最新解説：LLMの学習プロセスと生成AIのデータ利用懸念の実態

### 最新解説：LLMの学習プロセスと生成AIのデータ利用懸念の実態 #### 1. LLMの基礎学習プロセスとデータ収集の概要 大規模言語モデル（LLM）は、人間のような自然言語を理解し、生成する驚異的な能力を持っています。その基盤となるのは、大量のデータからの学習プロセスです。このプロセスは主に「事前学習」と「ファインチューニング」という二つの段階で構成され、それぞれ異なる目的を持っています[4](https://en.wikipedia.org/wiki/Large_language_model), [16](https://www.sapien.io/blog/fine-tuning-vs-pre-training-key-differences-for-language-models)。 LLMの核となるアーキテクチャは「Transformer（トランスフォーマー）」と呼ばれ、その最大の特徴は「アテンションメカニズム」です[6](https://towardsdatascience.com/the-large-language-model-course-b6663cd57ceb), [19](https://community.openai.com/t/biggest-problem-with-llms-llms-dont-know-anything-about-how-they-themselves-are-built/1113807)。このメカニズムにより、モデルは入力テキスト内の単語間の複雑な関係性、つまり文脈を効率的に捉え、人間らしいテキストを生成する能力を身につけます[19](https://community.openai.com/t/biggest-problem-with-llms-llms-dont-know-anything-about-how-they-themselves-are-built/1113807)。 ##### 大規模な事前学習：LLM知識の基盤 LLMの知識の大部分は、「事前学習」と呼ばれる初期段階で形成されます。この段階では、モデルはインターネット上のウェブページ、オンライン書籍、研究論文、コードリポジトリなど、**膨大かつ多様な公開データ**から学習します[0](https://oxylabs.io/blog/llm-training-data), [16](https://www.sapien.io/blog/fine-tuning-vs-pre-training-key-differences-for-language-models)。その規模はテラバイトにも及ぶことが一般的で、例えば、Llama 3.1は15兆トークンものデータで訓練されています[6](https://towardsdatascience.com/the-large-language-model-course-b6663cd57ceb)。 この膨大なデータセットは、モデルが言語のパターン、文法、事実知識、そして意味論といった汎用的な理解を深めるための基盤となります[16](https://www.sapien.io/blog/fine-tuning-vs-pre-training-key-differences-for-language-models)。OpenAIの基盤モデルも、主にインターネット上の公開情報、サードパーティと提携してアクセスする情報、そしてユーザーや研究者が提供・生成する情報を使用して開発されています[18](https://help.openai.com/en/articles/7842364-how-chatgpt-and-our-language-models-are-developed)。 特筆すべきは、Pleiasがリリースした「Common Corpus」のようなデータセットです。これは2兆トークンを超える許諾済みライセンスコンテンツのみを含み、著作権で保護されたデータなしでも有用なAIモデルが作成可能であることを示しています[5](https://huggingface.co/blog/Pclanglais/two-trillion-tokens-open)。このデータセットは、科学論文、政府・法務文書、コード、公共ドメインの書籍や新聞など、幅広いコンテンツで構成され、徹底したキュレーションが行われています[5](https://huggingface.co/blog/Pclanglais/two-trillion-tokens-open)。 ##### 厳格なデータ前処理：品質とプライバシーの確保 LLMの学習において、データ収集後の「データ前処理」は極めて重要な役割を担います。AIプロジェクトに費やされる時間の最大80%がデータ準備タスクに充てられているとされており、データの品質がモデルのパフォーマンスに大きく影響するからです[30](https://www.labellerr.com/blog/data-collection-and-preprocessing-for-large-language-models)。未加工のウェブデータは、不適切な形式、重複、有害な情報などが含まれることが多いため、AIモデルが効率的かつ正確に学習できるよう、入念なクリーニングと構造化が必要です[28](https://developer.nvidia.com/blog/mastering-llm-techniques-data-preprocessing)。 主要なデータ前処理のステップは以下の通りです。 1. **テキスト抽出とクリーニング**: PDF、HTML、Microsoft Office文書など、多様な形式からテキストを抽出し、HTMLタグや非UTF-8文字などの非テキスト要素を削除・正規化します[2](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/an-introduction-to-preparing-your-own-dataset-for-llm-training)。ApifyのWebsite Content Crawlerのようなツールは、バナーや広告、メニューなどの不要なHTML要素を除去する機能を提供しており、LLMにフィードする必要なコンテンツのみを抽出するのに役立ちます[10](https://blog.apify.com/ai-data-collection/)。 2. **品質フィルタリング**: 低品質、関連性の低い、または不適切なコンテンツをデータセットから除外します[30](https://www.labellerr.com/blog/data-collection-and-preprocessing-for-large-language-models)。