LLMを選択する2024: チームと開発者向けの購入ガイド
GPT、Claudeからオープンウェイト、エージェントスワームまで: LLMを選択するためにかかるスケールに合ったモデルを決定してみる
Daniel Nikulshyn
Editor
基本情報
2026年のLLMの選択肢
LLM（Large Language Model）は、膨大な量のテキストに基づいて次のトークンを予測するための、学習済みニューラルネットワークです。トランスフォーマー構造が導入された論文「Attention Is All You Need」（Vaswani et al.、2017年、Googleの研究者によって出版）ではじめて登場し、この構造は今日までこの分野を支配することになりました。ほとんどの先進的なモデル、GPTシリーズからAnthropicのClaude、GoogleのGeminiまで、すべてこれに基づいて構築されています。これについてはウィキペディアでも解説されています。 今回の購入者にとって最も重要な理解は、LLMはデータベースではなく確率計算機であるということです。これは、パターンに基づいて信憑性があり実際に存在しない回答を生成し、過度に雄弁でもあるが無関係な回答—ハロウィネッションのこと—to 生成することが特徴です。それはバグが存在するのではなく、その性質のものであるという事実を認識する必要があります。これはまた、あるLLMが会話中でうまく機能したのに、ツールを呼び出す場合に失敗したり、複数のステップでプランを立てたり、複数のエージェント間で協力したときにそれが効果的であることを意味します。LLMはそれらすべてについての潜在的な能力を考慮しておかなくてはなりません。 モデルサイズは爆発的に増加しました。GPT-3は2020年に175兆パラメータを持っていて（OpenAIにより最初に公開された）、2026年には巨大なフロンティアモデルとコンパクトで効率的なモデルが競合する形で業界が成長しました。パラメータ数が増加することは、必ずしもあなたにとって優れた用途であることを保証したりするわけではありません。 開発者にとって、最も重要なのは、LLMは単なるチャットボットではなく、自律エージェントの思考プロセスであるという事実です。会話中ではうまく機能するモデルは、ツールを呼出し、複数のステップでプランを立てたり、複数のエージェント間で協力したときにそれが効果的になるかどうかの検討に失敗した場合に失敗する可能性があります。LLMの潜在的な可能性を考慮する必要があります。これには特に、LLMの特性を利用して開発者が設計するモデルにどのような影響を与えるかを考慮することによって、LLMの限界も考慮する必要があります。
- Wikipedia:Large Language Model — Large Language Modelの基本的構造と技術に取り組むためのオーバービュー
- Attention Is All You Need — LLMの基礎を作り出した原著論文です
2大分裂
LLMの選択：2026年版チームと開発者のための購入ガイド
市場は明確に2つのグループに分かれている。1つは、OpenAIのGPTファミリー、AnthropicのClaude、その他GoogleのGeminiなど、closed frontierモデルである。API経由で提供されるこのようなモデルは、通常、複雑な推論タスクで最も優れており、定期的なアップデートも受け取れる。Tokenごとの料金がかかるため、コントロールの部分を放棄する必要がある もう一方のグループは、open-gewichtモデルである。2025年にデビューして注目を集めたMetaのLLMAシリーズ、Mistral、およびDeepSeekには興味を持っている。DeepSeekが2025年に世界的に注目を集めたのは、競合するパフォーマンスを提供するのにトレーニングコストの少なくとも1/5以下かかっていたためである。多くのメディア報道によれば、これはチップメーカーの株価も影響させた。これらのオープンなモデルには、マイナーなコストに対して高いパフォーマンスが得られるため、低コストのマイナーなモデルは、ルーチン作業用に選択される。 この2つの選択肢の間は、アイデオロギー的な問題ではなく、オペレーショナルな決定である。閉鎖されたモデルとは、管理の簡素化、市場への出店の迅速化、一番新しい機能へのアクセスを意味する。オープンなモデルとは、価格が低いが大量の使用量で発生するコストの低下、インフラストラクチャ外にデータの出流を防止、供給者との不確実性に対処する。 今から数ヶ月後、実質的に一部の重要なチームは、厳選したハイブリッド戦略を採用している。この戦略とは、困難な作業にフォロントランダムを使用し、ルーチン作業では安いオープンなモデルまたは小さなモデルを使用することである。これらの「モデルルータ」アプローチ（リクエストが好みのモデルに対して送られる）は、2026年にコスト最適化手段として標準化されることはすでにわかっている。
