2023.9.7  日経産業新聞の記事「WAVE：LLMで変わるデータ戦略」から

プロンプト（LLMへの指示文）が参照データとして活用できるデータが必要

コラムの著者 辻中 仁士氏（ナウキャストCEO）は、話題のLLM（大規模言語モデル）が企業のデータ戦略に与える影響で3つの方向性を示している。

○LLMに対応したデータ戦略で差がつく企業の競争力

　辻中氏が示す3つの方向性とは、以下の通りである：

1. 非構造化データのデータ蓄積と統合管理：これまでマーケティングなどでデータを利活用する際に購買データなど構造化データが対象であった。さらにこれらをどう統合管理するかが課題であった。テキストファイルや画像ファイルのような非構造化データを扱うには専門的な画像処理・自然言語処理といった開発コストのかかることで見送られてきた。LLMによってこうした処理にかかる時間が大きく削減でき、社内の議事録やFAQなどのテキストファイルを蓄積・管理できればLLMとの連携で、業務上のコンテクストが分かった上で様々なアプリケーションが開発できる。
2. 少量データの業務活用：これまでデータ活用は「ビッグデータ」と呼ばれたように量の大きさが重要であった。時系列予測や傾向分析など、少量データでは意味のある予測や分析ができなかった。しかし、LLMは前提として大量データの学習（コンテキスト内学習）が事前に行われている。LLMに与えるデータが少量であってもコンテキスト内学習で十分な応答が得られる。
3. 個別のユーザー・顧客の行動分析：これまでよりも飛躍的分析が容易になる。解像度もセグメントではなく個人レベルまで上げることができる。人間の認知能力や社内リソースの制限で、個別のユーザー・顧客を分析することよりもセグメントでの集計や分析よっていた。LLMには原理的に認知能力や社内リソースの制限がない。個別のユーザのデータさえ与えれば個々の行動を深く分析してくれる。

ここまででわかるように、企業のこれまでのデータ戦略を大きく変えねば、競争力に差が出ると、辻中氏は語っている。💲💡🏗🚚📈🏢⚡️💹📖🖋🔑🩺💉🏢⚡️🎓👔⏰🔧💻🖥📻🖋🌏💡🔎🌍