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企業固有の業務知識や判断基準に合わせて、データ整備や評価設計をしLLMを学習することで、汎用モデルだけでは届かない精度・コスト・セキュリティを実現します。
近年、大規模言語モデル（LLM）をはじめとする生成AIの発展はあらゆる産業における業務効率化や新規事業創出に大きく貢献しています。しかし大手テクノロジー企業が提供する汎用モデルを導入するだけでは企業固有の業務や判断基準に深く適応することは難しく、時にはモデルそのものに企業特有の知識やノウハウを学習させることが重要になります。特化型LLMとは企業特有のナレッジに加え業務ごとの評価基準や現場の暗黙知をモデルが学習することで、現場で真に活用できるAIを構築するアプローチです。また、特化型LLMは自社環境での構築・運用も視野に入れられるため、コストやセキュリティの観点からも注目されています。一方でLLMの学習には、獲得したい能力を内包した訓練データの構築、最先端の学習アルゴリズムの実装、そして事業成果に紐づいた精度指標の設計と継続的な改善が求められることから実装は難しく、企業における活用は未だ発展途上です。松尾研究所には、LLMの開発経験を持つメンバーが多数在籍しており、企業現場での豊富な実装経験をアカデミアにおける最先端のAI研究とつなげることで、モデル開発だけでなく、業務設計から評価、運用まで一気通貫で支援します。
