LLM

💡 Why｜何のために使うか

LLM は、入力文脈をもとに次の語を予測しながら回答や文章を生成する仕組みです。質問応答、要約、分類など複数用途に使えます。

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🙋 Who｜誰（どんな役職・スキルセットの人）が主に使うか

導入・運用に関わる担当者（情報システム部門、業務担当、管理者など）。

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🕒 When｜どんな場面で使うか

社内問い合わせ対応や文書作成支援です。品質を上げるには、プロンプト調整だけでなく評価指標と検証データをセットで持つことが重要

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🌐 Where｜どこで動く/使うか（社内・クラウド・端末など）

対象システムや業務環境（社内・クラウド・端末）で利用する。

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🔧 How｜どうやって使うか

1） プロンプトと必要情報を入力
2） モデルがトークン単位で推論
3） 出力文を生成
4） 必要なら外部知識やルールで補正

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✨ できること｜導入後の実務効果

• 運用手順を標準化し、作業のばらつきを減らせる
• 判断基準を共有し、意思決定を速くできる
• 変更時の影響を把握し、手戻りを減らせる

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⚠️ よくある誤解｜似た用語との差分

• RAG と似ていますが、LLM は生成モデル本体、RAG は外部文書検索を組み合わせて回答精度を上げる実装方式

• 公式サイト/公式ドキュメント: Google検索: Large Language Model official documentation