田中専務
拓海先生、お時間よろしいでしょうか。部下から「時系列データにLLMを使える」と聞いて驚いているのですが、正直ピンと来ません。まず要点を簡潔に教えていただけますか。
AIメンター拓海
素晴らしい着眼点ですね！要点は三つです。第一に、Large Language Models (LLMs)（大規模言語モデル）は順序やパターンを扱う能力が高く、時系列データの構造を捉えやすいこと。第二に、完全に一から学習させる必要がなく、既存のLLMを工夫して使えること。第三に、プロンプト設計やトークン化などの方法で性能を上げられることです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
田中専務
なるほど。要するに、うちの大量の生産実績データやセンサー値を解析するのに、今あるLLMを“当てる”だけで効果が期待できるという理解で合っていますか。
AIメンター拓海
素晴らしい着眼点ですね！概ねその理解で良いのですが、補足します。LLMをそのまま使うだけで万能ではなく、時系列データの特殊性、例えば時間による変化（非定常性）や頻度の違いを考慮するための“変換”が必要です。要点は、既存の強力なモデルを土台にして、適切な前処理やプロンプトで“橋渡し”するイメージです。
田中専務
橋渡し…例えばどんな作業が必要になるのでしょうか。今のうちの現場だとIT人材が限られているので、実行可能性が気になります。
AIメンター拓海
素晴らしい着眼点ですね！実務的には三つのステップに分けて考えると良いです。第一にデータ整理、時系列を適切な粒度で揃えること。第二にトークン化（データをモデルが扱える
