自社に特化したAIを開発したいけれど、何から手をつければ良いかわからない。そんな悩みを抱える開発者や企画担当者の方は多いのではないでしょうか。ChatGPTなどのAPIを利用する手軽な方法もありますが、セキュリティやカスタマイズ性の観点から、自社専用の大規模言語モデル（LLM）の構築に注目が集まっています。
この記事では、LLM構築の基本的な知識から、具体的な開発アプローチ、実践的な手順、そしておすすめのオープンソースモデルまで、自社向けAI開発の全貌を体系的に解説します。読み終える頃には、自社に最適なLLM構築の道筋が明確になり、具体的な第一歩を踏み出せるようになっているはずです。AI開発の内製化や高度な活用方法に興味がある方は、弊社AX CAMPが提供するLLMの研修資料もぜひ参考にしてください。貴社のAI導入を成功に導くヒントが見つかるかもしれません。
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LLM構築とは？自社専用AIを持つメリット
LLM構築とは、既存の大規模言語モデルを基に、自社の業務内容やデータに合わせてカスタマイズし、専用のAIシステムを開発することを指します。汎用的なAIサービスをそのまま利用するのではなく、独自の目的に特化させることで、業務効率化や新たな価値創出の可能性を大きく広げられます。
自社専用LLMを持つ最大のメリットは、セキュリティの強化と業務に最適化された高い精度の両立です。外部APIを利用する場合、機密情報が外部サーバーを経由する懸念がありますが、自社環境でモデルを稼働させれば情報漏洩リスクを低減できます。 適切なアクセス管理や暗号化といった対策を自社でコントロールできるため、安全な情報活用が期待できるのです。次のセクションで、その利点をさらに詳しく見ていきましょう。
API利用との比較｜独自構築のメリットとセキュリティ
LLMを活用するには、OpenAIなどが提供するAPIを利用する方法と、自社でモデルを構築する方法の2つが主流です。それぞれに長所と短所があり、目的や状況に応じて最適な選択は異なります。
API利用は、初期投資を抑え、迅速にAI機能を導入できる点が魅力です。一方で、独自構築はデータ統制やカスタマイズ性の面で有利になり得ます。機密情報を外部サーバーに送信せず、社内ネットワークで完結させられるため、情報漏洩のリスクを低減できます。ただし、クラウド事業者も高度なセキュリティ機能を提供しており、独自構築はアップデートなどの運用責任も増えるため、要件に応じた総合的な評価が不可欠です。
| 比較項目 | API利用 | 独自構築 |
|---|---|---|
| セキュリティ | サービス提供者に依存（設定・契約次第） | 高い（クローズドな環境で運用可能） |
| カスタマイズ性 | 限定的 | 非常に高い（独自のデータで特化） |
| コスト | 初期費用は低いが、利用量に応じて増加 | 初期投資は高いが、長期的な費用は抑制可能 |
| 導入スピード | 速い | 時間がかかる |
| 専門知識/運用責任 | 比較的容易 | 高度な知識と運用体制が必要 |
特に金融や医療、法務など、機密性の高い情報を取り扱う業界では、セキュリティを確保できる独自構築のメリットは大きいと言えます。この流れは、近年の技術トレンドによってさらに加速しています。
2025年におけるLLM構築のトレンド
2025年現在、LLM構築のトレンドは、より実践的かつ効率的な方向へとシフトしています。かつては莫大な計算資源と専門知識が必要でしたが、高性能なオープンソースモデルの登場により、多くの企業にとってLLM構築が現実的な選択肢となりました。
近年の主要なトレンドは以下の3つです。
- オープンソースモデルの活用
- RAGとファインチューニングの併用
- 小規模モデル（SLM）の台頭
特に、Meta社の「Llama」シリーズのような高性能モデルが公開されたことで、企業はゼロからモデルを開発するコストをかけずに、質の高い基盤モデルを自社向けにカスタマイズできるようになりました。また、専門知識を後付けするRAGと、応答スタイルを調整するファインチューニングを組み合わせるハイブリッドアプローチが主流になりつつあります。 これにより、開発効率と性能の両立が可能になっています。
LLM構築の主なアプローチ
LLMを自社向けにカスタマイズするアプローチは、主に「ファインチューニング」と「RAG（Retrieval-Augmented Generation）」の2つに大別されます。どちらか一方を選ぶのではなく、目的に応じて両者を組み合わせることが、最も効果的なLLM構築の鍵となります。
