LLMを使ったアプリはモデルのアップデートで動作が変わることがあり、運用面での悩みの種になっています。今回取り上げる研究では、テストやプロンプトの工夫でモデルが変わっても安定して動かすために実際に行われた取り組みがまとめられています。
背景
LLMを活用したアプリケーションを作る人が急速に増えています。チャットボットやデータ分析ツール、社内業務の効率化まで幅広い用途でLLMが使われるようになりました。
そんなアプリケーションの土台となるLLM自体はめまぐるしく進化を続けています。2025年前半だけでもOpenAIから5つの主要モデルがリリースされ、GoogleやAnthropic、DeepSeekからも7つのモデルが発表されました。2020年には年間2〜3モデル程度だったリリース数が、2024年には15〜18モデルと5倍以上に増えており、この流れは今後も続くと予想されています。
新しいモデルが登場すると、モデルを開発者が活用するためのAPIがすぐにリリースされる状況です。
モデルの進化は性能向上という利点をもたらすので基本的には歓迎される展開です。しかし、モデルを入れ替えるとこれまでうまく動いていたプロンプトが通用しなくなることもあり、アプリケーションの動作が不安定になる問題を引き起こします。企業の重要な業務にLLMを組み込んでいる場合、モデルの変更によって応答が変わってしまうことはリスクになります。
また、同じ会社のモデルだとしてもアップデートによって動作そのものが大きく変わる可能性があり、異なるバージョン間で一貫した動作を維持するのは簡単ではありません。
このような背景から、モデルが進化しても安定して動作する生成AIアプリケーションをどう作るかが大きな課題となりつつあります。基盤となるモデルが変わっても機能やユーザー体験を損なわず運用を続けるための仕組みが求められています。
本記事では、そのような課題にどう取り組むべきか参考になる事例を紹介します。
