LLMで学習データはなぜ重要？必要なデータ種類、収集方法、前処理・アノテーションの手法まで徹底解説！

企業ごとのLLM（大規模言語モデル）のカスタマイズが一般的になると同時に、学習データの重要性も高まっています。LLMでは「Garbage In, Garbage Out」という概念があり、これは「入力するデータが不適切であれば、出力結果も必然的に不適切になる」という原則を指します。

つまり、学習データの品質はモデルの品質に直結するということです。そのため、LLMの開発・運用・改善において、学習データの品質は非常に重要です。

この記事では、LLMに必要な学習データの種類から収集方法、前処理とアノテーションについて解説します。また、データが不足している場合に有効な「データ拡張」についても紹介しており、効率的なデータ収集方法を示しています。

LLMに強い会社・サービスの選定・紹介を行います

今年度LLM相談急増中！紹介実績1,000件超え！

・ご相談からご紹介まで完全無料
・貴社に最適な会社に手間なく出会える
・AIのプロが貴社の代わりに数社選定
・お客様満足度96.8%超
・GPT、Claude、Gemini、Llama等の複数モデルに対応

完全無料・最短1日でご紹介 LLMに強い会社選定を依頼する

なぜLLMと学習データの関係が重要？

LLMの学習プロセスは、大きく2つのフェーズに分かれます。この違いを理解することが、データ戦略の第一歩です。

事前学習（Pre-training）

事前学習は、LLMに人間が使う言語の基本的な文法、単語の意味、事実、推論能力といった「世界の常識」を広く浅く教え込むフェーズです。

主な学習データは、インターネット上のテキスト、書籍、論文など巨大かつ多様なテキストデータを使います。多くの汎用LLM（GPT、Gemini、Llamaなど）は、このフェーズを完了した状態で提供されます。

多くの企業は、この学習済みモデルをベースに自社ユニークのLLM開発・カスタマイズを始めます。

ファインチューニング（Fine-tuning）

ファインチューニングは、事前学習済みの汎用LLMに、自社の専門知識や特定のタスク（例: 業界特有の問い合わせ対応、特定の文体でのメール作成）を教え込む手法です。「汎用モデル」から「専用モデル」へとカスタマイズする、エンタープライズでLLMを本格的に利用したい場合によく用いられる手法です。

必要な学習データは、プロジェクトの目的に特化した高品質な教師ありデータ（指示と理想的な回答のペアなど）です。ここが、企業の独自性や競争優位性を生み出す源泉となります。

どのようなタスクをLLMに解かせたいのか、そのために社内のどの情報資産が「宝の山」となり得るのかを事業視点で判断し、エンジニアに明確な方針を示すことがプロジェクト成功につながります。

もう一つの知識獲得手法：RAG（検索拡張生成）

ここで、ファインチューニングと共にもう一つ知っておくべき重要な手法がRAG（Retrieval-Augmented Generation / 検索拡張生成）です。これは、LLMに新しい知識を与えるための、より俊敏でコスト効率の高いアプローチです。

RAGシステムでは、ユーザーからの質問に応じて、まず社内ドキュメントや製品マニュアルなどの外部データベースから関連情報を検索します。その見つけてきた情報を「これを参考に回答してください」という形で、LLMへの指示（プロンプト）に含めて渡します。

LLMは、そのリアルタイムで与えられた情報に基づいて回答を生成します。

ファインチューニングのように、LLM自体に学習データを追加するわけではありません。ファインチューニングとRAGは競合するものではなく、目的によって使い分ける、あるいは組み合わせるべきものです。

LLMに強い会社・サービスの選定・紹介を行います

今年度LLM相談急増中！紹介実績1,000件超え！

・ご相談からご紹介まで完全無料
・貴社に最適な会社に手間なく出会える
・AIのプロが貴社の代わりに数社選定
・お客様満足度96.8%超
・GPT、Claude、Gemini、Llama等の複数モデルに対応

完全無料・最短1日でご紹介 LLMに強い会社選定を依頼する

LLMの目的達成に必要な学習データ4種類

LLMが導入目的を達成するために必要なデータは、大きく以下4種類に分類できます。

1. 構造化データ
2. 非構造化データ
3. 半構造データ
4. 合成データ

構造化データ

構造化データとは、一定のルールに基づいて整理されたデータを指します。代表的なデータは、以下の通りです。

これらはデータベースやスプレッドシートで管理されることが多く、検索性や集計性に優れている点が特徴です。

LLMにとって構造化データは、定量的な分析を伴う業務において有用です。例えば、社内のERPやCRMシステムと連携し、売上予測や顧客セグメンテーションを生成型AIで解釈・提示することが可能になります。

