[登壇資料]「生成AI導入の選択肢：モデル開発と既存LLM活用の比較と選択基準」で登壇しました

こんにちは、洲崎です。
2025/4/10に開催されたウェビナーイベント「生成AIモデル開発のリアル – 企業が乗り越える課題と成功の鍵」にて、「生成AI導入の選択肢：モデル開発と既存LLM活用の比較と選択基準」というタイトルで登壇したので、資料を公開します。
https://events.classmethod.jp/seminar/250410-generative-ai-webinar/

資料

簡単なまとめ

モデル開発とは

生成AI導入の時に考える「モデル開発」には、大きく2つの手法があります。

• ゼロベース開発：モデル構造から自作し、学習も行う
• ファインチューニング：既存モデルをもとに自社データで追加学習を行う

ファインチューニングの事例として、カラクリさんがLlama 2を活用して構築した独自モデルの取り組みもご紹介しました。
https://karakuri.ai/news/20240125/

既存LLMの活用

もうひとつの方向性が「既存のLLMをそのまま使う」方法です。
こちらはPoCやスモールスタートに向いています。

• RAG（検索拡張生成）：自社のドキュメントをLLMに参照させる方式
• 商用APIの活用：OpenAIのGPT-4やAnthropicのClaudeなどをAPI経由で呼び出し
• オープンモデルの活用：LlamaやMistralなどのモデルを自社環境で運用する手法。

「まずは試したい」「スピード感をもって現場適用したい」企業におすすめです。

どの手法が最適か

それぞれの手法には強みと弱みがあります。自社の状況や目的に応じて選ぶことが大事です。

モデル開発の魅力

• 自由度が高く、差別化・高精度なAIを実現できる
• その分、専門チーム・コスト・運用体制が必要

ファインチューニングの使いやすさ

• 既存モデルを活かしながら、自社に最適化
• 独自データやドメイン知識を強みに変えられる

既存LLM活用の現実性

• すぐに始められて、導入しやすい
• RAGやAPI連携などでも十分価値が出せる場合

最後に

今回、モデル開発をテーマとしたウェビナーに初めて登壇させていただきました。
自分自身も内容を整理・準備する中で、モデル開発やファインチューニングの違いについて改めて学ぶ機会になりました。
また、AWSさん、カラクリさん、経済産業省さんのセッションも非常に興味深く、新たな視点や気づきが得られました。

生成AIの活用において、「どこから始めるか」「どう現場に落とし込むか」といったお悩みをお持ちの方も多いかと思います。
当社では、モデル開発・ファインチューニング・既存LLM活用といったさまざまな選択肢に対して、現実的かつ段階的な導入支援をご提供しています。
ご興味のある方は、ぜひお気軽にご相談ください。
https://classmethod.jp/services/generative-ai/

ではまた！新規事業統括部の洲崎でした。