企業に AI トレーニング サービスが必要な 3 つの主な理由

昨今では、競争に後れを取らないよう、あらゆる分野の企業が生成 AI を業務に取り入れようと躍起になっています。その過程で必要不可欠なのが、大規模言語モデル (LLM) のトレーニングです。これは AI トレーニングとも呼ばれています。最適な AI トレーニングを実施できなければ (トレーニング データ、データ収集、データ検証、プロンプト エンジニアリングなどが適切でなければ)、自然言語処理、すなわち AI システムのメリットを十分に引き出すことはできません。本ブログ記事では、LLM トレーニングとはどのようなものかをご説明するとともに、企業が LLM トレーニングに投資すべき 3 つの理由をご紹介します。

AI トレーニングとは

AI トレーニング (LLM トレーニング) とは、AI システムが人間の話す言葉を理解し、適切で有益な出力を独自に生成できるように、AI システムを教育するプロセスを指します。このプロセスでは、LLM のトレーニングに最適なデータ (テキスト、動画、音声、画像など) を収集することが必要になります (特に、社会の多様性を反映したデータを選択することが極めて重要です。そうでないと、いずれあらゆる出力が差別や偏見、さらには憎悪も帯びたものになりかねません)。この段階はデータの収集・検証と呼ばれます。次に、AI は独自のアルゴリズムを使用して、データの中にあるパターンを識別します。これは文章の次の要素を予測するのと似ています。よりきめ細かく包括的なデータ収集を行うほど、LLM はより適切な出力を生成するよう「学習」することができます。適切にトレーニングされた LLM は大きな効果を発揮します。

次のステップはプロンプト エンジニアリングです。このステップでは、AI の生成能力を試すためのプロンプトを作成します。プロンプトの有効性を確保するには通常、テストと修正を何度も繰り返す必要があります。そして最後に、出力の検証を行い、LLM のトレーニング担当者がその専門知識を活かして最終出力の品質をチェックします。特にタスクが複雑な場合や、幅広い背景知識が必要な場合は、出力の検証に高度な専門知識が求められることがあります。

AI トレーニングに関する幅広い専門知識とリソースを備えたライオンブリッジのような専門プロバイダーと連携することで、次の 4 つの重要なメリットを得ることができます。

AI トレーニングのメリット 1: 効率性と生産性

AI トレーニングは、企業にとって最も貴重なリソースとも言える「時間」を得るための重要な基礎となります。充実したトレーニングを受けた AI は、幅広いタスクにおいて高い生産性と効率性を発揮します。LLM の能力を最大限に高めれば、トレーニングを積んだ従業員のようにさまざまなことが可能になります。

• 業務やワークフローに関する有意義な批評
• 繰り返し行うタスクの自動化
• 文章の作成や SEO の最適化など、込み入ったタスクの部分的な自動化
• 大量のドキュメントからの特定情報の検出
• 基本的な調査など、従業員による作業着手に役立つタスクの実施 

例: データ キュレーション プロジェクト

当社では、あるお客様による、翻訳処理に向けた LLM の構築とトレーニングを支援しました。このプロジェクトでは、当社がお客様の業界に対応する幅広いデータを厳選し、対象の言語 (ターゲット言語) に翻訳しました。次に、LLM のパフォーマンスを最大限に引き出すためのプロンプトの作成と出力の検証を行いました。当社の AI トレーニング サービスにより、お客様はスケジュールに沿って短時間でコンテンツを翻訳することができ、それによって生産性が大幅に向上しました。

AI トレーニングによるメリット 2: カスタマー エクスペリエンス

カスタマー エクスペリエンスの向上はあらゆるビジネスで不可欠な要素であり、この目標の達成にも AI を役立てることができます。LLM をトレーニングすることで、以下のような顧客サポートに役立てることができます。

• 高性能のチャットボットで質問に回答
• お客様ごとにパーソナライズされたおすすめ情報を提供
• より良いサービスの提供

こうしたタスクを確実に処理できるように AI をトレーニングするのは複雑な作業であり、AI の専門知識が必要になります。対象となる企業の製品やサービスに加え、カスタマー サービスのベスト プラクティスに関連するトレーニング データをどう厳選すべきかを熟知している必要があります。また、LLM が繊細で偏りのないカスタマー サービスを提供できるようにするためには、AI のトレーニング データに多様性を取り入れることも重要です。意図せずとも、差別的な内容のカスタマー サービスが誤って提供されれば、企業の評判に深刻な被害が及ぶおそれがあります。 

例: 組み込み型 AI アシスタントのプロジェクト

当社では、あるお客様の製品ラインナップに関する質問に応答する LLM のトレーニングを支援しました。この LLM は、予約のサポートや営業時間の確認などの基本的なリクエストにも対応することになる予定です。当社では、サービスを通じて AI トレーニングの専門知識を提供するだけでなく、当社独自の Aurora AI Studio も活用してお客様を支援しています。このツールでは、多様性に優れたグローバルなネットワークを活用して、テスターのクラウドソーシングを行うことができます。AI の専門知識と付加価値の高い人的介入により、お客様の LLM はバイアスのない、情報に裏打ちされた、効果的な組み込み型 AI アシスタントとなります。このようにカスタマー ジャーニーのサポートを強化することで、カスタマー エクスペリエンスが大幅に向上するとともに、競合他社との差別化を図り、顧客ロイヤルティも強化できるようになります。 

AI トレーニングによるメリット 3: 責任ある AI の構築

責任ある AI の使用は、単に「望ましい」ことにとどまりません。企業は自社の目的に加え、自社のイメージを守ることの両方に配慮することが重要です。消費者は、害を及ぼさず、消費者にとって適正かつ有益な形で AI を活用する企業から商品を購入したいと考えています。「責任ある AI の使用」とは、通常、5 つの基本原則を守ることを指します。

すでに簡単に触れましたが、AI のトレーニングと出力の検証のプロセスには、文化、人種、その他さまざまな「敏感な事柄」に関して LLM を教育するステップを必ず含める必要があります。LLM のトレーニングは信頼できる人間が補完し、実装後には定期的に監督やチェックを行う必要があります。また関連する規則や法令を遵守し、ユーザーをサイバー攻撃や個人情報漏洩、その他のリスクにさらすようなことが決して起こらないようにトレーニングしなければなりません。企業は、このような責任ある AI と AI トラストの主要原則に配慮することで、自社の顧客基盤や潜在顧客との関係をリスクにさらすことなく、しっかりと守ることができます。また、罰金や規制による罰則、評判の低下など、深刻な事態につながるリスクも回避できます。 

例: 有害なコンテンツのレビュー

当社では、あるお客様が画像とテキストで構成される一連のトレーニング データをレビューして、LLM のトレーニングを行う作業を支援しました。有害なコンテンツや不適切なコンテンツを分類してマーキングすることで、お客様の LLM は学習を通じてそれらを識別できるようになりました。このプロセスでは、安全な設備とレビュー担当者を確保して、有害であったり、バイアスが含まれていたりする可能性のあるコンテンツに注釈を付けました。 

お問い合わせ

経済活動にも AI が浸透するなかで、自社の競争力維持に向けて AI トレーニングについて関心をお持ちの方や、AI を業務に安全に取り入れたいとお考えの方は、ぜひライオンブリッジにご相談ください。お客様独自の LLM のトレーニングや、AI のさまざまな活用を通じてビジネス上のメリットを実現する方法について、詳しくご説明いたします。皆様からのお問い合わせをお待ちしております。