― PRODUCE WAVESのAIとの向き合い方 ―
LLM（大規模言語モデル）は、ここ数年で一気にビジネスの現場へ浸透しました。
チャットボット、業務自動化、データ整理、文章生成など、活用事例は日々増え続けています。
一方で、私たちが現場で多く目にするのは、
「思ったより使えなかった」
「PoCで止まってしまった」
「期待値と現実のズレが大きい」
といった声です。
この原因は、LLMそのものの性能不足というよりも、理解の仕方にあると私たちは考えています。
LLMは “魔法” ではない
LLMは非常に強力な技術ですが、万能ではありません。
得意なこと、苦手なこと、前提条件、限界があります。
しかし実際の現場では、
- ツールの使い方だけが先行する
- 「AIなら何とかしてくれる」という期待が膨らむ
- 技術的な制約が十分に共有されない
といった状態で導入が進むケースも少なくありません。
結果として、「技術はあるのに、判断を誤る」という状況が生まれてしまいます。
PRODUCE WAVESが重視していること
PRODUCE WAVESでは、LLMを “流行りの技術”として扱わない というスタンスを取っています。
私たちが重視しているのは、
- 何ができるのか
- 何ができないのか
- どこから先は設計や運用の問題になるのか
を、感覚ではなく整理された知識として共有することです。
そのため、個々のエンジニアの経験や勘だけに頼らず、体系的に整理された学びを取り入れることを大切にしています。
こうした考えのもと、社内のエンジニアが、東京大学 松尾研究室主催の大規模言語モデル（LLM）講座を受講しました。
この講座をどう位置づけているか
ここで誤解してほしくないのは、この取り組みを
「すごい資格を取った」
「高度なAIがすぐ作れるようになった」
といった意味で捉えていない、という点です。
私たちはこの講座を、LLMを正しく判断するための “共通言語を整える場” として位置づけています。
- 過剰な期待を持たないため
- 限界を理解した上で設計するため
- 「できないこと」を正直に説明するため
そのための基礎的な整理として、価値があると考えています。
会社としてのAI活用の姿勢
PRODUCE WAVESが目指しているのは、「AIを売る会社」ではありません。
- 無理な提案をしない
- 曖昧なまま導入を進めない
- 技術的な前提を省略しない
こうした姿勢を貫くことが、結果的にクライアントの事業や現場を守ると考えています。
LLMは、正しく使えば大きな力になります。
一方で、理解が曖昧なまま使えば、期待外れや運用負荷といった“別の問題”を生み出します。
だからこそ私たちは、実装の前に、理解を整えるというプロセスを大切にしています。
最後に
LLMは今後、さらに身近な技術になっていくでしょう。
だからこそ重要なのは、「どれだけ新しいか」ではなく、「どれだけ冷静に扱えているか」だと考えています。
PRODUCE WAVESはこれからも、できること・できないことを切り分けながら、現場にとって意味のあるAI活用を支援していきます。
（補足）
※本記事は、特定の講義内容や個人の感想を紹介するものではなく、
PRODUCE WAVESとしてのAI・LLMに対する基本的な考え方を整理したナレッジ記事です。
※本記事で触れている学習背景として、PRODUCE WAVESの社内エンジニアは、
東京大学 松尾研究室主催「大規模言語モデル（LLM）講座」を受講し、所定の課程を修了しています。
以下は、当該講座の受講修了証です。
※本修了証は、特定のスキルレベルや実装能力を保証するものではありません。
PRODUCE WAVESでは、本講座を「LLMを正しく判断するための基礎的な学習背景」として位置づけています。
LLMやAIの活用について、
「何ができて、何ができないのか」
「自社の状況では、どこから考えるべきか」
もし整理に迷われている点があれば、無理に導入を進める前に、一度ご相談ください。
PRODUCE WAVESでは、技術的な前提や選択肢を整理するところからお話しさせていただいております。
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