顧客からの問い合わせメールの振り分けや、アンケートの自由回答の分析、SNS投稿の感情判定など、テキストデータを人の手で分類する作業に膨大な時間を費やしていませんか？大規模言語モデル（LLM）を活用したテキスト分類は、こうした課題を解決し、業務を劇的に効率化する技術です。
この記事では、LLMによるテキスト分類の基本から、精度を最大化するための具体的な手法、実装手順、さらには最新のツールまでを網羅的に解説します。記事を読み終える頃には、自社の課題に合わせてLLMテキスト分類を導入し、手作業による分類業務の自動化や、データ活用の高度化を実現するための具体的な道筋が見えているでしょう。AI導入による業務効率化にご関心のある方は、当社AX CAMPの研修資料もぜひ参考にしてください。
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LLMによるテキスト分類とは？
LLMによるテキスト分類とは、人間のように文章の意図や文脈を理解できるAI（大規模言語モデル）を用いて、テキストデータを事前に定義されたカテゴリに自動で振り分ける技術を指します。結論として、これまで人手で行っていた時間のかかる分類作業を、高速かつ高精度に自動化できるのが最大の利点です。
LLMテキスト分類の基本と従来手法との違い
従来のテキスト分類は、特定のキーワードの有無で判断する「ルールベース」や、大量の正解データ（教師データ）を人間が用意して機械学習モデルを訓練する手法が主流でした。これに対し、LLMは少量のデータ、あるいは正解データが全くない状態（ゼロショット）でも、与えられた指示に基づいて柔軟に分類できる点が決定的な違いです。
例えば、「このメールは『請求に関する問い合わせ』か『製品の不具合報告』か」を分類したい場合、従来手法ではそれぞれのカテゴリに属するメールの文例を何百、何千と用意する必要がありました。しかしLLMであれば、カテゴリ名とその簡単な定義を伝えるだけで、高い精度で分類を開始できます。これは、LLMが膨大なテキストデータから言語のパターンをあらかじめ学習しているためです。
主な活用シーンとビジネスインパクト
LLMテキスト分類は、様々なビジネスシーンでその効果を発揮します。導入することで、コスト削減や顧客満足度の向上、新たなインサイトの発見といった大きなインパクトが期待できます。
- 顧客サポートの効率化
- SNS投稿の感情分析
- アンケート自由回答の集計
- コンテンツのモデレーション
- スパムメールの検出
具体的な例を挙げると、カスタマーサポートに届く大量の問い合わせを「緊急度」「問い合わせ内容」「担当部署」といったカテゴリに自動分類することが考えられます。これにより、適切な担当者への迅速な割り振りが可能になり、顧客対応の速度と質が向上します。また、SNS上の顧客の声をポジティブ・ネガティブ・中立に分類し、自社製品やサービスの評判をリアルタイムで把握することも可能です。
LLMテキスト分類の主要な手法
LLMを用いたテキスト分類には、大きく分けて「プロンプトエンジニアリング」と「ファインチューニング」という2つのアプローチが存在します。どちらの手法を選択するかは、求める精度、利用可能なデータ量、そしてコストや開発期間によって決まります。それぞれの特徴を理解し、目的に合った手法を選ぶことが成功の鍵です。
プロンプトエンジニアリングによる分類（Zero-Shot/Few-Shot）
プロンプトエンジニアリングは、LLMに対する指示（プロンプト）を工夫することで、モデルの性能を最大限に引き出す手法です。テキスト分類においては、追加の学習なしで分類タスクを実行させる「ゼロショット分類」と、いくつかの分類例をプロンプトに含めることで精度を向上させる「フューショット分類」があります。
ゼロショット（Zero-Shot）分類は、分類のカテゴリだけを指示する最も手軽な方法です。例えば、「次の文章を『政治』『経済』『スポーツ』のいずれかに分類してください」と指示するだけで、LLMは事前知識を基に分類を試みます。開発が非常にスピーディで、データ準備のコストがかからないのが最大のメリットと言えるでしょう。
フューショット（Few-Shot）分類は、プロンプト内に2〜5個程度の具体例を提示する手法です。これにより、LLMはどのような基準で分類すればよいかをより正確に理解し、ゼロショットに比べて格段に精度が向上します。ドメイン固有の専門的な分類を行いたい場合に特に有効なアプローチです。