構造化データはLLM単体で扱うのが難しいケースもありますが、テキストと結び付けて利用することで業務上の意思決定を支援する基盤にもなり得ます。

非構造化データ

非構造化データとは、一定の形式に収まらない自由度の高い情報を指します。企業の業務では非構造化データが大半を占め、日々生成されています。

代表的なデータは、以下の通りです。

LLMにとって非構造化データは重要であり、学習データとして活用することで企業固有の知識や現場のノウハウをモデルに反映できます。非構造化データによってLLMの応答の自然さや一貫性が高まります。

ただし、非構造化データは情報の粒度や品質がバラバラな欠点があります。そのため、収集後には正規化やアノテーションを行い、意味の一貫性を担保することが不可欠です。

半構造データ

半構造データとは、構造化データと非構造化データの両方の特性を持つデータを指します。

完全に整然としたデータではない一方で、タグやキーといった規則性を含みます。そのため、一定の処理は可能です。

代表的な半構造データとしては、以下のようなものがあります。

• XMLデータ
• JSON形式のファイル
• システムログ
• Eメールデータ

LLMにとって半構造データは、システム間連携や業務フロー理解に役立ちます。顧客行動ログやIoT機器からのイベントデータを解析すれば、異常検知やプロセス改善に応用することが可能です。

また、RAGと組み合わせることで、半構造化された情報を検索・抽出して自然言語で解釈して提示することもできます。

合成データ

合成データとは、実際のデータを利用せずに、統計的特徴やシナリオをもとに人工的に生成されたデータを指します。生成AIを活用して作成されるため、実データが不足しているケースや、個人情報を含むデータを直接利用できない状況で有効です。

LLMにおける合成データ活用の代表例は、以下の通りです。

• 顧客対応シナリオの生成
• FAQデータの拡充
• 異常検知のためのシミュレーションデータ
• 多言語学習データの補完

これにより、本番を模した学習が可能となり、応答の自然さや多様性が向上します。製造業やIoT領域では、異常値や稀少イベントを再現する合成データを活用することで、モデルに希少パターンを学習させられます。

さらに、合成データはプライバシー保護の観点からも重要とされていて、個人情報を含む生データを使わずに学習できるため、法令遵守とリスク低減を両立できます。

ただし、合成データはあくまで人工的に作られた情報であるため、実データとバランスよく組み合わせ、品質検証を行うことが必要です。

LLMに必要な学習データの収集方法

無秩序に集めたデータではLLMの品質を担保できず、むしろ性能を低下させるリスクがあります。そのため、社内外のソースを組み合わせ、正確なデータ収集が求められます。

次に、効率的な収集方法として代表的なアプローチを解説します。

関連記事：「データ収集とは？AI開発に重要な理由・具体的な収集方法や収集のコツ・種類や手法」

社内ナレッジからの抽出

LLMの学習データとして最も価値が高いのは、企業が業務で蓄積してきた社内ナレッジです。マニュアル、議事録、FAQ、顧客対応ログといったデータは独自性が高く、モデルに学習させることで他社には再現できないLLMを構築できます。

ただし、そのまま利用すると、冗長な情報や古い内容が混在している可能性があります。したがって、活用前に前処理を行い、LLMの学習に適した形へ整備することが重要です。

また、情報の鮮度を維持するための定期的な更新も欠かせません。

さらに、このデータ整備を一過性の作業で終わらせないためには、より大きな視点が求められます。どの部署がデータの品質を管理し、どう鮮度を維持していくかというルールやプロセスを定め、継続的に実践していくこと、すなわち組織としてのAI-Readyな状態を構築することが、持続的な成功の鍵となります。

関連記事：「RAGのデータ収集を成功させる方法は？目的別の考え方・コツ・ツール・外部データ収集手段」

公開データセットの活用

公開データセットは、研究機関やオープンソースコミュニティによって整備・提供されている学習用データです。代表例として、以下のようなものが挙げられます。

これらは汎用的な知識を補完し、基礎的な言語理解力の向上に役立ちます。ただし、ライセンスや著作権には十分な注意が必要であり、商用利用が許可されているかどうかを確認しなければなりません。

他にも、特定領域に特化した公開データセットが存在します。医療、法律、金融などの分野では専門コーパスが利用可能であり、代表的な後悔データセットと組み合わせることで汎用性と専門性の両立を実現できます。