ベンチマークから抜け出す
2026年のLLMの選択基準
MMLUなどのベンチマークまたはGPQAなどのベンチマークは、粗いフィルターの役割を果たすことができますが、実際のワークフローでモデルがどのようにパフォーマンスするかを予測することはあまりありません。実際のユーザーの好みについて提供することができるのは、LMSYS Chatbot Arenaなどの一般開示ランキングです。しかし、使用するデータに自分の評価を加えることでより情報の豊かな評価ができます。 コンテキストウィンドウは2026年の重要要素です。モデルは今では、百万レベルのトークンまでのウィンドウをサポートしています。これにより、ユーザーはドキュメントやコーディックスを一度で提出する事ができます。ただし、注意してください。大きいウィンドウは、モデルはすべての情報を同等に得なければならないことを意味していません。「lost in the middle」現象の研究は、モデルの場合、長いコンテキストの中で中間の情報を取り出すことを実際のモデルよりも劣っていることがわかりました。 レイテンシーとスループットは生産環境では決定的な要素です。30秒間思考するモデルは深い分析には適していますが、リアルタイムチャットインターフェイスには機能しません。ステップバイステップ「考え方」を持つ推論モデルでは、その結果の質は大幅に高いですが、コストが高くなされ、待ち時間も長くなるため、使用ケースを考慮して評価する必要があります。 最後に、ツールコールおよび構造化された出力。モデルをエージェントとして使用するの場合、信頼性の高い関数コールは、数パーセントの知識ベンチマーク上の増加よりも優先されます。このエージェントが、正しいJSONが生成されるかどうかをテストしてください。また、ツールに問いあわせる必要があるかどうか、あるいはエラーよりもグレートなコミュニケーションをどのように取り決めるかを確認してください。このような特性は、エージェントの安定した稼働を確実に実現したり、毎日クラッシュするのではなく、運用に適した状態で稼働できるかどうかを保証します。
- LMSYS Chatbot Arena — マークアップされないランキングを基にした一般開示ランキングです。このランキングでは、人間の好みに基づいてモデルのランキングが提示されます。
- Lost in the Middle — コンテキストの長さにおけるLLMの特性の解明のための論文です。
ディレクトリ内の優秀ツール
モデルの変形
LLMは、インフラストラクチャとフレームワークを建設することで実際に生産的になるまでのこと。 このセクションでは、ディレクトリから2つのツールを特集しています。それらは、コンソメントアプリケーションから高度なエージェント演算までの幅広いエコシステムを示しています。 Square Face Generatorでは、LLMや生成技術は常に複雑ではありません。ユーザーズがフリマーゲンにアイデア又は画像を指定することで、遊び心のある四角いアバターを生成します。デザインソフトなしで簡単にプロフィール画像又はマスコット画像を作成できるので、クリエイター、コミュニティマネージャー、又はチームに適しています。生成AIが非技術ユーザーにアクセシブルに成っている事実によって示されています。 GPTSwarmは完全に別のレベルです。複数のLLMに対する、スケーラブルなフレームワークで、AIエージェントのグラフを構築することができます。モデルは各Agentの関連を構築し、エージェントの関係構造を自動で最適化します。複数のLLMを組み合わせて協力し、それぞれの結果を学ぶ複雑なMulti-Agentシステムを実践したい研究者、プログラマーに適しています。 2つのツールは、Marketにおける幅広さを示しています。一方で、エンドユーザーに対して即時、そしてプレイで生成したい、もう一方では、複数エージェント間のコラボレーションを探求したいチーム向け、完全なプログラム可能なスケールを提供しています。 LLMにモデルだけを頼るのではなく、モデルを囲むフレームワークも重要です。
- Square Face Generator — フリーマーゲンで、アイデア又は画像を指定し、遊び心のある四角いアバターを生成
- GPTSwarm — スケーラブルなAIエージェントグラフ構築フレームワーク
隠れた請求書
コスト、セキュリティ、ガバナンス
