拓海先生、最近社内で「LLM（Large Language Model、大規模言語モデル）に任せれば分類は何でもできる」という話が出てまして、正直どこまで本当か分かりません。要するに従来のやり方はもう古いということですか？
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理していきますよ。結論から言うと、LLMが万能というわけではなく、データの性質や運用コスト次第で従来の手法、特にEmbeddings（Embeddings、埋め込み表現）を使ったモデルが有利になることがあるんです。
それは気になります。具体的には何が違うんでしょうか。コストとか速度、あと現場での信頼性が心配です。
いい質問です。要点を3つにまとめますね。1）精度と確率の「校正（calibration）」、2）推論の遅延（latency）とコスト、3）独自データを活かせるか、です。特に独自の大量データがある場合、埋め込みを使うと速くて安定した結果を出せるんです。
これって要するに、社内にある蓄積データをちゃんと使えば外部の大きなモデルに頼らずとも良いということでしょうか？
その通りです！ただし注意点もあります。簡単に言うと、データ量とラベルの質、運用の要件によって最適解が変わるんですよ。だからまずは小さな実験で比較するのが得策です。大丈夫、やり方はお手伝いできますよ。
お金の話も聞かせてください。外部APIに都度頼むと費用が膨らむと聞いていますが、埋め込み方式は本当に安く済むのですか？
はい、実運用では大きく違いますよ。論文では埋め込みベースが最大で10倍安く済む例が示されています。理由は単純で、埋め込みは一度特徴量に変換すれば軽いモデルで高速に推論できるため、APIコールや計算資源が抑えられるんです。
なるほど。精度の面で心配なのは、特に細かい職種分類のような多クラス（マルチクラス）での挙動です。我々の業務では70以上のカテゴリがある場面もあります。
良い懸念です。実験では、テキストのみ、画像のみ、テキストと画像の組み合わせいずれでも埋め込みベースの方が高い精度を示しました。特にクラス数が多いとき、埋め込みと軽量な分類器を組み合わせる利点が出やすいんです。
ありがとうございます。最後に私の頭の整理のために言いますと、自分の会社のデータを有効利用できるなら埋め込みベースで試して、だめならLLMプロンプトを考える、で合っていますか？
その理解で完璧です！小さなA/Bテストを回して、精度、校正、レイテンシー、コストの4指標で比較すれば経営判断ができますよ。大丈夫、一緒に計画を作りましょう。
わかりました。では、自分の言葉でまとめます。自社の蓄積データを生かせるなら、まずは埋め込みから試して、精度・コスト・速度を見て判断する、という方針でいきます。ありがとうございました、拓海先生。
1.概要と位置づけ
結論を先に述べる。本研究は、マルチクラス分類において最新の大規模言語モデル（Large Language Model（LLM、大規模言語モデル））へプロンプト（Prompting、プロンプティング）で解かせる方式と、特徴量として埋め込み（Embeddings（Embeddings、埋め込み表現））を作り従来型の分類器で学習する方式を直接比較し、後者が複数の重要指標で有利であると示した点で示唆が大きい。要するに、AI全盛の“ハイプ”に流されず、課題に応じて従来の手法を使う合理性を実証した研究である。
この問題意識は経営判断に直結する。外部APIに多くを依存するLLM中心の運用は初期の速い導入効果が見込めるが、運用コスト、応答遅延、確信度（confidence）の信頼性という点で落とし穴がある。本研究はそうした運用面のリスクと従来手法の実務的価値を、リアルなデータセット上で示した。
技術的に言えば、マルチクラス分類とは多数のカテゴリの中から正しい1つを選ぶ問題である。埋め込みは入力（テキストや画像）を数百次元のベクトルに変換し、そのベクトル上で軽量な分類器を学習させる設計である。プロンプトは大規模モデルに入力文を与え、直接ラベルを生成してもらう手法である。
経営者にとって重要なのは「どちらが短期的に効果を出し、長期的にコストと品質を管理できるか」である。本研究は実データとA/Bテストに基づき、埋め込みベースの方が精度・校正・レイテンシー・費用の面で一貫して優れることを示した。
したがって、本研究は単なる学術的比較を越えて、実業務でのモデル選定を考える際の判断基準を提示するものである。特に独自データを保有する企業にとって、有益な示唆を与える点で位置づけられる。
2.先行研究との差別化ポイント
従来研究の多くはプロンプト技術の改善に焦点を当て、ゼロショットや少数ショットでの性能向上を目指してきた。Prompting（Prompting、プロンプティング）研究群は、いかに少ない例や巧妙な指示で汎用モデルを動かすかに主眼を置いている。別の系統では、埋め込みを用いた伝統的機械学習（supervised learning、教師あり学習）が特定タスクで有効であることを示す報告もあるが、比較対象が限られていた。
本研究は差別化として、実運用に近い条件でプロンプトと埋め込みベースの両方を統一的に評価した点が重要である。評価指標は単に精度だけでなく、確率の校正（calibration）、推論遅延（latency）、及びコストにまで踏み込んでおり、経営判断に必要な実務的視点を包含している。
また、データの種類をテキストのみ、画像のみ、テキスト＋画像の三形態で比較した点が実務的価値を高める。多くの企業データは複合メディアで構成されるため、単一媒体のみの分析は現場適用に乏しい。
さらに、本研究は企業の独自データを前提にしているため、クラウド上の汎用モデルと自社の資産をどう組み合わせるかという戦略的問いに直接応える。先行研究の多くが公開データセット中心であったのに対し、実データでの比較を行った点で実務への示唆が強い。