ファインチューニングはモデルの「性格や話し方」を、RAGはモデルの「知識」を後から拡張するイメージです。 それぞれの特性を理解し、適切に使い分けることが成功への近道です。
ファインチューニング（追加学習）
ファインチューニングとは、既存の学習済みLLMに対し、自社独自のデータセットを追加で学習させる手法です。 これにより、モデルの応答スタイルを特定の業界用語や社内独自の言い回し、特定のタスク（要約、分類、コード生成など）に特化させることができます。
例えば、専門分野のAIチャットボットを開発する場合、過去の文書データを追加学習させることで、より専門的で正確な回答生成が期待できます。ただし、専門的な判断が求められる領域では、あくまで補助的ツールとして活用し、最終判断は専門家が行うことを推奨します。モデルの根本的な挙動を変化させられるため、高度なカスタマイズが求められる場合に有効なアプローチです。
RAG（検索拡張生成）による知識の拡張
RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、日本語で「検索拡張生成」と訳され、LLMが回答を生成する際に、外部の知識データベースをリアルタイムで参照する技術です。 LLM本体を再学習させることなく、最新の情報や社内文書などの専門知識を回答に反映させることができます。
このアプローチの最大の利点は、LLMが学習していない最新情報や、社内ナレッジのようなクローズドな情報にも対応できる点です。 例えば、社内規定に関する問い合わせ対応チャットボットにRAGを導入すれば、常に最新の規定に基づいた正確な回答を自動で生成できます。ハルシネーション（もっともらしい嘘の情報を生成する現象）を抑制する効果も期待できるため、信頼性が求められる業務で特に重宝されます。
LLM構築を始める前の準備
LLM構築を成功させるためには、技術的な手順に入る前の準備が極めて重要です。特に「目的の明確化」と「データの準備」がプロジェクトの成否を分けると言っても過言ではありません。どのような課題を解決するためにLLMを構築するのかを具体的に定義することが、最初のステップとなります。
目的が曖昧なままプロジェクトを進めると、開発の方向性が定まらず、期待した成果が得られない結果に終わる可能性があります。まずは、具体的なゴール設定から始めましょう。
目的の明確化とデータ準備
LLM構築の目的を明確にするには、「現状の課題」と「理想の状態」を具体的に言語化することが有効です。例えば、以下のような視点で目的を掘り下げます。
- 誰のどんな業務を効率化したいか
- 顧客対応の質をどう改善したいか
- どのような新しいサービスを創出したいか
目的が定まったら、次はその実現に必要なデータを準備します。ファインチューニングを行う場合は、目的に沿った質の高い教師データが不可欠です。その際、データの権利処理や個人情報の匿名化、第三者の著作物に関する利用許諾の取得など、法務・倫理的な側面の確認が極めて重要になります。RAGを導入する場合は、参照させる社内文書などを整理し、検索しやすい形式に整える必要があります。
ハードウェア（GPU）と環境の選定
LLMの学習や推論（モデルの実行）には、膨大な計算処理能力が求められるため、高性能なGPU（Graphics Processing Unit）が必須となります。特に、NVIDIA社のGPUが事実上の標準となっており、多くのフレームワークやライブラリがNVIDIAのGPUアーキテクチャ「CUDA」を前提に開発されています。
環境の選定には、主に2つの選択肢があります。
- クラウドサービス: AWS、Google Cloud、Microsoft Azureなどのクラウドプラットフォームが提供するGPUインスタンスを利用する方法。初期投資を抑えられ、必要に応じて柔軟にリソースを拡張できるメリットがあります。
- オンプレミス: 自社で物理的なGPUサーバーを構築・運用する方法。セキュリティ要件が非常に厳しい場合や、長期的に大量の計算リソースを使用する場合に適しています。
どちらを選択するかは、予算、セキュリティポリシー、そして社内の技術力などを総合的に考慮して決定する必要があります。これらの準備が整えば、いよいよ実践的な構築フェーズへと進みます。
【実践】オープンソースLLMの構築手順
