LLMとデータ分析：ビジネスの洞察を得るためにAIがビッグデータを理解する方法

LLMとデータ分析：AIがビッグデータを理解する方法

大規模言語モデル（LLM）は、企業に有益な洞察を提供するために広範なデータセットを分析する能力を持っています。この記事では、企業がLLMを利用して顧客のレビューやソーシャルメディアのインタラクション、さらには内部レポートを分析し、情報に基づいたビジネス上の意思決定を行っている方法について探求しています。

LLMとは何か、そしてデータ分析にどのように使用できるのか

大規模言語モデル（LLM）は、数十億のパラメータを持つ強力なニューラルネットワークです。彼らは半教師あり学習を用いて膨大な量のテキストデータで訓練されています。これらのモデルは数学的な推論や感情分析などのタスクを実行することができ、人間の言語の構造と意味を理解していることを示しています。

LLMは、数百テラバイトにわたるデータで訓練されており、深い文脈的な理解を備えています。この理解はさまざまなアプリケーションにわたり、異なるプロンプトに対して高い効果を発揮します。

• 「PhysObjectsに会いましょう：一般的な家庭用品の36.9K個のクラウドソーシングと417K個の自動物理的概念アノテーションを含むオブジェクト中心のデータセット」
• どのようにして、どんなチームサイズにも適したデータサイエンスの戦略を構築するか
• テキストと画像の検索を行うNodeJS AIアプリを構築する

LLMは、テキストファイルやウェブページなどの非構造化データを効果的に分析することができます。感情分析やテキストデータの分類・要約に非常に優れています。テキストの潜在的な感情やテーマを把握できるため、顧客フィードバックの分析、市場調査、ソーシャルメディアの監視に理想的です。

従来の分析手法との違いは何ですか？

決定木や勾配ブースティングなどの従来の機械学習モデルは、テーブル形式で表される構造化データを扱うのにより効果的です。対照的に、LLMはテキストファイルのような非構造化データと一緒に作業します。

LLMは自然言語理解や生成のタスクに優れており、強力な処理および人間の言語生成能力を提供します。ただし、構造化データ、画像解析、クラスタリングの処理には向いておらず、上記で言及した従来の手法の方が非常に優れています。

従来の手法と比較して、LLMは最小限のデータ前処理と特徴量エンジニアリングを必要とします。LLMは膨大なテキストデータで訓練されており、生のテキストからパターンや表現を自動的に学習するように設計されているため、さまざまな自然言語理解のタスクに対応できる汎用性があります。

ただし、LLMの一つの重要な課題は、解釈性の低さです。これらのモデルがどのように結論に至るのか、また特定の出力を生成するのかを理解することは困難です。なぜなら、彼らの意思決定プロセスには透明性がないからです。

データ分析におけるLLMの実用的な応用

大量のテキストデータを処理できる能力により、LLMはデータ分析および科学ワークフローで価値があります。彼らが使用されている方法の一部は以下の通りです：

• 感情分析：大規模言語モデルは感情分析を実行でき、テキスト内の感情や主観的情報を認識し分類することができます。感情ラベルを提供するデータセットで微調整することにより、テキストデータの意見を自動的に特定し分類することができます。感情分析を使用することで、LLMは特に顧客レビューの分析に役立ちます。
• 固有表現抽出（NER）：LLMは、非構造化テキスト内の名前、場所、会社、イベントなどの重要なエンティティを識別および分類することでNERに優れています。言語の文脈やニュアンスを把握するためにディープラーニングアルゴリズムを活用しています。
• テキスト生成：LLMは優れた文脈に適したテキストを生成することができ、ビジネスユーザーとの有意義な会話を行い、彼らの問い合わせに正確な回答を提供するためのチャットボットの作成に使用することができます。

大規模言語モデルは、データサイエンスのタスクにおける自然言語理解の向上に不可欠です。他の技術と組み合わせることで、製品レビューやソーシャルメディアの投稿、顧客アンケート回答などのテキストデータに対して微妙な意味を解明することができます。

企業はどのようにLLMを活用できるのか？

仮想アシスタント

LLMを搭載したチャットボットは、従業員の作業時間を最適化し、コストを削減するのに役立ちます。これらのチャットボットはルーチンタスクを処理し、従業員をより複雑で戦略的な業務に割り当てることができます。IBM Watson Assistantは、顧客管理に焦点を当てた会話型AIプラットフォームであり、機械学習を利用して問い合わせを処理し、チャットを介してユーザーをアクションの実行に案内し、必要に応じて人間のエージェントに移行することができます。さらに、24時間365日の利用可能性と高い精度を提供します。

詐欺検出

LLMは、アラートをトリガーするパターンを特定することで詐欺検出を自動化するのに役立ちます。その効率性、スケーラビリティ、機械学習の能力から、企業にとって魅力的な存在です。たとえば、グローバルな金融機関が利用するFICOのFalcon Intelligence Networkは、機械学習、データ分析、人間の専門知識を組み合わせて、さまざまなチャネルと取引での詐欺を検出および防止するために使用されています。

翻訳

Google翻訳は、有名なサービスであり、100以上の言語でテキストや音声の自動翻訳を提供するためにLLM（大規模言語モデル）を利用しています。多言語のテキストデータと高度なニューラルネットワークアルゴリズムを活用することで、時間とともに精度が向上しています。

感情分析

Sprinklrは、ソーシャルメディア管理および顧客エンゲージメントプラットフォームであり、大規模言語モデルを用いて感情分析を行っています。これにより、企業はソーシャルメディア上でのブランドや製品に関する議論を追跡し、対応することができます。Sprinklrのプラットフォームは、ソーシャルメディアデータを評価し、感情の傾向を把握し、顧客の行動と嗜好についての洞察を提供します。

データ分析におけるLLMの制約事項

大規模言語モデル（LLM）をデータ分析に使用することにはいくつかの課題があります。その一つの主な欠点は、LLMの訓練と運用にかかる高いコストです。複数のGPUが並列に動作することによる大きな電力消費が主な原因です。さらに、LLMはしばしば「ブラックボックス」と見なされ、なぜ特定の出力を生成するのかを理解することが難しいとされています。

LLMのもう一つの問題は、主な目標が自然言語の生成であり、必ずしも正確な情報を生成することではないという点です。これにより、LLMが説得力のあるが事実に反するコンテンツを生成するという現象が生じることがあります。これを「幻想」と呼びます。

さらに、LLMは広範なインターネットテキストソースで訓練されているため、社会的および地理的なバイアスを持つ場合があります。多くのベンダーはコスト削減のためにOpenAIなどのサードパーティのAPIを選択することがあり、その結果、情報が世界中のサーバーで処理および保存される可能性があります。

結論

大規模言語モデル（LLM）は、データ分析において貴重な洞察を膨大なデータ量から抽出するための強力なツールです。感情分析、固有表現認識（NER）、テキスト生成などに優れており、顧客フィードバック分析、詐欺検出、顧客エンゲージメントなどのタスクに欠かせません。

ただし、LLMの使用には、訓練データにエンコードされたバイアスや不正確な情報の生成の可能性などの倫理的な考慮事項が伴います。LLMの利点と倫理的な課題のバランスを取ることは、データ分析における責任ある効果的な利用にとって重要です。

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!