予測5：「LLM Ops」がAI運用の新たな標準に

　金融機関がAI活用を進める中で、LLM Ops（大規模言語モデルの運用管理）はますます重要な基盤となりつつあります。しかし、現時点では、この仕組みを十分に活用し、しっかりと運用できている金融機関はごく少数でしょう。 　生成AIの用途が広がるにつれ、AIによる判断の透明性や説明責任が問われる場面は確実に増えています。たとえば、不正取引の検出や顧客対応など、AIの判断に基づいて行動する場面では、その根拠やプロセスを明確に説明できることが必須です。 　LLM Opsは、こうした透明性を確保する仕組みを提供し、モデルの動作監視や結果の説明可能性をサポートするものです。 　これにより、金融機関はAIが持つリスクを抑えつつ、より信頼性の高いサービスを提供することが可能になります。「責任あるAI」の運用を実現する観点でも、LLM Opsは金融機関が避けて通れない基盤といえます。 　また、前述のエージェンティックAIは、不定形で複雑なタスクを自律的にこなす能力を持つ一方でその性能を維持し続けるためにはモデルの継続的な更新や高度な運用管理が欠かせません。 　市場や規制環境の変化に対応するためのモデルの再トレーニング、新しいデータの統合、判断の透明性を確保するプロセスなど、すべてがLLM Opsを中心に展開されますから、LLM Opsを構築しないことは競争力で劣後するリスクと直結します。 　では金融機関はLLM Opsにどう取り組み始めるべきでしょうか。最初に取り組むべきは、どの業務領域でLLMを活用し、どのような結果を期待するのかを明確にすることです。 　その上で、既存のITインフラやデータ基盤との統合を進め、モデル運用を支える技術的な基盤を整えることが重要です。特に、LLMのトレーニングやデプロイメントをスムーズに行える環境を構築することが求められます。 　また、LLM Opsの導入には、AIモデルの運用や監視、さらには倫理的な判断に関する専門知識が必要です。これには、データサイエンティストだけでなく、AIの透明性や責任ある運用を理解したリスク管理の専門家も含まれるでしょう。 　金融機関は、外部パートナーとの協力を通じて必要な知見を補完しながら、内部の人材を強化していく必要があります。