オープンソースのLLMと関連ツールを活用することで、開発者は比較的容易に手元のPCやサーバー上でLLMの構築を試すことができます。ここでは、ローカル環境での基本的なセットアップから、より実用的な高速推論サーバーの構築まで、代表的な手順を紹介します。
まずは手軽なツールで動作を体験し、その後、本格的な運用を見据えた環境へステップアップしていくのがおすすめです。
1. ローカル環境での基本セットアップ（Ollama）
「Ollama」は、様々なオープンソースLLMをローカル環境で簡単に実行するためのツールです。（出典：Ollama公式サイト） 複雑な設定を必要とせず、数個のコマンドを実行するだけで、すぐにLLMとの対話を始められます。
Ollamaを使ったセットアップは、主に以下の3ステップで完了します。
- Ollamaのインストール: 公式サイトからお使いのOS（Windows, macOS, Linux）に合ったインストーラーをダウンロードし、実行します。
- モデルのダウンロード: コマンドラインで `ollama run llama3` のように実行したいモデル名を指定します。初回実行時にモデルが自動でダウンロードされます。
- 対話の開始: ダウンロードが完了すると、そのままコマンドライン上でプロンプトを入力し、LLMとの対話を開始できます。
プログラミングの深い知識がなくてもLLMを体験できるため、LLM構築の第一歩として最適なツールと言えるでしょう。
2. 高速推論サーバーの構築と動作確認（vLLM）
ローカルでの検証が完了し、より本格的なアプリケーションへの組み込みを検討する段階では、「vLLM」のような高速な推論サーバーの構築が必要になります。vLLMは、特に複数のリクエストを同時に処理する際のスループット（処理能力）を最大化することに特化したライブラリです。（出典：vLLM Project）
vLLMは「PagedAttention」という、OSの仮想メモリ技術にヒントを得た最適化技術により、GPUメモリを効率的に管理します。 多数の同時接続が想定される商用サービスなど、高スループットが求められる場面で特に有利です。ローカルでの単一対話を手軽に行うOllamaとは得意な領域が異なるため、目的（低レイテンシ単一対話 vs 高スループット同時処理）に応じて選定すべきです。セットアップにはPython環境とNVIDIA GPUが必要ですが、OpenAI互換のAPIサーバーを簡単に起動できるため、既存のアプリケーションとの連携も容易です。
おすすめのオープンソースLLM 3選【2025年版】
自社でのLLM構築において、核となるのがベースモデルの選定です。2025年現在、非常に多くの高性能なオープンソースLLMが公開されており、用途や目的に応じて最適なモデルを選択することが成功の鍵となります。ここでは、汎用性、特定用途への特化、日本語性能という3つの観点から、特におすすめのモデルを3つ紹介します。
これらのモデルは、それぞれ異なる強みを持っており、自社のプロジェクト要件と照らし合わせながら検討することが重要です。
1. Llama 3 (Meta)｜高汎用性モデル
Meta社が開発した「Llama 3」は、現在公開されているLLMの中で、最も性能と汎用性のバランスが取れたモデルの一つと言えます。 幅広いトピックに対応できる高い知識量と、優れた対話能力を兼ね備えています。 パラメータサイズも複数（8B、70Bなど）提供されており、用途やハードウェア環境に応じて選択できます。
Llama 3は商用利用が可能なライセンス下で提供されていますが、利用にあたってはMetaが定める利用規約への同意が必要です。 利用前には必ず公式のライセンス条項を確認し、必要に応じて法務部門と連携することを推奨します。
2. Command R+ (Cohere)｜エンタープライズ・RAG特化
Cohere社が開発した「Command R+」は、ビジネス利用、特にRAG（検索拡張生成）のユースケースに特化して設計されたモデルです。 社内文書検索や顧客からの問い合わせ対応など、正確な情報に基づいた回答が求められる業務で非常に高い性能を発揮します。
128kトークンという非常に長いコンテキスト長を扱えるため、長文のドキュメントを一度に読み込ませて分析・要約するタスクも得意です。 また、日本語を含む10の主要言語に対応しており、グローバルなビジネス展開を行う企業にとっても強力な選択肢となります。
3. ELYZA-japanese-Llama-2 (ELYZA)｜日本語特化
