LLMの精度を評価・改善するテクニックとは？生成AIをつかいこなすデータ戦略のポイントを徹底解説！

生成AIの活用が進む中で、企業でもLLM（大規模言語モデル）の導入したものの精度改善に苦戦しているケースは多いでしょう。汎用的なモデルを導入しても、誤答や曖昧な回答が多いままでは業務で活用するわけにはいきません。

特に、社内ナレッジや専門領域への適用時には、データの質や量、プロンプト設計、評価体制の整備がLLMの安定した運用を左右します。

本記事では、LLMの精度が上がらない原因を多角的に分析し、明日から試せるプロンプトの工夫から、RAG（検索拡張生成）による回答精度の強化、ファインチューニングによる業務特化まで具体的な改善手法を網羅的に解説します。評価結果を改善につなげるデータ戦略も詳しく紹介し、持続的な精度改善を実現する方法を示しています。

LLMの精度が安定しない、改善しても効果がないという方は、ぜひ参考にしてみてください。

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カスタイマイズLLMを精度改善・性能向上するテクニックと効果測定方法

LLMの精度を高めるには、以下の主要な改善テクニックと、その成果を確認するための評価手法の実行が効果的です。

プロンプトエンジニアリング

プロンプトエンジニアリングは、LLMの精度改善において最も直接的なアプローチです。LLMへの指示（プロンプト）を工夫することで、回答の精度を高めます。

モデルに対して与える指示文を最適化することで、出力の一貫性や正確性を向上させることが可能になります。

例えば、単に「要約して」と入力するのではなく、「専門用語を残しながら500文字以内で要約して」といった具体的な条件を与えることで期待する形式に近い出力を得られます。代表的なプロンプトエンジニアリングの手法は以下です。

プロンプト設計の効果測定は、ベンチマークタスクを用いた自動評価と、人手による妥当性チェックの併用がおすすめです。特に、業務特化型のカスタマイズLLMでは、実際の利用シナリオを再現したテストケースを準備することが重要です。

これによりLLMの評価サイクルが確立され、継続的な改善につなげられます。モデル自体に変更を加えないため、最も手軽で迅速に試せる改善策です。

RAGによる検索精度強化

社内情報検索にもよく活用されるRAG（検索拡張生成）は、LLMの精度改善に有効な手法です。モデル単体では保持していない最新の情報や専門知識を、指定するナレッジベースから検索・取得して組み合わせることで回答の正確性と網羅性を高められます。

特に企業内のカスタマイズLLMでは、社内文書やマニュアル、FAQを検索対象とすることで業務に直結する回答を生成できます。

RAGの導入による効果測定は、検索精度を評価する指標（リコールやPrecision）と、生成出力の妥当性を評価する指標の併用が効果的です。また、回答の有用性や満足度を定性的に確認することで、実利用環境に即した改善サイクルを回せます。

また、RAGはデータドリフト対策としても有効です。ナレッジベースを継続的に更新すれば、モデルを再学習せずとも最新情報を反映できます。

回答の自己検証

LLMは高度な自然言語生成能力を持ちますが、事実誤認や矛盾を含む回答を生成するリスクもあります。これを防ぐ有効な手法が、回答の自己検証です。自己検証とは、モデルが生成した出力に対して追加のプロンプトを用いて論理的な整合性や根拠の有無をチェックさせる仕組みを指します。

セルフベリフィケーションやセルフクリティークと呼ばれることもあります。

ある回答を生成した後で、以下のような追問することで、回答の正確性を高められます。

• その結論の根拠となるデータや事例はありますか？
• その方法以外に考えられるアプローチはありますか？
• 別の視点や反対の立場から考えると、どのような指摘や反論があり得ますか？
• 回答をさらに明確にするために補足すべき情報は何ですか？
• 回答を自己評価し、信頼度を5段階で示してください

上記のような質問を使用する手法は、Chain of Verification (CoVe)と呼ばれます。

回答の自己検証を行う方法には、複数のモデルやエージェントを組み合わせる自己一致検証や、回答を複数回生成して比較するサンプル検証などの方法があります。これにより、モデルの出力に一貫性と信頼性を持たせることが可能です。

効果測定としては、誤答率の低減やユーザーからのフィードバック改善率を指標とするのが適切です。自己検証を組み込むことでLLMは信頼できるアシスタントへと進化し、性能向上と実用性を両立できます。