スクレイピング

スクレイピングとは、Webサイト上に公開されている情報を自動的に収集する技術です。以下のような記事を対象に活用することで、最新のデータを効率的に集めることが可能です。

• 業界ニュース
• 専門分野のブログ
• 製品レビュー
• オープンアクセス論文の要約記事

特に変化の速い分野では、ChatGPTなどの生成AIを活用したスクレイピングによって鮮度の高い情報を継続的に取り込んでLLMに反映できます。

一方で、スクレイピングを利用規約で禁止されているサイトからのデータ収集は法的リスクを伴います。また、収集したままのデータはノイズや重複が多く含まれるため、正規化やクリーニングなどの前処理が不可欠です。

これらを踏まえて、適切なルールに基づいてスクレイピングを実施すれば、LLMの追加学習に活用できる情報源となります。

API連携

API連携は、外部サービスやプラットフォームからデータを直接取得する手法です。SNSの投稿データ、クラウドストレージに蓄積された文書、ニュース配信サービスのコンテンツなどをAPI経由で取得すれば、リアルタイム性の高い情報を収集できます。

API連携のメリットは、スクレイピングのように不安定なサイト構造に依存せず、安定したフォーマットでデータを取得できる点にあります。また、API提供元が定義する利用規約に基づくため、ライセンスや法的リスクの最小化が可能です。

ただし、APIには利用制限（リクエスト数や取得範囲）が設定されているため、大規模な学習データ収集を行う場合は、リクエストの分散やキャッシュ戦略を取り入れることが求められます。

データベンダーからの提供

特定の業界や専門領域のデータ収集においては、公開データや社内ナレッジだけでは十分な場合があります。その際に有効なのが、データベンダーから提供を受ける方法です。

データベンダーは、以下のような特化領域のデータを整理・販売しており信頼性や網羅性の面で優れています。

• 医療：学術論文、臨床試験データ、診断記録、医学用語辞書
• 金融：株価データ、取引ログ、経済指標、信用情報
• 法律：判例データベース、法令改正履歴、契約文書のサンプル
• 製造業：設備稼働データ、異常検知ログ、部品仕様書
• マーケティング：消費者動向調査、購買履歴、広告効果測定データ

この手法では、必要な領域に即したデータを効率的に入手することが可能です。

一方で、コスト負担や利用契約・ライセンスには注意が必要です。特に、商用利用や再配布の可否については事前に確認するようにしましょう。

AI学習用のデータ収集代行会社を選びたい方はこちらで特集していますので併せてご覧ください。

LLMに強い会社・サービスの選定・紹介を行います

今年度LLM相談急増中！紹介実績1,000件超え！

・ご相談からご紹介まで完全無料
・貴社に最適な会社に手間なく出会える
・AIのプロが貴社の代わりに数社選定
・お客様満足度96.8%超
・GPT、Claude、Gemini、Llama等の複数モデルに対応

完全無料・最短1日でご紹介 LLMに強い会社選定を依頼する

LLMのデータ品質を高める前処理・アノテーションの手法

LLMの性能は、学習データの量よりも質に左右されます。収集したままのデータには、誤記、重複、ノイズに加え、機密情報が含まれている場合が少なくありません。

そのまま学習させると精度低下や情報漏えいリスクにつながります。そのため、データを利用する前に前処理とアノテーションを行い、品質を高めることが必要です。

前処理

LLMの学習データにおける前処理は、品質を高めるための基盤となる工程です。収集したデータに含まれる誤記や重複、形式のばらつきを、この段階で解消します。

具体的には、以下の手法を組み合わせることが多いです。

これらの前処理を徹底することで、データの品質と一貫性が保証され、LLMの性能を安定的に高めることが可能となります。

この前処理が適切にされているかどうかで、その後のアノテーション精度やLLMでのデータ活用効果を左右します。

関連記事：「RAGのデータ前処理はなぜ重要？」

アノテーション

アノテーションは、LLMがテキストの意味や文脈を正しく理解できるようにするためのラベル付けです。精度の高いLLMモデルを構築するには、適切に設計されたアノテーションが不可欠になります。

主な手法は以下の通りです。

高品質なアノテーションはコストがかかる一方で、モデル精度を高める投資効果が期待できます。ラベルを的確に付与することで、LLMは実務課題に直結する精度と柔軟性を獲得します。