東京大学発のAIスタートアップであるELYZA社が、Llama 2をベースに開発した「ELYZA-japanese-Llama-2」は、その名の通り日本語の扱いに特化したモデルです。 日本の文化や商習慣に関する知識を豊富に学習しており、日本語のニュアンスを汲み取った自然で流暢な文章を生成できます。
日本語の性能を最優先するプロジェクト、例えば国内市場向けのコンテンツ作成や、日本人向けの対話サービスなどを構築する際には、海外製のモデルよりも高いパフォーマンスが期待できます。 商用利用も可能なライセンス（Llama 2 Community License Agreement準拠）で提供されている点も、企業にとっては大きな魅力です。
構築したLLMの性能を高める応用技術
ベースとなるLLMを構築した後、その性能をさらに引き出し、自社の特定のニーズに合致させるための応用技術が存在します。特に「RAG」による知識の拡充と、「LoRA」を用いた効率的なファインチューニングは、現代のLLM開発において欠かせないテクニックです。
これらの技術を組み合わせることで、コストを抑えつつ、自社専用の高性能なAIアシスタントを育て上げることが可能になります。
RAGによる社内ナレッジの活用法
RAGを応用することで、LLMに社内の膨大なナレッジ（業務マニュアル、過去の議事録、製品仕様書など）を「学習」させるのではなく、「参照」させることができます。これにより、常に最新かつ正確な社内情報に基づいた回答を生成するシステムを構築できます。
具体的な活用手順は以下の通りです。
- ナレッジのデータベース化: 社内文書を「ベクトル」と呼ばれる数値データに変換し、検索可能なデータベース（ベクトルデータベース）に格納します。
- 関連情報の検索: ユーザーから質問が入力されると、まずその質問に関連する情報をベクトルデータベースから検索・取得します。
- 回答の生成: 取得した関連情報と元の質問をセットでLLMに渡し、情報に基づいた正確な回答を生成させます。
この仕組みにより、情報が更新された際もLLMを再学習させる必要がなく、データベース内の文書を更新するだけで対応できるため、メンテナンス性に優れています。
LoRAを用いた効率的なファインチューニング
ファインチューニングはモデルの性能を大きく向上させますが、モデル全体のパラメータを再学習させる「フルファインチューニング」には、膨大な計算コストと時間が必要です。この課題を解決するのが「LoRA（Low-Rank Adaptation）」という技術です。
LoRAは、LLMの一部のパラメータのみを新たに追加・学習することで、フルファインチューニングに近い性能を、より少ない計算コストで実現する手法です。（出典：LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models） これにより、限られたハードウェアリソースでも、特定のタスクや文体に合わせたモデルの微調整が可能になります。多くのケースでフルファインチューニングに近い性能をより低いコストで実現できる可能性がありますが、効果は対象モデルやデータ、設定に依存するため事前の検証が重要です。
LLM構築を支援する主要ツールとプラットフォーム
LLMの構築は、モデル本体だけでなく、それを支えるエコシステム、つまりツールやプラットフォームを活用することで、開発の効率と質が飛躍的に向上します。モデルの共有ハブである「Hugging Face」や、開発を加速させるフレームワーク「LangChain」などは、今やLLM開発者にとって必須のツールとなっています。
これらのプラットフォームを使いこなすことが、モダンなLLM開発のスタンダードと言えるでしょう。
モデル共有のハブ「Hugging Face」
「Hugging Face」は、世界中のAI研究者や開発者が、学習済みモデル、データセット、サンプルコードなどを共有・公開している世界最大のプラットフォームです。 LLM構築においては、ベースとなるオープンソースモデルを探し、ダウンロードするための出発点となります。
Llama 3など、本記事で紹介した主要なモデルの多くもHugging Face上で公開されており、誰でも手軽に入手できます。 また、各モデルの使い方や性能評価、コミュニティによる議論なども活発に行われており、開発に必要な情報を収集する上でも欠かせない存在です。
開発フレームワーク「LangChain / Dify」
