日本語LLMに感じる「応答の違和感」の正体 ― 応答が噛み合わない理由と、その改善アプローチ

目次

• 1. はじめに
• 2. なぜLLMの「応答の違和感」は生まれるのか
• 3. 日本語特有の難しさと、企業固有の文脈
• 4. モデルの限界か、それとも設計の問題か
• 5. 一企業でも応答品質は改善できるのか
• 6. 「応答品質設計」という経営課題
• 7. おわりに
• 8. ヒューマンサイエンスの教師データ作成、LLM RAGデータ構造化代行サービス

1. はじめに

ChatGPTをはじめとするLLMの業務活用が進むなかで、「便利だが、どこか噛み合わない」という声を聞く機会が増えています。文章は整っている。敬語も自然で、説明も一見もっともらしい。それでも実務で使おうとすると、微妙な違和感が残る。欲しかった答えとはどこかがずれている。

この違和感は、プロンプトの巧拙だけで説明できるものではないかもしれません。本記事では、日本語LLMの応答が噛み合わない問題をどのように捉えるべきか、そしてこのような問題に対して何ができるのかを整理します。

2. なぜLLMの「応答の違和感」は生まれるのか

LLMの応答に違和感を覚えるとき、多くの場合、出力は間違っていないことが多いでしょう。日本語としても自然です。それでも噛み合わないと感じるのは、なぜでしょうか。それは、出力の良し悪しを評価する基準が単なる正誤で測れるものではないからだといえます。

業務においては、企業の数だけさまざまな前提条件や暗黙知が存在します。それは例えば、顧客との関係性、過去の取引の経緯、業界特有の慣習などです。文化と言っても良いでしょう。人間同士であれば、こうした文化を完全に言語化しなくても察し合いながら会話が進みます。しかしLLMが学習した範囲はこのような企業独自の文化などまでを含んでおらず、一般的な情報を元にしています。

その結果、一般論としては正しいが、自社の文化には適していない回答が生成されてしまうことがありえます。この“文化を踏まえていないがゆえの回答の噛み合わなさ”が、LLMの応答の違和感の正体の一つといえます。

3. 日本語特有の難しさと、企業固有の文脈

日本語は主語や前提が省略されやすく、文脈依存性の高い言語です。「検討します」「前向きに考えます」といった表現は、関係性や状況によって意味が大きく変わります。

さらに企業ごとに独自の基準が存在する場合もあります。同じ「迅速に対応する」という言葉でも、即日回答を意味する企業もあれば、三営業日以内を許容範囲とする企業もあります。

一方でLLMは平均的なデータから学習しています。そのため、特定企業の独自の基準や文化までは自動的には反映されません。日本語の難しさと企業固有の文化が重なったとき、違和感がより顕在化することは想像に難くありません。

参考ブログ：国産LLMにおけるRLHFの役割 ― 日本語LLMの品質を決める「人の判断」はどこで効いてくるのか

4. モデルの限界か、それとも設計の問題か

違和感が生じると、「導入したLLMの性能が足りないのではないか」という議論になりがちです。そうなるとより大規模なモデルに切り替えれば改善するのではないか、より高精度な基盤モデルを採用すれば解決するのではないか、と考えるのは自然な流れでしょう。

しかし、LLMの性能が向上すれば、自社の文化や判断基準まで自動的に理解してくれるのでしょうか。現実はそこまで単純ではないかもしれません。

むしろ問うべきは、モデルの能力ではなく、応答品質をどのように設計しているかという点です。ここで言う設計とは、モデルの構造そのものについて踏み込んで設計するということではなく、自社にとっての「良い応答」の評価基準を定義することを指します。

例えば、顧客対応の書き方一つを取っても、結論を端的に示す企業もあれば、背景を丁寧に説明する企業もあるでしょう。社内資料の作法や新規提案への姿勢も同様で、何を評価し、何を良しとするかという基準は組織ごとに異なります。

この判断基準が明確になっていなければ、どんなに高性能なモデルを導入しても、「なんとなく違う」という評価から抜け出すことはできません。違和感の正体は、モデルの限界というよりも、この様な応答品質が設計されていないことにあるのではないでしょうか。

5. 一企業でも応答品質は改善できるのか

では、LLMの応答品質改善は一企業で可能なのでしょうか。

結論から言えば、基盤モデルを再学習することは現実的ではありませんが、自社業務における応答品質の改善は十分に可能です。

その出発点は、先に述べた様に自社基準の応答設計です。まず、自社にとっての「良い回答」を明文化する必要があります。どのような観点でLLMの応答を評価するのかを定義し、実際の業務データを使って検証します。過去の問い合わせ対応や提案書を用いてLLMの出力を評価し、どこが期待とずれているのかを特定します。