要するに、本研究は学術的な性能比較を超え、経営的判断に直結する評価軸を持っている点で先行研究と一線を画している。
3.中核となる技術的要素
まず埋め込み（Embeddings（Embeddings、埋め込み表現））は入力データを数値ベクトルに変換する処理であり、このベクトル空間上で類似性を計算することが可能である。経営的に言うと、埋め込みは「商品を棚に並べ、似たもの同士を近くに置く」ような整理作業であり、その上で軽いルールや分類器を走らせれば迅速に判定できる。
一方、プロンプト（Prompting、プロンプティング）は大規模言語モデル（LLM）に対して自然言語で問いかけを行い、モデルの出力をラベルとして採用する方法である。こちらは「職人に口頭で依頼してその場で判断してもらう」ようなイメージで、柔軟性は高いがコストとばらつきが問題になり得る。
もう一つ重要なのが校正（calibration）である。校正とは、モデルが出す確率が実際の正しさの確率と一致しているかを示す概念である。経営においては、自信度に基づいて人手チェックを入れるなど運用ルールを作る必要があり、ここが信頼性の分かれ目になる。
最後にレイテンシーとコストの問題である。埋め込みは一度ベクトル化しておけば高速な近傍検索や軽量分類器で済むため、推論遅延が小さくコストも抑えられる。対してLLMへ毎回問い合わせるプロンプト方式はAPIコストと応答時間が積み重なり運用コストが増す。
技術の核心は、どの資産を自社で保持し、どこを外部に委ねるかというアーキテクチャ設計にある。研究はその答えとして、独自データが豊富な場面では埋め込みベースが現実的であると示した。
4.有効性の検証方法と成果
検証はThumbtack社の実データを用い、顧客の依頼記述（テキスト）と関連画像を対象に行った。比較は埋め込みベースのソフトマックス分類器と、最先端LLMへのプロンプトを用いた直接分類の二者間で実施した。評価指標は精度（accuracy）、校正（calibration）、推論遅延（latency）、そしてコストである。
主な成果は複合的である。まず精度において、埋め込みベースが最良のプロンプト手法よりも約49.5%高い改善を示した点が目立つ。これはテキスト単独、画像単独、テキスト＋画像のいずれの条件でも一貫して観察された。
次に校正であるが、埋め込みモデルは確率出力が良好に校正されており、その確率値を信頼度として運用に組み込むことが可能であった。一方でプロンプト出力は「確信度が高いが誤りが含まれる」傾向があり、運用上のリスクが高い。
さらに実行面では、埋め込み方式は画像処理で14倍、テキスト処理で81倍速いケースが報告され、総合的な運用コストは最大で10倍安くなる可能性が示された。実際に現場へ展開しA/Bテストを行った結果もオフライン解析と整合的であった。
これらの成果は、単にモデル精度の比較に留まらず、運用設計と投資対効果の観点からも埋め込みベースの優位性を支持するものだ。
5.研究を巡る議論と課題
まず本研究の結論が常に普遍的に当てはまるわけではない点に注意が必要である。公開データ中心の研究とは異なり、ここでは企業固有のデータが主役であり、データ量やラベルの質が結果に強く影響する。したがって小規模データやラベルが少ないケースではプロンプト優勢となる可能性がある。
また、プロンプト研究側でも少数ショットやタスク特化の技術改善が進んでおり、将来的に特定条件下での逆転も十分考えられる。運用環境や規制、プライバシー制約も含めた総合設計が必要である。
技術的な課題としては、埋め込み空間の解釈性と更新性が挙げられる。ビジネス環境が変われば埋め込みや分類器の再学習が必要であり、その運用コストをどう見積もるかが重要である。また、画像とテキストを統合する際の設計パターンはまだ最適解が確立していない。
倫理と法規制の観点も無視できない。ユーザーデータを用いる場合の同意取得や匿名化、外部API利用時のデータ送信リスクは経営判断の対象であり、これが選択肢を左右することがある。
結局のところ、最良のアプローチは組織固有の制約と目標に依存するため、比較実験を通じた意思決定が必要である、という点が本研究の示唆する現実的な結論である。
6.今後の調査・学習の方向性
今後はまず実務レベルでのベンチマーク設計が重要である。具体的には、少数の代表的なユースケースを選び、埋め込み型とプロンプト型を同じ評価基準で継続的に比較する仕組みを作ることが勧められる。これにより初期投資の回収期間や改善余地が定量的に把握できる。
学術的には、埋め込み空間の動的更新法や、少ラベル環境での半教師あり学習、またマルチモーダル統合の最適化が重要な論点だ。実務側ではモデルの校正と意思決定ルールの連携、ならびにコスト計算の標準化が課題である。
検索に使える英語キーワード（論文名は挙げない）として、embeddings, prompting, multiclass classification, model calibration, inference latency, multimodal classificationを挙げる。これらの語句で文献や事例を追うと具体的な手法や実装例が見つかるだろう。
最後に経営者への助言として、先に小さな実験を回し、精度・校正・レイテンシー・コストの4指標で評価することを推奨する。これによりハイプに流されず、実際に価値を生む技術投資が可能となる。
ここで示した指針に従えば、汎用モデルと自社資産のどちらをどの程度使うかという戦略的判断が容易になるはずである。
会議で使えるフレーズ集
「まず小さなA/Bテストを回して、精度・校正・遅延・コストで比較しましょう。」
「自社データを生かせる余地があるかを見た上で、埋め込みベースを優先的に検討したい。」
「外部API依存のコストと応答時間を定量化してから最終判断を下しましょう。」
