LLM（大規模言語モデル）は、テキストを予測するように学習したニューラルネットワークで、実際には文章作成、要約、翻訳、文書分析、推論ができます。GPT（OpenAI）、Claude（Anthropic）、Gemini（Google）、Mistral、DeepSeekはいずれもLLMのファミリーです。
すべてにおいて最高のLLMはありません。推論が得意なもの、文章が得意なもの、コードが得意なものがあり、オープンソースモデルは自社のハードウェアでローカルに動かせます。だからこそ、タスクごとに適切なLLMを選べるマルチモデルのプラットフォームは、単一ベンダーのサブスクリプションよりも構造的に堅牢なのです。
30ページの契約書を貼り付けて解約条項を尋ねると、モデルは数秒でそれを見つけて要約します。同じ種類のモデルが、メールを書き、マニュアルを翻訳し、表の内容を説明します。
文章を扱うあらゆる作業に適しています。作成、要約、分類、抽出、翻訳、質問への回答などです。正確な計算や最新の事実が必要な場合は、自社のデータやツールと接続する必要があります。
LLMは間違えることがありますか？
はい。LLMが生成するのは最もそれらしい文章であり、必ずしも最も正確な文章ではなく、回答を作り上げてしまうこともあります。だからこそ、自社の文書と接続し、出典を表示し、重要な内容は人が承認することに意味があります。