モデルのハイブリッド化・サイズ最適化

LLMの精度改善には、モデルのハイブリッド化とサイズ最適化が効果的です。

大規模なモデルでは高精度な出力が得られるものの、計算コストや応答速度の低下といった課題が生じやすくなります。逆に小規模モデルのみでは、専門性の高い質問や複雑なタスクに対応できない場合があります。

そこで注目されているのが、複数モデルを組み合わせるハイブリッド化です。例えば、定型的な問い合わせや分類タスクにはSLMなどの小規模モデルを用い、専門知識が必要な応答には大規模モデルを活用することでバランスの取れた性能向上が可能となります。

また、知識蒸留技術を用いて大規模モデルの知識を軽量モデルに移し替えることで、精度を維持しながら運用コストを削減する方法もあります。

効果測定においては、出力精度に加え、応答時間や処理コストもKPIとして評価しましょう。こうした最適化によって、業務要件に即した高い実用性を発揮します。

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フィードバック（RLHF）の反映

ユーザーからのフィードバックを学習に反映するRLHF（Reinforcement Learning with Human Feedback）は、LLMの精度改善において有効な手法です。RLHFでは人間の評価を通じて、望ましい回答と不適切な回答をモデルに学習させることで実利用に即した性能向上を実現できます。

特に、業務特化型のカスタマイズLLMでは、社内担当者の知見を取り入れることで回答の妥当性や業務適合性を高められる点が強みです。

具体的には、モデル出力に対して人間がランキング評価を行い、それを強化学習の報酬モデルに組み込むというプロセスが一般的です。また、RLAIF（AIによるフィードバック活用）を組み合わせれば、改善サイクルを加速できます。

効果測定としては、ユーザー満足度やエラー率の変化をKPIに設定することで効果を定量化しやすくなります。RLHFを継続的に取り入れることで、ユーザーの期待に応えられるLLMに改善できます。

段階的なロールアウト・カナリアリリースでの運用

LLMを改善・更新した際に、その効果やリスクを検証せず展開すると、予期せぬ不具合やユーザー体験の低下を招く恐れがあります。段階的なロールアウトやカナリアリリースといった運用手法は、一部のユーザーや限定的な業務範囲で先行利用して問題の有無を検証するのに有効です。

小規模からスタートする運用方法によって、精度改善の効果をリアル環境で測定できると同時に不具合の影響範囲を抑えることが可能です。具体的には、特定のユーザーグループに対して新旧モデルを並行提供し、応答品質や業務効率の変化を比較するA/Bテストが効果的です。

そのため、効果測定では誤答率や応答時間の変化に加え、ユーザーからのフィードバックや業務への影響度もKPIに含めることが望まれます。こうした段階的な運用によって、LLMの精度改善を安全かつ持続的に進められます。

ファインチューニングの活用

ファインチューニングは、汎用的なLLMを特定業務に最適化し、精度改善を実現する手法です。事前学習済みモデルに対して企業固有の文書や業務データを追加学習させることで、一般モデルでは拾いにくい用語や文脈を理解できるようになります。

ファインチューニングでのアプローチ手法では、以下の2つが代表的です。

• フルファインチューニング：全パラメータを再学習する手法、高い効果を期待できる一方でコストや学習データ量が課題
• 軽量ファインチューニング：LoRAやアダプタ方式といった手法、特定レイヤーのみを学習対象にすることで効率的に性能向上

これらのファインチューニングは、業務要件やシステム環境に応じて選択することが重要です。ファインチューニングには、質の高い教師データを大量に準備する必要があり、また、モデルの学習には相応の計算コストと専門知識が求められます。

効果測定方法としては、以下の項目をKPIとして設定するのが一般的です。

• 導入前後のタスク精度比較
• 業務工数削減率
• ユーザー満足度の変化

ファインチューニングを適切に運用することで、汎用なモデルを自社専用のLLMへと進化させることができます。

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LLMの精度が上がらない原因を切り分ける

LLMを業務に導入しても、期待通りの成果が得られないケースは珍しくありません。多くの場合、問題はモデルそのものよりも、周辺の設計や運用に起因します。

学習データの質が低い、量が少ない

LLMが学習するデータの質が低い場合、誤った情報が含まれやすく、不正確な回答を生成しやすくなってしまいます。また、量が不足していると、汎用性が損なわれます。

業務特化型のカスタマイズLLMでは、社内文書やナレッジベースに含まれる情報の網羅性と信頼性が重要です。そのため、以下が求められます。

• 高品質なデータを収集・整理する
• ドメイン固有の情報を蓄積する
• データ拡張を活用して不足領域を補う

不足領域を補うことで、学習データの多様性を確保し、モデルの適応力を高めることが可能です。

プロンプト設計が不明確

LLMの精度改善において、プロンプト設計は大きく影響します。どれほど高性能なモデルを用いても、入力が曖昧であれば出力も不安定になりやすく、期待する業務成果に結びつきません。