トークンの価格は、実際のコストの半分を表すだけです。論理的モデルは、数千の想定トークンを生成するために大きな量のトークンが必要です。これにより、初期見積が高く見えているモデルがタスクが実行されるたびに高く見える可能性があります。したがって、完了したタスクあたりのコストを常に測定する必要があります。キャッシュされるよく使われるパラメータと小さいモデルへのルーティングなど、タスクが単純であればコストを大幅に削減することができます。 セキュリティは2026年は小さな問題ではありません。Prompt-injectie — これは、悪意のある者が入力を暗示することでモデルを盗もうとするという、OWASPプロジェクトによるとLLMアプリケーションの最大のリスク — の脅威は継続しているようです。モデルツールを呼び出すかデータにアクセスできるモデルのような、モデルがリスクを引き起こす可能性があるケースでは、不正入力を扱わなくてはなりません。 Dataprivacyとコンプライアンスはしばしば最終的な決断を決めることがあり、特にヨーロッパです。 EU AIアクトは、AIシステムに対して透明性とリスク分類に関する要求を設け、段階的に施行されます。このアクトで規制対象となる業界では、使用されるデータの場所、モデルがトレーニングに使用されているかどうか、その使用に関するデータの保管の場所を把握する必要があります。また、AVG/GDPRの要求を満たしているかどうかも確認する必要があります。 最後に、機能する運用ガバナンスを忘れないでください:誰がどのモデルを使用できるか、LLMへのロギングと監査をどうログしますか、そしてモデルサポートが停止された場合どうロールバックするかなど。これらのガバナンスの設定を適切に実施することで、デプロイするモデルは一部モデルではアプリケーションが実行を継続できるようにすることができます。
- OWASP Top 10 for LLM Applications — LLMアプリケーションの主なセキュリティリスクの概要です。
- EU AI Act — Wikipedia — EU AIラグのバックグランドと、その結果についてです。
実作へのアプローチ
2026 年のLLMの選択肢の決定枠組み
LLMの最良モデルを選ぶのではなく、まず何を解決したいと考えることから始めてください。目的とは何だったっか?、どのような条件で受け入れるか、そして予算はいくらかを事前に定義しましょう。クライアントサービスに使用するチャットボット、コードを補完するアシスタント、および法的文書の分析には、それぞれ低遅延、小さなエラー、長いコンテキスト長さなどの異なる要件があります。 次に、代表的なデータセットを作成し、そのうちの10から50個が大きな差異を浮き彫りにすることが多いので、そこから3つの候補となるモデルを選択し、目的の条件に基づいてスコア付けを行ってください。1人の労働者で1日で完遂し、市場基準によって誤った選択をしてしまう心の痛みをマイナス3ヶ月で回避することができます。 迷った場合に始まるAPIのクローズド フロントエッジで素早く、まず自分の使命が実現するかを検証しましょう。それが実現したら市場との相互作用に応じて、エージェントまたはクラスタリングが必要になります。すると、オープンなより小さなモデルで低コストで同じクオリティを達成できるかどうかを評価できます。この順序には、まず検証し、次に最適化するという方針があります。一度、機能していないアイデアに対して、複雑なインフラストラクチャーを数ヶ月間の労力で構築することなく、インフルエンコーを回避できます。 最初のステップでアブストラクトを導入する。APIやゲートウェイレイヤーを使用することで、モデルを変えずに、システム上の設定のみに変えられるようにしましょう。その上で、モニタリングと可視化を実施しましょう。各要請をログとして管理し、コスト、品質、ロジックをモニターし、アラートを設定します。2026年のモデルの種類、価格、パートナーは速いペースで変化し、柔軟な設計は変動に対する最善の対策です。
- Generative artificial intelligence — Wikipedia — LLMの分野における生成的AIとその役割に関するより広範な情報
- Google Gemini — GoogleのGeminiモデルフミリーに関する公式情報
リソース
- Large Language Model - ウィキペディア
Large Language Model の実際のワークと歴史についての詳細なトップページ
- OpenAI
オープンAI公式サイト: GPTモデルとAPIドキュメントについての情報
- Anthropic
Claudeの開発元: 安全性と長いコンテキストに関する焦点
- Google ゲミニ
Googleが開発した多モーダルゲミニモデルの公式情報
- OWASP Top 10 for LLM Applications
LLMアプリケーションで最も重要なセキュリティリスクと対策
よくある質問
オープンウェイトとはオープンソースとは何の違いですか?