https://media.a-x.inc/ai-literacy/ファインチューニングによる特化モデルの構築
ファインチューニングは、事前学習済みのLLMに対して、特定のタスクに特化した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、汎用的なLLMを特定のドメインやタスクに最適化し、プロンプトエンジニアリングだけでは到達できない高い精度を実現できます。
例えば、医療分野の論文を特定の疾患カテゴリに分類する場合、専門用語や特有の文脈を理解する必要があるため、フューショット分類だけでは限界があります。このようなケースでは、数百から数千件の「論文と疾患カテゴリ」のペアデータを学習させることで、その分野に特化した高精度な分類モデルを構築できます。ただし、質の高い学習データの準備と、モデルの学習にコストと時間が必要になる点がデメリットとして挙げられます。
https://media.a-x.inc/ai-requirements/【実践】プロンプトエンジニアリングでのテキスト分類
LLMテキスト分類の精度は、プロンプトの設計品質に大きく左右されます。ここでは、特別なモデル開発を行うことなく、プロンプトエンジニアリングだけで高い分類精度を実現するための具体的な原則とテクニックを紹介します。これらの手法を実践することで、LLMの能力を最大限に引き出すことが可能です。
高精度な分類を実現するプロンプト設計の原則
精度の高い分類を実現するためには、LLMに対して曖昧さのない、明確な指示を与えることが不可欠です。以下の4つの原則を意識してプロンプトを設計しましょう。
- 明確な役割の付与
- 網羅的なカテゴリ定義
- 分類基準の明示
- 具体例の提示（Few-Shot）
まず、「あなたは熟練のデータアナリストです」のように、LLMに専門家としての役割を与えることで、出力の質が向上します。次に、分類カテゴリは「その他」を含め、全てのテキストがどれか一つに必ず分類されるように網羅的に定義することが重要です。さらに、各カテゴリの定義や、どのような場合にどのカテゴリに分類すべきかという判断基準を具体的に記述します。最後に、いくつかの分類例を提示するフューショット学習を取り入れることで、LLMはタスクの意図をより深く理解し、分類精度が飛躍的に向上します。
出力をJSON形式で安定させるテクニック
LLMの出力を後続のシステムで自動処理するためには、出力形式を一定に保つことが極めて重要です。自然な文章で回答させるのではなく、JSON（JavaScript Object Notation）形式で出力させることで、プログラムによる処理が格段に容易になります。
プロンプトで出力形式を具体的に指定するのが効果的です。例えば、「以下の形式のJSONオブジェクトのみを出力してください。 `{\”category\”: \”分類カテゴリ名\”, \”confidence_score\”: 0.0〜1.0の信頼度スコア}`」のように、キーと値の型、そして出力例を明確に示します。この指示に加え、入力データ側で個人情報や機密情報を事前にフィルタリング・マスキングする工程や、出力結果に意図しない情報が含まれていないかを正規表現などで自動検査する仕組みを導入すると、より堅牢なシステムを構築できます。
さらに、信頼度スコアの精度を高めるためには、その算出方法を工夫する必要があります。OpenAI APIの`logprobs`パラメータなどを利用してトークンごとの生成確率を取得し、それに基づいてスコアを算出する方法が有効です。これにより、単なるモデルの主観的な自信度ではなく、より客観的な信頼性を担保した上で、後続処理の判断基準として活用できます。
LLMテキスト分類の実装手順
LLMテキスト分類をプロジェクトとして成功させるためには、計画的なアプローチが不可欠です。実装は大きく「準備フェーズ」と「実装・評価フェーズ」の2段階に分けられます。各フェーズでのポイントを押さえることで、手戻りを防ぎ、効率的に開発を進めることができます。
準備フェーズ：目的定義とモデル選定
実装に着手する前に、プロジェクトの土台を固める準備フェーズが重要です。この段階では、何を達成したいのかを明確にし、最適なツールを選定します。
まず、「何のためにテキスト分類を行うのか」という目的を具体的に定義します。例えば、「顧客からの問い合わせ内容を分析し、製品改善に繋げる」「SNSの投稿から自社ブランドの評判を測定する」など、ビジネス上のゴールを明確にしましょう。目的が明確になれば、どのようなカテゴリが必要か、どの程度の精度が求められるかが自ずと決まります。（出典：機械学習ワークフローとは？）