具体的な条件や制約を提示しないまま指示すると、回答が冗長になったり、情報が抜け落ちる可能性があります。そのため、適切なプロンプトエンジニアリングを行い、モデルが持つ知識を効率的に引き出すことが必要です。

さらに、プロンプトの効果を評価・改善する仕組みを整備することも欠かせません。利用シナリオごとにテストケースを設け、出力の妥当性を測定することで、どの設計が効果的かを把握できます。

また、業務に応じたテンプレートを作成・標準化することで、担当者ごとで生じる出力精度の差を減らし、安定した精度を確保できます。

評価指標と改善サイクルが整備されていない

LLMの精度が向上しない背景には、明確な評価指標と改善サイクルの欠如が関わっている可能性があります。モデルの出力を感覚的な評価に頼っていると、改善の方向性が定まらず、性能向上が見込めません。

そのため、定量的・定性的な評価項目を組み合わせ、KPIとして設定することが重要です。

• 定量的：正解率や再現率
• 定性的：ユーザー満足度や回答の一貫性

また、評価を一度で終えるのではなく、継続的な改善サイクルに組み込みます。業務での実利用データをフィードバックとして蓄積すれば、評価指標と改善サイクルが一体化し、LLMの精度改善が持続される仕組みとなります。

関連記事：「LLM導入での評価体制構築で難しいのは？改善サイクルの運用フロー、自動評価を実現するポイント」

モデルの選定・サイズの不適合

LLMの精度改善を阻害する要因として、利用目的に対して適切でない基盤モデルを選んでしまっていることが挙げられます。大規模なモデルは高精度な出力を期待できますが、あらゆる業務に最適とは限りません。

そのため、限定的なタスクに巨大なLLMモデルを導入すると、計算コストや応答時間が増大し、運用が非効率になります。逆にSLMのような小規模モデルを選ぶと、知識の不足や推論力の弱さから、精度が安定しないケースが多発します。

カスタマイズLLMの導入においては、用途に応じたモデルのハイブリッド化や、サイズの最適化が効果的です。さらに、以下のようにモデルを併用することで、バランス良く性能向上を実現できます。

• 汎用的な知識を扱う部分：汎用的で大きなモデル
• 定型処理や高速応答が求められる場面：SLMなど軽量モデル

データドリフト

データドリフトとは、学習時に使用したデータと運用時に入力されるデータの分布が変化し、モデルが環境に適応できなくなる現象を指します。業界用語や製品情報、規制に変更が加わると過去の学習データでは対応できなくなり、回答の正確性が下がります。

データドリフトの問題を放置すると、ユーザーからの信頼を損ない、業務活用におけるLLMのROIが低下するリスクが高まります。そのため、定期的なモデル評価や、RAGによる知識ベースの更新が不可欠です。

LLMの評価結果を改善・向上につなげるデータ戦略のポイント

LLMの精度改善を継続的に実現するには、評価結果をデータ戦略で活用する必要があります。以下では、評価結果を改善に直結させるデータ戦略を解説します。

関連記事：「LLM（大規模言語モデル）の性能評価方法とは？指標設定方法・改善サイクル・注意点」

評価データのフィードバック収集

LLMの精度改善を実現するには、モデルが生成した出力に対するフィードバックを収集し、運用に反映させることが必須です。ユーザーから得られる評価データには定性的な観点も含めることで、実環境に適した改善につながります。

特にカスタマイズLLMでは、実際に利用している部門からフィードバックを取り入れることで、出力の業務適合性を高めることが可能です。

フィードバックデータの収集方法としては、以下のようなものがあります。

• ユーザーインターフェースからの直接入力
• ログデータの分析
• 定期的なサーベイ・アンケート
• 人手によるアノテーション評価
• AIフィードバック（RLAIF）

