イベントについて

2025年7月17日、御茶ノ水ソラシティで開催された「レディテック2025（Readycrew TECH MEETUP 2025）」に、Village AIも参加＆登壇してきました！
このイベントは、AIやテクノロジーの“実際の業務活用”をテーマにしたリアルイベントで、業界・業種問わず多くの方が集まりました。

会場の雰囲気

来場者の多くは「生成AIをもう少し本格的に活用したい」という中小企業の方々で、すでに生成AIに触れている人が多く、「AIエージェントを使いたい」という具体的なニーズも多数いただきました。
当日は前日までの悪天候の影響もあり、オンライン参加に切り替えた方も見られましたが、展示会場は盛況でした。終了後の交流会から合流する来場者も多く、出会いや情報交換の場としても充実していました。

画像：イベント当日 会場の様子

Village AIの講演内

テーマ：「ゼロから始める！LLMによる分類タスクの自動化」

画像：弊社 里 洋平 イベント当日登壇中の様子。

▼ どんな課題があるの？

従来のデータ分類業務では…少ないデータだと「精度が安定しない」…など、地味ながらも大きな負担となっていました。
・毎回「人手でラベル付け」
・ラベルルールの変更や例外対応のたびに「再学習が必要」。
・少ないデータだと「精度が安定しない」
…など、地味ながらも大きな負担となっていました。

▼ LLMによる「Zero-shot分類」とは？

Zero-shot分類は、大規模言語モデル（LLM）に自然言語で分類ルールを与えることで、事前の学習なしに分類を実行できる手法です。
特徴：
・FAQ、商品レビュー、問い合わせ文など多様な文書に対応可能
・モデルの再学習は不要
・ラベル名と説明があれば、即分類実行可

アート作品をLLMのZero-shotでどこまで分類できるか」を事例として紹介しております。従来の機械学習（ML）と比較しても、LLMは全体的な性能で引けを取らない精度を示しています。

画像：「アート作品をLLM Zero-shotでどこまで分類できるか」事例資料 一部抜粋

▼ 活用事例

実際に以下のような業務で活用されています。
・問い合わせメールを自動で分類し、適切な担当部署へ仕分け
・自由記述アンケートをテーマごとに整理してレポート化
・商品レビューをカテゴリ別に分けて、要約＆分析に活用
従来の機械学習では面倒だった作業も、LLMなら自然文の指示でスムーズにこなせます。

■ Q&Aも盛況！

講演後の質疑応答では、以下のような質問が多く寄せられました。
「複数のラベルにまたがる分類も可能？」
「出力結果にばらつきがある時、どう補正する？」
「日本語でもしっかり精度が出ますか？」
いずれも、現場への導入を見据えた実践的な視点からのご質問ばかりで、関心の高さを実感しました。

■ 最後に

分類作業は「地味だけど手間」、そんな悩みを抱える方にとって、LLMによるZero-shot分類は強力な解決策となります。
Village AIでは、LLMを活用した実務課題の自動化・効率化を支援しています。
分類、要約、検索、文書生成、エージェント設計など、目的に合わせた導入をご提案しています。
ご相談やデモのご希望があれば、お気軽にご連絡ください！

■参考文献
T. Tojima and M. Yoshida, “Zero-Shot Classification of Art With Large Language Models,” in IEEE Access, vol. 13, pp. 17426-17439, 2025, doi: 10.1109/ACCESS.2025.3532995.
https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10851281