次に、目的に合ったLLMを選定します。例えば、2025年9月時点の公表情報に基づく一例として、OpenAI社のGPT-5、Google社のGemini 2.5 Pro、Anthropic社のClaude Sonnet 4.5などが挙げられます。モデル選定では、分類精度だけでなく、処理速度、API利用料金、そしてセキュリティ要件（入力データをモデルの学習に利用させないかなど）を総合的に比較検討することが重要です。
実装・評価フェーズ：データ準備から性能評価まで
目的とモデルが決定したら、いよいよ実装と評価のフェーズに移ります。このフェーズでは、実際に手を動かし、分類システムの性能を客観的に評価して改善を繰り返します。
最初に、分類性能を評価するためのテストデータセットを準備します。これは、人間が正解カテゴリを付与したテキストデータの集まりです。少なくとも100件程度の多様なデータを用意することが望ましいでしょう。次に、準備フェーズで立てた方針に基づき、プロンプトの設計や、必要であればファインチューニングの実装を行います。
実装したシステムにテストデータを入力し、その出力と人間が付与した正解カテゴリを比較して性能を評価します。評価指標としては、単純な正解率（Accuracy）だけでなく、特定のカテゴリに対する精度（Precision）、網羅率（Recall）、そして両者のバランスを取ったF1スコアなどを用います。目標精度に達しない場合は、プロンプトを改善したり、フューショットの例を見直したりといった試行錯誤を繰り返すことになります。（出典：テキスト分類モデルの評価指標について）
おすすめのLLMテキスト分類ツール・ライブラリ5選【2025年版】
LLMテキスト分類を効率的に実装するためには、適切なツールやライブラリの選定が鍵となります。ここでは、2025年時点で主流となっている、開発者にとって強力な選択肢を5つ紹介します。これらを活用することで、複雑な実装を簡素化し、開発プロセスを加速させることが可能です。
| ツール・ライブラリ | 特徴 | 主な用途 |
|---|---|---|
| OpenAI API | GPT-5など最新鋭のモデルを手軽に利用可能。Chat APIや構造化出力機能で高精度な分類を実装できます。（旧来の専用エンドポイントは現在非推奨） | 高精度な分類、迅速なプロトタイピング |
| Google Cloud Vertex AI | Gemini 2.5 Proなどを利用。データ準備からモデル学習、デプロイまでを一気通貫で管理可能。 | 大規模データ処理、エンタープライズ向け開発 |
| Anthropic Claude API | 長い文脈の理解に定評。構造化されたプロンプト（XML形式など）で安定した出力を得やすい。 | 複雑な指示に基づく分類、ドキュメント要約・分類 |
| Hugging Face Transformers | 多種多様なオープンソースLLMを利用できるライブラリ。ファインチューニングの自由度が高い。 | カスタムモデル開発、オンプレミス環境での利用 |
| LangChain | LLMアプリケーション開発を効率化するフレームワーク。プロンプト管理や外部ツール連携が容易。 | 複雑な分類ワークフローの構築、RAG実装 |
これらのツールはそれぞれに強みがあります。手軽に高精度な分類を試したい場合はOpenAIやAnthropicのAPIが適しています。一方で、自社データでモデルを細かくカスタマイズしたい、あるいはオープンソースモデルを活用したい場合にはHugging Face Transformersが強力な選択肢となります。LangChainはこれらのAPIやライブラリをさらに使いやすくするための「糊」のような役割を果たし、複雑なアプリケーション開発をサポートします。
テキスト分類の精度を高めるためのポイント
LLMテキスト分類の初期実装を終えた後、さらなる精度向上を目指すためには、いくつかの重要なテクニックがあります。プロンプトの質を継続的に改善すること、そして人間とAIが協調してシステムを洗練させていくサイクルを構築することが、成功への鍵となります。
プロンプトとデータの質を改善するテクニック
分類精度に最も直接的な影響を与えるのは、プロンプトと、フューショットで用いるデータの質です。まずは、精度が低いカテゴリの分類に失敗した例を分析し、なぜモデルが間違えたのかを考察することから始めましょう。
