第2回：社内業務にLLMを導入するための準備と設計

～PoCを始める前に知っておきたいこと～

はじめに

前回の記事では、**ChatGPTやLLM（大規模言語モデル）**が業務自動化にどのように活用できるか、そのユースケースを紹介しました。

今回は、実際に社内でLLMを導入する前に押さえておくべき準備と設計のポイントを解説します。

PoC（概念実証）を成功させるには、単なる「APIを呼んで動かす」だけでは不十分です。
プロンプト設計・データの扱い・セキュリティ・UI設計といった、地味だけれど成功を左右する要素が多くあります。

ポイント：定量指標と定性指標の両方を押さえることで、PoC後の評価がしやすくなる。

LLMの出力品質は、プロンプト（入力文）の書き方次第です。
PoC初期では特に「人が業務で使うことを前提とした言葉づかい」が肝になります。
つまり、より具体的に書く必要があります。

この文章を要約してください。

以下は社内打ち合わせの議事録です。
箇条書きで3～5行に要約し、誰が何を話したかを明確に記述してください。

項目	留意点
機密情報	外部APIに送る内容は個人情報・顧客情報を含まないよう注意
ログ	LLMの応答ログは監査対象になる場合あり
検証環境	本番データを使う前にダミーデータで検証
オプトイン	「自動生成コンテンツを業務で使ってよいか」のルール化が必要

補足：セキュリティ要件が厳しい企業では、外部SaaS利用が難しい場合があるため、オンプレ構成や閉域網接続も検討が必要。

LLMは「手元の知識」を持たないため、業務ドキュメントを活用するには
RAG（検索拡張生成: Retrieval-Augmented Generation） の仕組みが必要です。

この仕組みを作ることで、**「社内専用のChatGPT」**が実現可能になります。

※詳細は第3回で解説予定

ポイント：「人が自然に使える場所」に組み込むと定着率が高まります。

LLM導入は、派手な開発よりも最初の準備と設計がカギです。

この準備をしっかり行うことで、PoCの成功率と社内展開後の定着率が大きく向上します。

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次回は、いよいよ
社内FAQボットの構築（RAG入門） を具体的に解説します！