LLMOpsとは？-AI関連の用語集【クラベルAI】-

LLMOps（Large Language Model Operations）

LLMOps（エルエルエムオプス）とは、大規模言語モデルを使ったシステムを、業務で安定して動かし続けるための運用の考え方のことです。MLOpsの考え方を、生成AI向けに広げたものです。モデルを自分で作らなくても、指示文（プロンプト）の管理や、答えの品質の評価、費用の見守り、不適切な出力の対策など、運用で気をつける点が多くあります。

LLMOps（Large Language Model Operations）関連用語

LLMOps（Large Language Model Operations）に関連する単語は以下の通りです。

• MLOpsもとになるMLOpsとは？→
• プロンプトエンジニアリング指示文の工夫、プロンプトエンジニアリングとは？→
• ガードレール（AI）不適切な出力を防ぐガードレールとは？→
• ハルシネーションもっともらしい誤り、ハルシネーションとは？→
• RAG（検索拡張生成）社内資料を使うRAGとは？→
• 推論（Inference）費用の元になる推論とは？→

LLMOps（Large Language Model Operations）で知っておくと得する有益情報

生成AIは答えが毎回変わるため、運用に工夫が要ります。要点を3つにまとめました。

• 答えが一定でない同じ質問でも答えが変わるため、品質を測り続ける仕組みが要ります。
• 指示文も管理対象プロンプトの変更が品質に響くため、版を記録して試験します。
• 費用と安全も見る利用量で費用が増えるため、上限や不適切な出力の監視も欠かせません。

MLOpsとの違い（一般的な傾向）

指示文、品質、費用、安全を、継続して見守りましょう。

LLMOps（Large Language Model Operations）やさしい解説

ChatGPTを会社で使うのに、運用って必要なの？

新人さんに仕事を任せるのと同じです。最初は先輩が答えを確認し、慣れてきたら抜き取りで見ますよね。

AIにも、定期的な確認が必要です。

たとえばお客様への自動返信にAIを使う場合、毎月いくつかの返信を抜き取って確認します。誤りや失礼な表現が見つかれば、指示文を直す流れです。この確認のくり返しが、運用の中心です。担当者と頻度を、先に決めておきましょう。

LLMOps（Large Language Model Operations）についてのみんなの疑問

LLMOpsは、自社でモデルを作らなくても必要ですか？

業務に組み込むなら、必要な考え方です。既存のAIを使うだけでも、指示文や資料の更新で品質が変わります。見守りの担当と手順を、最低限決めておくと安心です。

LLMOpsでは、何を記録しておけばいいですか？

指示文の版、入力、出力、費用の記録が基本です。個人情報を含む場合は、記録の扱いも注意します。問題が起きたときに原因を調べられるよう、必要な範囲で残しておきましょう。

品質を、どうやって数字にしますか？

正解の例を用意し、一致の度合いで測るのが一つの方法です。人が採点する方法や、別のAIに採点させる方法もあります。どの方法も完全ではないため、人の確認を組み合わせて使いましょう。

AI関連の用語集【まとめ】

AI関連の用語集が気になる方のために、用語集一覧を作成しました。AIに関する学びを深めたいとお考えの方は、ぜひご覧ください。

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