失敗の原因がカテゴリ定義の曖昧さにあるなら、プロンプト内の定義をより具体的に修正します。例えば、「その他」に分類されすぎる場合は、新たなカテゴリを追加するか、既存のカテゴリの範囲を広げる検討が必要です。また、フューショットで提示する例が不適切である可能性も考えられます。モデルが特に混同しやすいカテゴリ間の境界線上にあるような、質の高い「お手本」となる例を追加・修正することで、モデルの判断基準がより明確になり、精度が向上します。
継続的な評価と改善サイクル（Human-in-the-loop）
一度構築したシステムを放置するのではなく、継続的に評価し改善していく仕組みが重要です。ここで有効なのが「Human-in-the-loop（HITL）」という考え方です。
これは、AIによる自動分類の結果のうち、信頼度が低いものや、ビジネス上特に重要なものだけを人間がチェックし、必要に応じて修正するワークフローを指します。例えば、LLMが出力した分類カテゴリに信頼度スコアを付けさせ、スコアが80%未満のものは人間のレビュー対象とします。
人間が修正したデータは、単にその場の修正で終わらせるのではなく、貴重な教師データとして蓄積していきます。この蓄積されたデータを定期的に分析し、プロンプトの改善に役立てたり、将来的にファインチューニングを行うためのデータセットとして活用したりすることで、システム全体の精度を継続的に向上させるスパイラルを生み出すことができます。
LLMテキスト分類の注意点と対策
LLMテキスト分類は非常に強力な技術ですが、導入にあたってはいくつかの注意点を理解し、事前に対策を講じる必要があります。特に、AIが生成する情報の信頼性、内在するバイアス、そしてコストやセキュリティに関する問題は、ビジネス利用において避けて通れない課題です。
主な注意点として、以下の4つが挙げられます。
- ハルシネーション（もっともらしい嘘）
- モデルに内在するバイアス
- API利用コストの増大
- データプライバシーとセキュリティ
LLMは時として、事実に基づかない情報を生成する「ハルシネーション」を起こすことがあります。対策としては、出力に信頼度スコアを含めさせ、低い場合は人間が確認するフローを組むことが有効です。また、LLMは学習データに含まれる社会的バイアスを反映する可能性があるため、特定の属性に対して不公平な分類をしていないか、公平性に関する評価指標を用いて定期的に監査する必要があります。監査プロセスには、是正措置の計画や外部専門家によるレビューを含めることが望ましいでしょう。
大量のテキストを処理する場合、APIの利用料金が想定以上にかさむ可能性も考慮しなければなりません。処理リクエストをまとめて送信（バッチ処理）する、より安価なモデルを併用するなどのコスト管理が求められます。 最後に、機密情報や個人情報を含むテキストを外部のAPIサービスに送信する際は、入力データがモデルの再学習に使われない設定を選択することはもちろん、API提供事業者との間でデータ処理契約（DPA）を締結するなど、組織としてのセキュリティ対策が不可欠です。
https://media.a-x.inc/generative-ai-manual-creation/業界別｜LLMテキスト分類の活用事例
LLMテキスト分類は、既に多くの業界で具体的な成果を上げています。ここでは、AX CAMPの導入企業様の中から、テキストデータの分類・活用に関連する業務を自動化・効率化した3社の事例を紹介します。これらの事例から、自社での活用イメージを具体的に掴んでみてください。
美容健康食品・化粧品製造販売：エムスタイルジャパン様の事例
エムスタイルジャパン様では、コールセンターに蓄積される顧客の声の履歴確認や、手作業での広告レポート作成に多くの時間を要していました。AX CAMPの研修を通じて業務自動化を推進した結果、コールセンターの確認業務にかかっていた時間は月16時間からほぼ0時間になり、全社で月100時間以上の業務削減を達成しました。これは、通話履歴テキストを内容に応じて自動分類・要約することで、確認作業そのものを不要にした好例です。（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）※本事例は一例であり、同様の効果を保証するものではありません。
マーケティング支援企業：Route66様の事例
