本記事では、LLMを業務データの分類器として活用するための実践的な手順を紹介します。
分類精度を高めるだけでなく、業務に耐えうる安定性や運用時の変化への対応までを含めた仕組みが提案されています。プロンプトの工夫にとどまらず、専門知識の取り入れ方や監視体制の整え方まで整理しています。分類の自動化を検討している方にとってはヒントが得られる内容です。
背景
世の中には、顧客レビューやサポートのやりとり、社内の報告文書など、整理されていない文章データがあふれています。こうした整理されていないテキストから役立つ情報を引き出すのは容易ではありません。
LLMの登場はこの状況を大きく変えようとしています。文章の意味や文脈を理解し、パターンを見抜く力を持つため、大量のテキストを自動的に整理し、分類することも可能です。たとえば顧客の声を「不具合」「要望」「好意的な意見」と分けて把握できれば、改善点や強みをすぐに把握できます。
企業の現場では、扱うデータが膨大でテーマも多岐にわたります。その中から新しい傾向や重要な兆しを見つけ出すには、自動的な分類が欠かせません。LLMは追加の学習をしなくても文脈やニュアンスを理解できるため、こうした課題に取り組む強力な道具となっています。
一方で、実際に業務に組み込むには工夫が必要です。特定のデータで微調整するとコストや時間がかかりすぎ、単純なプロンプトの工夫に頼る方法は安定性に課題があります。そこで本記事では、シンプルながらもドメイン知識をうまく取り入れる新しいアプローチを取り上げます。
