内容に応じてLLMが適切な回答文を自動生成します。応答の迅速化と作業負担の軽減により、顧客満足度の向上にもつながっているのです。

まとめ

生成AI時代におけるLLM（大規模言語モデル）の活用を象徴するオフィスシーン

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日本語LLMは、日本語特有の表現に対応しながら、ビジネスの効率化や品質向上に貢献する強力なツールです。各種ベンチマークによる比較や導入ステップを踏まえれば、自社に合ったモデル選びや活用が可能になります。今後さらに進化する日本語LLMの動向に注目し、効果的に取り入れていきましょう。