マーケティング支援を手掛けるRoute66様は、クライアント向けコンテンツの原稿執筆に多くの時間を費やすという課題を抱えていました。AX CAMPの実践型研修をきっかけにAI執筆ツールを導入し、プロンプトエンジニアリングを駆使することで、コンテンツの骨子作成やアイデア出しを自動化。結果として、1本の原稿執筆にかかっていた時間が24時間からわずか10秒へと劇的に短縮されました。これは、分類技術を応用して参考情報を整理・構造化し、執筆プロセスを効率化した事例と言えます。
SNS広告・ショート動画制作：WISDOM合同会社様の事例
事業拡大に伴い人材採用のコストと業務負荷が増大していたWISDOM合同会社様は、AI活用による業務自動化に着目しました。AX CAMPの研修で得たスキルを活かし、これまで人手に頼っていた定型業務や情報収集・整理業務をAIに代替させた結果、採用予定だった2名分の業務負荷を完全にAIでカバーすることに成功しました。顧客からの問い合わせやSNS上のコメントを内容に応じて自動で分類・整理し、対応の優先順位付けや担当者割り振りを自動化したことが、この成果に大きく貢献しています。（出典：AIリテラシー研修とは？企業が全社導入で得る3つのメリットと成功事例）
LLMテキスト分類の今後の展望とトレンド【2025年】
LLMテキスト分類の技術は、現在も急速に進化を続けています。2025年以降、この分野ではいくつかの重要なトレンドが主流になると予測されています。これらの動向を把握しておくことは、将来を見据えたシステム設計や技術選定において非常に重要です。
注目すべきトレンドは以下の通りです。
- マルチモーダル化
- エージェント化（Agentic Workflows）
- オンデバイスLLMの普及
- ドメイン特化型モデルの進化
マルチモーダル化は、テキストだけでなく、画像や音声といった複数の種類のデータを統合的に理解し、分類する技術です。 例えば、製品画像とその説明文を合わせて分析し、「デザインに優れた高品質な製品」といった、より高度なカテゴリ分類が可能になります。 エージェント化は、LLMが単に分類するだけでなく、その結果に基づいて次の行動を自律的に計画・実行する「Agentic Workflow」の実現を指します。 例えば、クレームと分類されたメールに対し、自動で謝罪文案を作成し、担当者の承認を求めるといった一連の作業を自動化します。
また、より小型で効率的なオンデバイスLLMが普及することで、スマートフォンなどの端末上で直接テキスト分類が実行可能になり、プライバシーと応答速度が向上します。 さらに、特定の業界（医療、金融、法務など）の専門知識に特化してファインチューニングされたドメイン特化型モデルの利用が進み、汎用モデルでは困難だった高い専門性が要求されるタスクでの精度が飛躍的に向上すると期待されています。（出典：機械学習ワークフローとは？）
LLMの導入やテキスト分類の活用ならAX CAMPへご相談ください
本記事で解説したLLMによるテキスト分類は、正しく導入すれば業務効率を劇的に改善するポテンシャルを秘めています。しかし、「どのモデルを選べばいいかわからない」「高精度なプロンプトが作れない」「自社の業務にどう応用すれば良いか具体的なイメージが湧かない」といったお悩みを持つ方も少なくないでしょう。
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まとめ：LLMテキスト分類で業務の自動化と高度化を実現しよう
本記事では、LLMを活用したテキスト分類について、その基本から主要な手法、実践的な実装手順、精度向上のポイント、そして未来の展望までを網羅的に解説しました。
重要なポイントを以下にまとめます。
- LLMは少ないデータで高精度なテキスト分類を可能にし、従来の手法を大きく変革する。
- 手法には手軽なプロンプトエンジニアリングと、高精度を目指すファインチューニングがある。
- 精度向上には、明確なプロンプト設計と、人間による評価・改善サイクル（HITL）が鍵となる。
- 今後のトレンドとして、テキスト以外の情報も扱うマルチモーダル化や、自律的にタスクをこなすエージェント化が進む。
LLMテキスト分類を導入することで、これまで人手に頼らざるを得なかった多くの定型業務を自動化し、従業員をより創造的な業務にシフトさせることが可能です。また、顧客の声や市場のトレンドといった膨大なテキストデータから、これまで見過ごされていた貴重なインサイトを抽出することも夢ではありません。
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