楽天LLMの記事がネタにしか見えない件
日本語対応では足りない。楽天LLMに決定的に欠けているもの 近年、大規模言語モデルという言葉は特別なものではなくなった。国内外を問わず多くの企業が開発に参入し、ユーザー側も「使えるかどうか」を基準に冷静に選別する段階に入っている。その流れの中で、日本企業によるLLM開発についても、期待や応援とは別に、実際に何を提供しているのかを見極める必要があると感じている。 私は楽天市場を中心に、楽天銀行や楽天モバイルを日常的に利用している。いわゆる楽天経済圏のユーザーであり、ポイント制度やグループ連携の利便性についても理解し、現実的な恩恵を受けている立場だ。その上で、楽天が公開しているLLMを実際に使ってみた経験がある。 結論から言えば、楽天のLLMを使って「これは必要だ」と感じた場面はなかった。何度か試したが、そこでできることは商品説明の要約や一般的な調べ物、FAQの整理といった範囲に収まっていた。これらはすでに他のLLMで十分に可能であり、楽天LLMだからこそ得られる体験は見当たらなかった。 楽天LLMで調べられる内容は、楽天がすでに公開している情報に限られている。非公開情報に踏み込めるわけでもなく、個人の購買履歴や金融・通信・ECを横断した実質的な分析を行ってくれるわけでもない。結局のところ、公式サイトに書かれている内容を別の形で整理しているだけに見える。 この構造では、「楽天LLMである必然性」がユーザー側に生まれない。楽天でなければできないことが存在しない以上、わざわざ楽天LLMを選ぶ理由は薄れていく。楽天経済圏のユーザーであっても、その判断は変わらない。 記事では「日本語に対応している」点が強調されているが、この表現もすでに差別化にはなっていない。ChatGPTやGeminiは、日本語の読解、生成、要約において実用上ほぼ完全に対応している。日常利用や業務利用のどちらにおいても、日本語が使えることは前提条件に過ぎない。 さらに、比較対象としてGPT-4世代が用いられている点にも違和感を覚える。現在の主流はすでに次の世代に進んでおり、1世代前のモデルと比較して優位性を示しても、説得力は弱い。技術的な問題というより、見せ方として慎重さを欠いている印象を受ける。 では、日本企業がLLMを開発する意味はどこにあるのか。日本語対応では...