LLMを組み込んだアプリケーションを開発する際には、「LangChain」や「Dify」のようなフレームワークが強力な助けとなります。これらのツールは、LLMと外部データ（社内文書など）や他のAPIとの連携を容易にするための部品（コンポーネント）を提供します。
- LangChain: PythonやTypeScriptで利用できるライブラリで、コーディングを通じて柔軟かつ複雑なAIアプリケーションを構築できます。 RAGの実装や、複数の処理を連鎖させる「エージェント」の開発など、高度な機能を実現するための機能が豊富に揃っています。
- Dify: LangChainの機能を、より直感的なGUI（グラフィカル・ユーザー・インターフェース）で利用できるようにしたプラットフォームです。 プログラミングの知識が少ない担当者でも、画面上の操作でRAGを用いたチャットボットなどを簡単に作成できます。
開発者のスキルレベルやプロジェクトの要件に応じて、これらのフレームワークを使い分けることで、開発プロセスを大幅に効率化できます。
業界別に見るLLM構築の活用事例
自社専用のLLM構築は、様々な業界で特有の課題を解決し、新たな価値を生み出しています。専門用語が飛び交う製造業の現場から、厳格なコンプライアンスが求められる金融業界まで、その活用範囲は広がり続けています。ここでは、具体的な業界事例を通じて、LLM構築がもたらすインパクトを見ていきましょう。
また、弊社AX CAMPの支援を通じて、AI活用により事業を大きく変革させた企業の事例もあわせてご紹介します。
製造業：専門用語に対応した技術文書検索
製造業の現場では、過去の設計図、技術仕様書、メンテナンス記録といった膨大な量のドキュメントが蓄積されています。これらの文書から必要な情報を探し出す作業は、多くの時間と労力を要する課題でした。
この課題に対し、社内の技術文書をRAGの知識ベースとして活用するLLMシステムが有効です。これにより、開発者は自然言語で「〇〇部品の過去の耐久試験結果を教えて」と質問するだけで、システムが関連文書を瞬時に探し出し、要点をまとめて提示してくれます。専門用語や型番などを正確に理解し、必要な情報を迅速に得られるため、開発スピードの向上と技術継承の円滑化に大きく貢献します。
金融・サポート：業務自動化（コンプライアンスチェック・問い合わせ対応）
金融業界では、法律や規制の遵守が最重要課題の一つです。また、コールセンターなどのお客様サポート部門では、日々大量の問い合わせに対応する必要があります。
LLMを構築し、金融商品に関する法規制や社内規定をファインチューニングで学習させることで、広告や提案資料がコンプライアンスに違反していないかを自動でチェックするシステムが開発されています。これにより、人手による確認作業の負荷を大幅に削減し、ヒューマンエラーのリスクを低減しています。
同様に、サポート業務においても、過去の応対履歴やFAQを学習させたLLMチャットボットが導入されています。AX CAMPの支援事例では、株式会社エムスタイルジャパン様がAI活用により、月100時間以上の業務を削減することに成功しました。これには、これまで多くの時間を要していた確認業務の自動化などが含まれます。（出典：月100時間以上の”ムダ業務”をカット！エムスタイルジャパン社が築いた「AIは当たり前文化」の軌跡）
広告・制作：AI活用による新規事業創出と業務代替
広告運用やコンテンツ制作の領域でも、LLMの活用は目覚ましい成果を上げています。例えば、Route66株式会社様は、これまで24時間かかっていた原稿執筆がわずか10秒で完了する仕組みを構築しました。（出典：原稿執筆が24時間→10秒に！Route66社が実現したマーケ現場の生成AI内製化） また、株式会社グラシズ様は、AIエージェントを自社開発することで、1本10万円かかっていたLPライティングの外注費をゼロにし、制作時間も3営業日から2時間へと大幅に短縮しています。（出典：1本10万円のLPライティング外注費がゼロに！グラシズ社が「AIへの教育」に力を入れる理由とは？）
さらに、WISDOM合同会社様では、採用活動に伴う調整業務をAIで自動化することで、採用予定だった2名分の業務を代替することに成功しました。（出典：採用予定2名分の業務をAIが代替！WISDOM社、毎日2時間の調整業務を自動化） 株式会社Foxx様も、AI活用で創出したリソースを新規事業開発に振り向けるなど、業務効率化に留まらない価値創出を実現しています。（出典：月75時間の運用業務を「AIとの対話」で変革！Foxx社、新規事業創出も実現）
LLM構築の注意点と2025年の最新動向