オープンウェイトとは、訓练されたモデルパラメータがパブリックにダウンロードおよび個別に実行できるように公開されていることを意味します。例としてLlamaまたはMistralが挙げられます。完全なオープンソースとは、おおよそ訓練データ、コード、およびライセンス自由を含むことを意味しますが、これは珍しいものです。2024年には、ほとんどの「オープン」モデルの場合、実際にはオープンウェイトであることを意味し、ライセンス条件を使用することになりますが、完全なオープンソースではありません。
最大のfrontierモデルの場合、常に最大、最も新しいモデルを選択する必要がありますか?
いいえ。より大きなfrontierモデルは高コストかつ遅延することが多く、小さなモデルは多くのルーチン作業を完璧に実行できます。ご利用状況ごとに測定してください: 高度な推論には大きなモデルを使用し、単純な、高量のタスクには小さないし、オープンなモデルを使用します。大きなモデルを選択することはあらゆるタスクの最適解ではありません。大きなモデルが最適であることを保証することは困難であり、さらに、費用対効果は効果的につきません。費用最適のモデルと実行速度最適のモデルは異なります。コスト削減に役立つため、実行可能なモデルロータが必要です。
コンテキストウィンドウは本当に重要ですか?
重要ですが、非常にとても重要です。特に長いドキュメントまたはコードベースの場合、しかし、広いウィンドウでは必ずしも最適な結果を得るものではありません。オブセルブドロスティングと呼ばれる現象を調べてみると、モデルの長いコンテックス内で情報の中間にアクセスすることが難しそうであることがわかります。ただし、長いコンテキストウィンドウはRAG (retrieval-augmented generation)と組み合わせればより確実な結果も可能です。
LSTMの最も大きなセキュリティリスクは何ですか?
プログラムの挿入はOWASPのリストにあり、最も重要なものです。あるモデルが不正な入力を処理すると、ツールを呼び出すようにモデルに指示し、そのモデルを制御することにつながります。モデル出力を常に必ずしも安全と仮定しないでください。エージェントの権限を厳密に制限してください。
オープンなモデルをホストすると、自家製のオープンモデルよりも費用対効果が高くなりますか?
大量のデータがあり、コストコントロールが高く、実行可能なパイプラインを維持したい場合は、自家製の方法がコストに効果的であり、データを自社で管理することができます。しかし、GPUインフラ、エンジニアリング、メンテナンスのコストがあります。これらすべてのビジネス上の要件が高い、または予測不可能な場合は、APIモデルが通常は安価で迅速にインストールされるため、コスト最適であることが多いです。
どのモデルが私のプロジェクトのために最適だと評価する方法がありますか?
自分の実際のデータから10〜50個の例を抽出し、各モデルを自分の判定基準で評価してみましょう。公表されているベンチマークとランク付けなどは粗いフィルタになりますが、自分のタスクに最適なモデルの評価にはあまり役立ちません。
EU AI Actは私のLLM使用にどのような影響を与えるのでしょう?
EU AI Actは、段階的なトランパランシーとリスク分類の要件を設けており、大規模なAIシステムに対して特定のルールを設け、特定のアプリケーションとデータを保護することを義務付けます。法規制された業界では、これにより、使用するモデルが利用されているコンテンツ、その後訓練されたデータ、または提供元がデータプロセッシングに適切かどうかも含む、使用するデータの場所や利用目的を把握できます。自家製モデルを使用する場合、適合するルートがありそうです。
自家製モデルのロックアウトを防ぐにはどうしたらいいですか?
モデルの交換を配置変更のみにするようにモデルを抽象化する、またはゲートウェイ用にラッピングするなど、モデルの替えの際のロックアウトを防ぎましょう。これと共に、オブザーブレルビル（コストや品質の監視）を使用することで、モデル代替時にコストが高くなる状況を避けましょう。