LLMの導入先とモデル変更のしやすさを検討する

代表的な作業、必要な回答品質、利用する機能、利用者、避けるべき結果を決めます。文章生成が必要な部分と、検索や通常のプログラムで処理できる部分も分けます。候補モデルは、実際の日本語・英語の業務で比較します。公開ランキングだけでは、自社のアプリケーションでの性能は判断できません。

入力、検索文書、出力、埋め込み、ログ、キャッシュ、バックアップ、サポート時のアクセスを整理します。個人情報保護法は、すべての個人データを国内保存するよう一律に求めるものではありません。外国にある第三者への提供には条件があり、実際の当事者、取り扱い、安全管理の措置に応じて確認します。業界の基準、契約、社内規程も別途確認します。

外部サービスでも、契約、アクセス、利用量、障害時の対応が必要です。自社運用では、機器と実行環境、更新、容量、監視、インシデント対応を担当します。モデルのライセンスと依存する機能も確認します。重みを取得できることだけで、利用が無制限になることや、外部連携が不要になることは保証されません。

モデルごとの指示、出力形式、ツール、生成設定を区別して管理します。APIの呼び出しを共通化する場合も、同じ動作が得られるとは限りません。モデルや実行環境を変更したときは、品質、権限、ツールの動作、費用を再評価します。アプリケーションと派生データを含め、既知の版と戻す手順を残します。

個人情報保護法が一律の国内保存を求めるわけではありません。実際の取り扱いと外国にある第三者への提供の条件を確認し、業界基準、契約、社内規程も照合します。

同じ動作が得られるとは限りません。指示、ツール、出力形式、品質、遅延、費用をアプリケーション上で再検証し、戻せる手順を残します。