LLM構築は大きな可能性を秘めている一方で、取り組む上で注意すべき点も存在します。特に、セキュリティの確保と継続的な運用コストの管理は、プロジェクトを成功に導くための重要な課題です。これらのリスクを事前に理解し、対策を講じることが不可欠です。
また、LLMを取り巻く技術は日進月歩で進化しています。最新の技術動向を常に把握し、自社のシステムに取り入れていく姿勢が求められます。
セキュリティと運用コストの最適化
自社でLLMを構築・運用する場合、データ統制の自由度が高まりますが、セキュリティ対策の責任も自社で負うことになります。悪意のある入力（プロンプトインジェクション）によってモデルが意図しない動作をするリスクや、アクセス管理の不備による内部からの情報漏洩には十分な注意が必要です。（出典：OWASP Top 10 for Large Language Model Applications）
運用コストに関しては、特に推論時にかかるGPUの電気代やサーバー維持費が課題となります。このコストを最適化するため、以下のような技術が注目されています。
- 量子化: モデルのパラメータをより軽量なデータ型に変換することで、必要なメモリ量と計算量を削減する技術。
- モデルの蒸留: 大規模で高性能な教師モデルの知識を、より小規模で軽量な生徒モデルに継承させる技術。
- ハードウェアの最適化: 推論に特化したAIチップの活用や、負荷に応じたサーバー台数の自動調整（オートスケーリング）など。
構築段階だけでなく、運用開始後も継続的にコストとパフォーマンスのバランスを見直すことが重要です。
最新技術動向（データフォーマット「TOON」など）
2025年におけるLLM関連の注目技術として、「TOON（Token-Oriented Object Notation）」という新しいデータフォーマットが挙げられます。これは、LLMへの入出力データを、よりトークン効率の良い形式で記述するためのコミュニティ主導の仕様です。
LLMのAPI利用料や処理速度は、入力されるデータの「トークン数」に大きく依存します。従来のJSON形式に比べて、TOONは同じ情報をより少ないトークン数で表現できる可能性があり、LLMの運用コスト削減と応答速度の向上への貢献が期待されています。 特に、構造化されたデータを頻繁にやり取りするようなシステムにおいて、その効果が注目されています。
このように、モデル自体の進化だけでなく、周辺技術の動向にも目を向けることで、より効率的で高性能なLLMシステムを構築することが可能です。
実践的なLLM構築とAI活用スキルを学ぶならAX CAMP
ここまでLLM構築の概要や手順について解説してきましたが、実際に自社でゼロから取り組むには、多くの技術的なハードルが存在します。オープンソースのモデルやツールが充実してきたとはいえ、それらを最適に組み合わせてビジネス成果に繋げるには、高度な専門知識と実践的なノウハウが不可欠です。
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まとめ：自社に最適なLLM 構築を実現するポイント
本記事では、自社専用LLMを構築するための基礎知識から、具体的なアプローチ、実践的な手順、そして最新の技術動向までを網羅的に解説しました。改めて、自社に最適なLLM構築を実現するための重要なポイントを振り返ります。
- 目的の明確化: LLMを導入して「何を解決したいのか」という目的を具体的に設定することが、プロジェクト成功の第一歩です。
- 適切なアプローチの選択: 専門知識を後付けする「RAG」と、応答スタイルを調整する「ファインチューニング」を、目的に応じて適切に組み合わせることが重要です。
- オープンソースの活用: 高性能なオープンソースLLMと、Hugging FaceやLangChainといった開発支援ツールを最大限に活用することで、開発を効率化できます。
- 継続的な最適化: 構築して終わりではなく、セキュリティ対策や運用コストの最適化を継続的に行い、最新技術を取り入れていく姿勢が求められます。
これらのポイントを押さえることで、LLM構築の成功確率は大きく高まります。しかし、技術的なハードルやノウハウの不足により、自社だけでの推進が難しいケースも少なくありません。専門的な支援を受けることで、記事で紹介したような施策をより確実かつ迅速に実現できます。
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