AI・PMOの進化
大規模言語モデル（LLM）
Large Language Model
読み：だいきぼげんごもでる
大量の言語データなどを学習し、文章の生成や理解に関する多様な処理を行う大規模なモデルです。
01初心者向け
まず意味をつかむ
文章の続きを作ったり、分類や要約をしたりする基盤です。人のように内容を理解していると単純には考えず、出力を業務の目的に照らして確かめます。
02実務者向け
仕事でどう使うか
用途に合う能力、情報の取扱条件、費用、速度、連携の要件を整理します。代表的な入力と難しい入力の両方で評価し、根拠の確認や人の判断を組み込みます。
03専門家向け
判断を一段深める
規模が大きいことだけで、対象業務の品質が高いとは限りません。指示への適合、事実性、偏り、利用時の制約を個別に見ます。モデルの更新で結果が変わる可能性もあり、再評価と版の管理が必要です。
別名・略語：LLM
IN PRACTICE
具体例で考える
架空の研修運営で、質問メールの分類と回答案をLLMに作らせ、対象外の相談や根拠のない回答を人へ回す条件を設定します。
理解を助けるための架空の例です。入力文と指示
言語モデルの処理
検証が必要な出力
一般的な利用の関係です。内部構造や意識の有無を説明する図ではありません。
ここは誤解しやすい
LLMを、常に最新で正確な情報を持つ検索データベースと同じものとして扱いません。
PROXIA INSIGHTS
考え方を、実務へつなぐ
AIを「使う」から、PMの判断に「活かす」へ ↗この知識を、組織の力へ。