AIエージェントを開発するとき、ChatGPTのような汎用LLM（大規模言語モデル）をそのまま使うのか、専門分野や自社の業務に特化したモデルを使うのかで迷うことがあります。この記事では、両者の違いを整理します。

AIエージェント開発

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汎用LLMと、業務特化型モデルの違い

汎用LLM（ChatGPT等）業務特化型モデル
対応できる範囲幅広い話題・一般的な知識に対応できる専門分野や自社の業務に、深く対応できる
導入のしやすさAPI連携で、比較的早く使い始められる追加学習やカスタマイズに、時間と費用がかかる
専門性の精度専門的な内容は、精度が不十分なことがある専門分野において、高い精度を出しやすい
費用利用量に応じた料金（比較的安価）追加学習・カスタマイズの開発費用が別途発生する

汎用LLMが向いている場面

  • 一般的な知識で対応できる業務（文章作成、要約、FAQ対応など）
  • まず試して、効果があるかを確かめたい段階
  • 開発にかける時間や予算が限られている

自社の場合に当てはめて整理したい方は、AIエージェント開発について相談する →

業務特化型モデルが向いている場面

  • 専門的な知識（業界特有の用語、社内独自のルールなど）が必要
  • 精度の高さが、業務の成否に直結する
  • 長期的に使い続ける前提で、投資する余力がある

まず汎用LLMで試す、段階的な進め方

最初から業務特化型のモデルを開発する必要はありません。まず汎用LLMで試し、精度が足りない部分や、専門性が求められる部分が見えてきてから、業務特化型への切り替えを検討する進め方もあります。導入前の検証方法はAIエージェント導入のPoCの進め方を、ノーコードかカスタム開発かの選び方はAIエージェントは、ノーコードツールで試すか、カスタム開発するかを参考にしてください。

よくある質問

Q. 業務特化型のモデルは、自社で開発する必要がありますか？

A. 必ずしも自社開発が必要ではありません。汎用LLMに業務データを追加学習させる、または専門分野に強いモデルを選んで使う、という方法もあります。

Q. 汎用LLMで十分な業務を、見分ける基準はありますか？

A. 一般的な知識や、幅広い話題への対応が求められる業務（文章作成、要約、一般的な問い合わせ対応など）は、汎用LLMで十分なことが多いです。

Q. 業務特化型のモデルは、費用が高くなりますか？

A. 追加学習やカスタマイズにかかる開発費用が発生するため、短期的には汎用LLMより費用がかかることが多いです。精度や専門性が重要な業務では、長期的に見て投資が見合うこともあります。

Q. 汎用LLMから業務特化型に、後から切り替えることはできますか？

A. できます。まず汎用LLMで試し、精度が足りない、または専門性が求められる部分が見えてきた段階で、業務特化型への切り替えを検討する進め方があります。

発信：株式会社オルアナ（新規事業開発・システム開発・AIエージェント開発・バックオフィス業務支援）