LLMの案件って最近すごく増えてますよね。でも、どこで失敗しやすいのか正直イメージできなくて…
そうですね。従来のシステム開発と同じ感覚で進めてしまうと、どうしてもつまずきやすいんです。今日はよくある課題と、その対策を整理しておきましょう
やっぱり要件定義とかPoCで失敗しがちなんですか？
はい、その部分は特に注意が必要です。代表的な5つのパターンを取り上げて、それぞれどんな対策ができるのか一緒に見ていきましょう
LLM開発で失敗が多いのはなぜ？
従来のシステム開発と大きく違うのは、「正解があいまい」なことと「コストが変動する」ことです。
プログラムならテストケースを決めれば結果は安定しますが、LLMは出力が揺らぎます。そのため、開発の進め方も一工夫しないと失敗しやすいのです。
現場で何度もつまずく！LLM案件5つの落とし穴
1.要件定義があいまいで基準がぶれる
ある案件で、クライアントは「自然な会話ができるようにしてください」と要件を出しました。開発チームも「はい、自然に答えるようにします」と進めたのですが、完成後に「思っていた自然さと違う」と言われ、大幅なやり直しに。
なぜこうなるかというと、“自然”や“分かりやすさ”は人によって解釈が違うためです。従来のシステムは「できる／できない」で要件を決められましたが、LLMではそうはいきません。
解決するには、最初から「品質定義表」を作って基準を具体化する必要があります。
例えば「応答率80％以上」「平均3秒以内に回答」「敬語で統一」「不明時は『申し訳ありませんが…』で始める」などです。
こうしたルールを合意しておけば、後から“イメージが違う”という食い違いを避けられます。
2.PoCに本番品質を求めすぎる
あるプロジェクトでは、PoCなのに「精度90％以上を達成すること」を目標に掲げてしまいました。結果、数か月かけても基準を満たせず、結局「やっぱり無理だ」と白紙撤回。時間も予算も消えてしまいました。
原因は、PoCの本来の目的を誤解していたことです。PoCは「小さく試して学びを得る場」なのに、最初から本番レベルを求めると失敗しか残りません。
解決法は、PoCを「学び」に割り切ること。たとえば「2週間で20ケースだけ検証」「精度50％未満なら再設計」など、範囲を絞ってやめどきも決めておきます。
これにより「次に何を改良すべきか」という具体的な知見が残ります。
3.コスト試算を軽視して赤字になる
無料枠で試して「安いじゃん」と思って進めたら、本番導入後に月50万円の請求が届いた──これは本当にある話です。慌てて利用制限をかけるも、ユーザー体験が悪化して逆効果。
原因は、従来のサーバー費用のように固定費で考えてしまうこと。LLMは利用量で課金が変動するため、使い方次第でコストが跳ね上がります。
対策はシンプルで、最初に「トークン数ベースの試算」をしておくこと。
例えば「1件あたり1円、月10万件なら10万円、バッファ30％を見込んで13万円」といった形です。
また「長文入力を制限する」「キャッシュを活用する」など制御ロジックを入れておけば、予算内に収めやすくなります。
4.テストが“正解一致”だけで終わる
QAチームが「この質問にはこの答え」とだけ確認してリリース。ところが実際のユーザーは誤字だらけの入力や、長文、時には攻撃的な言葉を投げてきます。その結果「テストは通ったのに現場では全然使えない」と炎上。
原因は、従来型の「入力と出力が一致すればOK」という発想をそのまま持ち込んだことです。LLMでは入力が多様すぎて、それだけでは足りません。
対策は「シナリオテスト」を設計すること。
例えば「誤字入力」「長文質問」「悪意ある入力」「2000文字超え」などを想定してテストケースを作ります。
これにより“現場で起きること”に耐えられるかを事前に確認できます。
5.改善ループが回らず同じ失敗を繰り返す
リリース直後は好評だったチャットボットが、数か月後には誤回答だらけになり、ユーザー離れが進んでしまった──。実は運用後にログを取らず、改善もしなかったのです。
原因は「一度リリースしたら完成」という従来の開発の発想です。LLMは継続改善が前提なのに、その文化が根づいていないケースが多いのです。
解決法は、ログを残し、定期的にレビューして改善を回す仕組みを組み込むこと。
たとえば「入力と出力、トークン数、応答時間を記録」「週1回のレビュー会議で改善案を決める」「KPIとして応答率や否定回答率をモニタリングする」など。
これを仕組みとして回せば、精度を落とさずサービスを育てられます。
こうすれば避けられる！実務で効く対策
- 要件定義
- 曖昧な言葉を避け、「応答率80％以上」「平均3秒以内で回答」など数値で基準を決めましょう。こうしておけば、クライアントと開発側の認識を最初から合わせられ、後から「イメージが違う」という食い違いを防げます。
- PoC
- PoCは“学び”が目的です。小さく速く回し、例えば「2週間で20ケースを試す」といった具体的な範囲を決めましょう。さらに「精度が50％未満なら中止」といったやめどきを事前に定めておくと、無駄な延長を避けられます。
- コスト
- LLMは従量課金制なので、必ずトークン数ベースで試算を行う必要があります。1件あたりの単価を算出し、利用回数をかけ合わせてシナリオ別の費用を見積もり、さらに30％程度のバッファを含めて予算を確保しておきましょう。
- テスト
- 単純な「正解一致テスト」だけでは不十分です。誤字や長文、さらには悪意ある入力も含めたシナリオテストを準備することで、“現場で本当に起きる入力”に耐えられるかを事前に確認できます。
- 運用
- リリースして終わりではありません。ログを残して改善サイクルを回すことが重要です。入力と出力、利用量、応答速度をモニタリングし、週1回のレビューで改善案を決める仕組みを組み込めば、精度を落とさずサービスを育てられます。
| 落とし穴 | よくある失敗例 | 実務で効く対策 |
|---|---|---|
| 要件定義があいまい | 「自然に答える」など曖昧な表現で合意してしまい、後から解釈がずれる | 数値やルールで基準を明確化（例：応答率80％以上、平均3秒以内） |
| PoCに本番品質を求める | PoCの段階で90％精度を要求し、途中で頓挫 | 小さく速く回し、学びを得ることを目的化。やめどきも設定 |
| コスト試算を軽視 | 利用量が増えて月額が想定以上に膨らむ | トークン数ベースで事前に試算、30％のバッファを予算に含める |
| テストが“正解一致”だけ | 想定外の入力に弱く、リリース後に不具合が続出 | 誤字・長文・攻撃的入力を含むシナリオテストを設計 |
| 改善ループが回らない | リリース後に改善を止め、精度が低下 | ログを残して週次レビューを実施し、改善サイクルを定着させる |
LLM案件は従来開発の感覚では失敗が多発します。
しかし、「5つの落とし穴」とその対策を知っていれば、無駄を減らしスムーズに進められます。
完璧を狙うのではなく、小さく始めて改善を積み重ねる姿勢こそ、LLMプロジェクトを成功に導く一番の近道です。
LLM開発の案件は、従来のシステム開発とはまったく違う視点とノウハウが必要になります。
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