― 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。
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