そのうえで、プロンプト設計を精緻化し、必要に応じてRAGなどで社内ドキュメントを参照させる構成を組み込みます。さらに、理想的な回答例や評価付きデータを蓄積すれば、軽量なファインチューニングによって傾向を補正することも可能です。

重要なのは、改善とはモデルを巨大化することではなく、自社の判断基準をデータとしてLLMに学習させて応答のズレを改善するプロセスであるという点です。

参考ブログ：日本語LLMの精度を高める鍵は「アノテーション品質」 ─ ヒューマンサイエンスが支援する高品質アノテーション設計と運用

6. 「応答品質設計」という経営課題

LLM活用が広がるにつれ、応答品質は単なる技術的課題ではなくなります。それはブランドやリスク管理、顧客体験に直結する経営課題です。

どの水準の応答を許容し、どこを妥協しないのか。その基準を定義し、評価可能な形に落とし込み、教師データとして蓄積する。このプロセスがなければ、違和感は改善されません。

LLMの応答の違和感の裏側には、より実務に適合した活用を求める切実な課題があります。その課題に対して必要なのは、モデル選定の議論よりも、自社基準の明確化と応答品質設計ではないでしょうか。

7. おわりに

日本語LLMの応答が噛み合わないと感じるとき、それは失敗の兆候ではありません。むしろ、自社固有の価値基準を明確にして業務を強力に推進するチャンスと言えるでしょう。

違和感を放置するのではなく、どこが噛み合っていないのかを言語化し、評価基準として明らかにする。その積み重ねこそが、LLMを実務に適合させる道筋になります。それが、日本語LLMの活用を次の段階へ進める鍵ではないでしょうか。

参考ブログ：純国産LLMを開発する意味とその未来

8. ヒューマンサイエンスの教師データ作成、LLM RAGデータ構造化代行サービス

教師データ作成数4,800万件の豊富な実績

ヒューマンサイエンスでは自然言語処理に始まり、医療支援、自動車、IT、製造や建築など多岐にわたる業界のAIモデル開発プロジェクトに参画しています。これまでGAFAMをはじめとする多くの企業様との直接のお取引により、総数4,800万件以上の高品質な教師データをご提供してきました。数名規模のプロジェクトからアノテーター150名体制の長期大型案件まで、業種を問わず様々な教師データ作成やデータラベリング、データの構造化に対応しています。

クラウドソーシングを利用しないリソース管理

ヒューマンサイエンスではクラウドソーシングは利用せず、当社が直接契約した作業担当者でプロジェクトを進行します。各メンバーの実務経験や、これまでの参加プロジェクトでの評価をしっかりと把握した上で、最大限のパフォーマンスを発揮できるチームを編成しています。   

生成系AI LLMデータセット作成・構造化、「AIに最適化するマニュアル作成・整備支援」にも対応

弊社は創業当初から主な事業・サービスとしてマニュアル制作を行い、現在では「企業ナレッジ活用のための生成AI導入に向けて、AIが認識しやすいドキュメントの制作支援」も行っております。生成AI を用いた企業ナレッジやドキュメントの共有・活用において、現在の技術ではまだツール等で100%の精度を実現できないのが現状です。過去のドキュメント資産をどうしも活かしたい、といったお客さまに対してはドキュメントデータの構造化にも対応します。さまざまなドキュメントを熟知している当社ならではのノウハウを活かした最適なソリューションを提供いたします。

自社内にセキュリティルームを完備

ヒューマンサイエンスでは、新宿オフィス内にISMSの基準をクリアしたセキュリティルームを完備しています。そのため、守秘性の高いデータを扱うプロジェクトであってもセキュリティを担保することが可能です。当社ではどのプロジェクトでも機密性の確保は非常に重要と捉えています。リモートのプロジェクトであっても、ハード面の対策のみならず、作業担当者にはセキュリティ教育を継続して実施するなど、当社の情報セキュリティ管理体制はお客様より高いご評価をいただいております。 。

内製支援

弊社ではお客様の作業や状況にマッチしたアノテーション経験人材やプロジェクトマネージャーの人材派遣にも対応しています。お客様常駐下でチームを編成することも可能です。またお客様の作業者やプロジェクトマネージャーの人材育成支援や、お客様の状況に応じたツールの選定、自動化や作業方法など、品質・生産性を向上させる最適なプロセスの構築など、アノテーションやデータラベリングに関するお客様のお困りごとを支援いたします。