LLMOとは。LLMを通じた、情報の理解と回答を点検する。

01

LABOZでのLLMOの対象。

LLMOは、LLMを通じた自社・商品・サービスの情報理解や回答を改善する文脈で使われます。国内ではユーザーローカルがAIO/LLMOと併記しています。LABOZは、名称だけで統一された市場定義があるとは扱いません。

02

Webページの改善と、モデルの学習は別。

Web上の情報を直しただけで、外部サービスの学習済みパラメータを直接書き換えられるわけではありません。確認したいのが検索付き回答なのか、学習済み知識に基づく回答なのか、社内資料を検索する仕組みなのかを、案件ごとに分けます。

例えばRAGでは外部情報の検索を生成に組み合わせます。ただし、検索に使うデータや利用権限、回答品質の評価は別途必要です。

03

正本から、説明の一貫性をつくる。

会社概要・商品仕様・導入条件・FAQで表現が食い違う場合は、まず社内の正本を決めます。AI向けだけに別の説明を増やすのではなく、顧客も確認できる根拠を整える方針です。

04

観測環境を記録する。

05

成果は、取得した証拠の範囲で伝える。

自社名が出たことと、ユーザーの選択や受注につながったことは分けて報告します。AIの説明を因果証拠として扱わず、必要に応じてWeb分析や商談記録と照合します。