これらを組み合わせることで、多角的な視点から改善点を特定できます。フィードバック収集は一度きりではなく、改善サイクルの中心に位置付けることが重要です。

評価メトリクスとアノテーションの標準化

LLMの評価方法が属人的であったり、基準が曖昧であると、出力に対して評価者ごとに異なる判断が下され、改善の方向性がぶれてしまいます。その結果、LLM性能向上のための施策が適切に機能せず、改善効果の測定も困難です。

そこで有効なのが、評価メトリクスとアノテーション基準の標準化です。標準化を進めることで、評価結果を安定的に比較できるようになり、データ戦略として改善サイクルに組み込みやすくなります。

標準化のためには、定量的指標と定性的指標を明確に切り分けることが有効になります。

• 定量：正解率、再現率、BLEUやROUGEといった言語評価指標
• 定性：業務上の有用性やユーザー満足度

また、アノテーションに関するガイドラインを策定し、用語の定義や判断基準を統一することで、評価の再現性が向上します。

RAGとナレッジベースの最適化

RAGを導入することで、ナレッジベースから関連情報を検索し、回答に反映できるようになります。しかし、この仕組みもナレッジベースが整理されていなければ、十分な効果を発揮しません。

そのため、以下のような作業が必要です。

• メタデータ設計の最適化
• インデックスの最適化
• フォーマットの統一
• 情報の重複や古いデータの排除

また、ユーザーログから得られる検索クエリを分析することで知識領域を特定し、ナレッジベースに反映させることが可能です。さらに、ナレッジベースの更新によってデータドリフトを防ぎ、LLMの性能向上を持続的に支えられます。

RLAIFアプローチ

LLMの精度改善を持続的に行うには、ユーザー評価を学習に反映させる仕組みが不可欠です。その代表例が、RLHF（Reinforcement Learning with Human Feedback）とRLAIF（Reinforcement Learning with AI Feedback）です。

RLHFでは、モデル出力に対して人間がランキングや正誤ラベルを付与し、強化学習の報酬モデルに反映させます。

一方、RLAIFはAI自身を評価者として活用し、大規模にフィードバックを生成できる点が特徴です。人手による評価作業を削減できるため、RLHFと組み合わせて実運用に適したバランスを取れます。

特に、社内のナレッジやFAQをベースにしたカスタマイズLLMでは、初期段階でRLAIFを用いて大量のフィードバックを作成し、重要領域については人間評価を追加するハイブリッド型が効果的です。

こうしたRLHF/RLAIF的アプローチを体系的に取り入れることで、LLMの精度向上を継続的に推進できます。

セキュリティチェック・倫理配慮

LLMの精度改善を実運用に結びつけるには、セキュリティと倫理面での配慮も欠かせません。モデルが生成する回答に、個人情報や機密情報が内包したり、バイアスのあるデータが反映されたりすると情報漏えいのリスクや企業の信用失墜につながります。

この課題に対応するには、事前にセキュリティポリシーを定義し、フィルタリングやコンテンツモデレーションを組み込むことが重要です。また、アノテーション段階で倫理的に配慮されたデータを整備することで安全な回答を生成する基盤を整えられます。

さらに、生成結果に対する自動検知機能や人間による監視を組み合わせれば、リスクを最小化しつつ精度改善サイクルを回すことが可能です。そのための効果測定としては、セキュリティインシデントの発生率や不適切出力の検出率をKPIに設定するのが有効です。

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LLMの精度改善テクニックについてよくある質問まとめ

まとめ

LLMの精度を改善するには、多面的な取り組みが必要です。精度が上がらない原因を明確に把握し、改善に効果的なテクニックを採用することで、出力の一貫性や信頼性を高められます。また、評価指標の標準化やフィードバック収集を仕組み化することで、精度改善のサイクルを確立できます。

そのためには、まず自社の課題に即したLLM評価体制を整備し、効果測定ができる基盤をつくることが必要です。その上で、プロンプトエンジニアリングやRAGの導入、ファインチューニングなどを段階的に進めていきましょう。

自社の業務要件やデータ状況に合わせて最適な改善策を設計し、継続的な運用体制を構築するには深い専門知識と経験が求められます。もし、何から手をつけるべきか分からない、あるいは改善の取り組みが頭打ちになっていると感じる場合は専門家の知見を活用することも有効な手段です。

現状の課題整理から、最適な技術の選定、そして持続可能な改善サイクルの構築まで、専門家と共に取り組むことで、LLM活用の成功をより確実なものにできるでしょう。