AI-Ready データ整備に強い会社の選定・紹介を行います

今年度AI相談急増中！紹介実績1,000件超え！

・ご相談からご紹介まで完全無料
・貴社に最適な会社に手間なく出会える
・AIのプロが貴社の代わりに数社選定
・お客様満足度96.8%超

完全無料・最短1日でご紹介 AI-Ready データ整備に強い会社選定を依頼する

アノテーション代行会社を選びたい方はこちらで特集していますので併せてご覧ください。

学習データの確保に用いられるデータ拡張の手法とメリット

LLMの高精度な運用にあたって、専門領域や機密性の高い分野では、データを確保できないケースがあります。その解決策として有効なのが、データ拡張（Data Augmentation）です。

以下では、代表的なデータ拡張の手法と、導入するメリットについて解説します。

学習データの拡張手法

データ拡張とは、既存の学習データを多様化することでLLMの汎化性能を高める手法です。データ不足が課題となる場面で機能します。

代表的な方法は以下の通りです。

• パラフレーズ生成：同じ意味を持ちながら異なる表現を生成する
• バックトランスレーション（Back Translation）：一度他言語に翻訳し再度元の言語に戻すことで自然な言い換えを獲得する
• ノイズ付与：意図的に誤字脱字や語順の入れ替えを加える手法
• ドメイン固有語の置換：特定の業界用語を異なる表現に差し替えることでドメイン適応力を高める
• テンプレートベース生成：定型的な文章構造に変数を埋め込むことで大量のバリエーションを短時間で作成する

データ拡張は、学習データ量を増やすのではなく、データの多様性を担保する戦略です。ですから、単にデータの数を増やすだけでなく、モデルの推論能力や指示追従能力を向上させるための、より複雑で質の高いデータが重視されています。

最近は、従来の個別のプログラムやルールに基づいて行う方法に代わり、LLM自身（他の高性能モデルを用いる）によるデータ拡張が主流になっています。

例えば、「こういう状況の顧客からの問い合わせメールを100パターン作成して」といった抽象的な指示（プロンプト）を与えるだけで複雑でリアルなデータを大量に生成できます。

複数の手法を組み合わせることで学習データの多様性を確保し、限られたデータ環境でもLLMの実用性を高めることが可能です。

データ拡張を実施するメリット

データ拡張は、企業がLLMを実務に適用する際に、少量データ環境や専門領域特有の制約を克服するためのアプローチとして有効です。

主に、以下のようなメリットが期待できます。

• 少量データでも学習可能
• 過学習防止
• 実務利用での有効性が高まる

限られた実データを多様化することで、追加収集に時間やコストをかけずに学習データ量を実質的に拡張可能です。これにより、初期導入や特定領域に特化したモデル構築が容易になります。

また、同じデータを繰り返し学習するとモデルは偏った出力をする傾向があります。そこで、バリエーションを加えることで過学習を防止して安定した性能を維持できます。

さらに、FAQやレポート生成などで、LLMはさまざまな言い回しや入力揺らぎに対応する必要があります。データ拡張によって、LLMの応答精度を実務に即したレベルまで引き上げることが可能です。

データ拡張は、データ量不足の補完と、実運用に耐える強靭性の確保を同時に実現する手法です。適切に導入すれば、企業はコストを抑えながら高い業務適応力を持つLLMを構築することが可能になります。

AI-Ready データ整備に強い会社の選定・紹介を行います

今年度AI相談急増中！紹介実績1,000件超え！

・ご相談からご紹介まで完全無料
・貴社に最適な会社に手間なく出会える
・AIのプロが貴社の代わりに数社選定
・お客様満足度96.8%超

完全無料・最短1日でご紹介 AI-Ready データ整備に強い会社選定を依頼する

LLMの学習データについてよくある質問まとめ

まとめ

LLMにおいて、学習データは材料ではなく、モデルの性能と信頼性を左右する要素と言えます。大量に集めることよりも、いかに質を高め、目的に即したデータを整備できるかが、学習後のモデル性能を分けます。

企業が取り組むべきは、これらのプロセスを一貫した戦略として捉え、自社の業務課題に直結するデータ基盤を構築することです。しかし、データの品質管理、プライバシー保護、そして継続的な鮮度の維持など中長期的なデータマネジメントには高度な専門知識と経験が求められます。

もし、自社だけでのデータ戦略の策定や実行に課題を感じる場合は、専門家の支援を得ることがプロジェクトを成功に導くための確実な一歩となるでしょう。