これには、ドキュメントの長さ、繰り返しパターン、句読点の分布などを評価するルールベースのメトリクスや、軽量なテキスト分類器（例：FineWeb-Edu classifier）を用いたモデルベースのフィルタリングが含まれます[2](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/an-introduction-to-preparing-your-own-dataset-for-llm-training), [28](https://developer.nvidia.com/blog/mastering-llm-techniques-data-preprocessing)。 3. **重複排除（De-duplication）**: 重複データは、モデルの多様性を低下させ、トレーニングの不安定さや性能への悪影響を引き起こす可能性があります[30](https://www.labellerr.com/blog/data-collection-and-preprocessing-for-large-language-models)。そのため、完全一致、ファジー（MinHash、LSH）、意味的重複排除といった様々なアプローチで、重複するコンテンツを除去します[28](https://developer.nvidia.com/blog/mastering-llm-techniques-data-preprocessing)。 4. **PII（個人識別情報）リダクション**: LLMの事前学習に使用されるテキストデータには、ウェブから収集された個人を特定できる情報（PII）が含まれる場合があります。これはプライバシー侵害のリスクをもたらすため、PIIを特定し、匿名化することが不可欠です。名前、住所、社会保障番号などの直接的な識別子から、他のデータと組み合わせることで個人を特定できる可能性のある間接的な識別子まで、様々な機密情報が対象となります[28](https://developer.nvidia.com/blog/mastering-llm-techniques-data-preprocessing), [29](https://thealliance.ai/blog/mastering-data-cleaning-for-fine-tuning-llms-and-r), [30](https://www.labellerr.com/blog/data-collection-and-preprocessing-for-large-language-models)。このプロセスにより、データのプライバシーを維持し、規制を遵守し、ユーザーとの信頼を構築しながら、データセットの有用性を保つことが可能になります[28](https://developer.nvidia.com/blog/mastering-llm-techniques-data-preprocessing)。Common Corpusのようなデータセットでは、地域固有のPII検出システムを開発し、GDPRなどの規制遵守を徹底しています[5](https://huggingface.co/blog/Pclanglais/two-trillion-tokens-open)。 5. **トークン化（Tokenization）**: 生テキストをモデルが理解できる数値表現（トークン）に分割するステップです[4](https://en.wikipedia.org/wiki/Large_language_model)。バイトペアエンコーディング（BPE）などのアルゴリズムが使用され、語彙サイズを小さく保ちながら、効率的な学習を可能にします[30](https://www.labellerr.com/blog/data-collection-and-preprocessing-for-large-language-models)。 以下の図は、LLMのテキスト処理パイプラインの概念を示しており、PIIリダクションが重要なステップとして組み込まれていることが分かります。  *図1. NeMo Curatorで構築できるテキスト処理パイプライン[28](https://developer.nvidia.com/blog/mastering-llm-techniques-data-preprocessing)* ##### ファインチューニング：特定のタスクへの適応 事前学習を終えたLLMは、次に「ファインチューニング」によって特定のタスクやドメインに適応させられます[16](https://www.sapien.io/blog/fine-tuning-vs-pre-training-key-differences-for-language-models)。この段階では、より小規模でラベル付けされた、ドメイン固有のデータセットが使用されます[16](https://www.sapien.io/blog/fine-tuning-vs-pre-training-key-differences-for-language-models)。例えば、顧客サービスのチャットボットを開発する場合、実際の顧客サービススクリプトのデータセットが用いられます[16](https://www.sapien.io/blog/fine-tuning-vs-pre-training-key-differences-for-language-models)。 ファインチューニングの目的は、モデルを特定の分野に特化させ、精度と関連性を向上させ、あるいはバイアスを削減することです[16](https://www.sapien.io/blog/fine-tuning-vs-pre-training-key-differences-for-language-models)。このプロセスには、教師ありファインチューニングや、人間のフィードバックによる強化学習（RLHF）といった手法が含まれ[14](https://www.turing.com/resources/finetuning-large-language-models)、モデルの内部的な重み（パラメータ）を調整することで、その振る舞いを特定の目的に合わせます[13](https://www.solulab.com/retrieval-augmented-generation-rag-vs-llm-fine-tuning/)。 ##### 生成AI利用時のデータ学習に関する懸念と、その心配が過度ではない論拠 生成AIを利用する際に「自分の入力データがモデルの学習に利用されてしまうのではないか」という懸念を抱くのは自然なことです[25](https://www.theverge.com/24315071/ai-training-chatgpt-gemini-copilot-how-to)。しかし、LLMの学習プロセスと多くのサービス提供者のデータ利用ポリシーを考慮すると、その心配は必ずしも過度ではないと考えることができます。 その論拠は以下の通りです。 * **LLMのデータ処理の性質**: LLMは、従来のデータベースのように個人データをそのまま保存するようには設計されていません[1](https://fpf.org/blog/nature-of-data-in-pre-trained-large-language-models)。ユーザーが入力したテキストは「トークン化」され、サブワード単位に分割されます。例えば、「Edward」という名前は「ed」と「ward」に分割され、これらのサブワードは他の単語形成にも再利用されるため、個人の識別性は失われます[1](https://fpf.org/blog/nature-of-data-in-pre-trained-large-language-models)。LLMが保存するのは、訓練データ内のパターンに基づくトークン間の確率的関係性であり、個々のデータポイントの関連付けそのものではありません[1](https://fpf.org/blog/nature-of-data-in-pre-trained-large-language-models)。 また、LLMの学習データの主要部分は、前述の通り、PIIリダクションを含む厳格な前処理が施された膨大な公開情報です[6](https://towardsdatascience.com/the-large-language-model-course-b6663cd57ceb), [28](https://developer.nvidia.com/blog/mastering-llm-techniques-data-preprocessing)。個々のユーザーが生成AIサービスに入力するデータは、この途方もないデータセットのごく一部に過ぎず、モデル全体の恒久的な挙動に直接的な影響を与えるほど大きなウェイトを持つ可能性は極めて低いと考えられます。 * **「記憶（Memorisation）」現象とその対策**: LLMが訓練データ中の頻繁に現れるパターンを「記憶」し、それを再現する現象は存在します[1](https://fpf.org/blog/nature-of-data-in-pre-trained-large-language-models), [4](https://en.wikipedia.org/wiki/Large_language_model)。これは、特定の情報が訓練データに過剰に表現された場合に発生する可能性があります。しかし、再現される個人データは逐語的ではなく「言い換え」られたり、「不完全」であったりすることが多く[1](https://fpf.org/blog/nature-of-data-in-pre-trained-large_language_model)，PIIリダクションなどの前処理によって、このような意図しない再現のリスクは低減されます[30](https://www.labellerr.com/blog/data-collection-and-preprocessing-for-large-language-models)。 さらに、モデル訓練前に個人データの削除、最小化、難読化を行う技術的措置や、「モデルアンラーニング」のような新しい技術の研究も進められており、個人データが再現されるリスクの低減が図られています[1](https://fpf.org/blog/nature-of-data-in-pre-trained-large_language_model)。 * **サービス提供者のデータ利用ポリシーとユーザーコントロール**: 多くの主要な生成AIサービスでは、ユーザーが自身のデータをモデル学習に利用されることを防ぐための設定が提供されています。 * **ChatGPT**: ウェブ版およびモバイルアプリで「Improve the model for everyone」というトグルスイッチをオフにすることで、プロンプトがモデルのトレーニングに使用されるのを停止できます[25](https://www.theverge.com/24315071/ai-training-chatgpt-gemini-copilot-how-to), [23](https://datanorth.ai/blog/chatgpt-data-privacy-key-insights-on-security-and-privacy), [21](https://help.openai.com/en/articles/7730893-data-controls-faq)。ChatGPTの一時的なチャットは、モデルのトレーニングには使用されず、30日後にシステムから削除されます[21](https://help.openai.com/en/articles/7730893-data-controls-faq)。 * **Google Gemini**: チャット履歴をオフにすることで、チャットがAIの訓練に使用されるのを停止できます[25](https://www.theverge.com/24315071/ai-training-chatgpt-gemini-copilot-how-to), [27](https://support.google.com/gemini/answer/13594961?hl=en)。ただし、アクティビティがオフであっても、会話はサービス提供のため最長72時間保持されます[27](https://support.google.com/gemini/answer/13594961?hl=en)。Google Workspace版のGeminiでは、ユーザープロンプトが生成AIモデルのトレーニングに使用されることはありません[24](https://support.google.com/a/answer/15706919?hl=en)。また、アップロードされた画像やファイルは、フィードバックに含まれない限り、生成機械学習技術の学習には使用されないと説明されています[27](https://support.google.com/gemini/answer/13594961?hl=en)。 * **Copilot、Perplexity、Grok on X**なども、同様にデータ学習のオプトアウト設定を提供しています[25](https://www.theverge.com/24315071/ai-training-chatgpt-gemini-copilot-how-to)。 * 多くの企業向けプランやAPI利用では、ユーザーデータがモデルのトレーニングに使用されないという契約上の保証が提供されています[23](https://datanorth.ai/blog/chatgpt-data-privacy-key-insights-on-security-and-privacy), [22](https://openai.com/policies/row-privacy-policy)。 * **RAG（検索拡張生成）の活用**: LLMがユーザーデータをどのように利用するかという懸念に対し、「Retrieval Augmented Generation (RAG)」という技術は、特にその心配が過度ではない論拠を提供します。RAGは、LLMの基盤モデル自体を**変更せずに**、ユーザーが選択したデータリポジトリや既存のドキュメントなどの外部ソースから情報を取得し、それをLLMのコンテキストとして処理して回答を生成するアプローチです[13](https://www.solulab.com/retrieval-augmented-generation-rag-vs-llm-fine-tuning/), [12](https://addepto.com/blog/rag-vs-fine-tuning-a-comparative-analysis-of-llm-learning-techniques/)。 これにより、ユーザーのデータがモデルの重みに恒久的に「学習されて埋め込まれる」のではなく、リアルタイムで参照されるため、データがモデルの一部として固定化されることへの懸念を和らげることができます[13](https://www.solulab.com/retrieval-augmented-generation-rag-vs-llm-fine-tuning/)。特に企業ユースケースでは、RAGは機密データがモデル自体に埋め込まれるのではなく、組織の管理下にある安全なデータベースに保持されるため、セキュリティとプライバシーを強化します[13](https://www.solulab.com/retrieval-augmented-generation-rag-vs-llm-fine-tuning/)。 一方、「ファインチューニング」は、モデルのパラメータを特定のデータセットでさらに訓練し、モデルのアーキテクチャに情報を埋め込むプロセスであり、機密データがモデルに直接供給されるリスクがあります[13](https://www.solulab.com/retrieval-augmented-generation-rag-vs-llm-fine-tuning/)。多くの企業ユースケースでは、RAGがより安全でスケーラブルかつ費用対効果が高いとされています[13](https://www.solulab.com/retrieval-augmented-generation-rag-vs-llm-fine-tuning/)。 RAGとファインチューニングの主な違いは以下の表の通りです。 | 項目 | RAG（検索拡張生成） | ファインチューニング | | :----------- | :-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | **定義** | 外部データベースと組み合わせ、リアルタイムで関連情報を取得して応答を増強[13](https://www.solulab.com/retrieval-augmented-generation-rag-vs-llm-fine-tuning/)。 | ラベル付けされたデータセットでLLMを再訓練し、特定のタスクに合わせてモデルのパラメータを調整[13](https://www.solulab.com/retrieval-augmented-generation-rag-vs-llm-fine-tuning/)。 | | **目的** | リアルタイムデータに基づいて回答を根拠づけ、正確で文脈的に更新された応答を提供[13](https://www.solulab.com/retrieval-augmented-generation-rag-vs-llm-fine-tuning/)。 | 特定のタスクまたはドメインでのパフォーマンスを向上させるためにLLM自体をカスタマイズ[13](https://www.solulab.com/retrieval-augmented-generation-rag-vs-llm-fine-tuning/)。 | | **モデルの変更** | モデルの重みは変更しない[13](https://www.solulab.com/retrieval-augmented-generation-rag-vs-llm-fine-tuning/)。 | モデルの重みを変更する[13](https://www.solulab.com/retrieval-augmented-generation-rag-vs-llm-fine-tuning/)。 | | **セキュリティ** | 機密データは安全なデータベースに保持され、モデルの重みに埋め込まれないため、データアクセス制御が容易[13](https://www.solulab.com/retrieval-augmented-generation-rag-vs-llm-fine-tuning/)。 | トレーニング中に機密データがモデルに直接供給され、モデルがトレーニングデータを反芻するリスクがある[13](https://www.solulab.com/retrieval-augmented-generation-rag-vs-llm-fine-tuning/)。 | --- 以上のことから、LLMの学習プロセスは、膨大な公開データと厳格な前処理（PIIリダクションを含む）によって行われ、個々のユーザーの入力データがモデルの基盤知識にそのまま恒久的に組み込まれる可能性は低いと言えます。さらに、多くの生成AIサービスがユーザーにデータ利用に関するコントロールを提供し、RAGのような技術は、ユーザーのデータがモデルの重みとして恒久的に保存されることなく、外部参照されることでプライバシー保護を強化しています。これらの論拠を総合すると、生成AI利用時のデータ学習に関する懸念は、各サービスのポリシーと利用技術を理解することで、そこまで過度な心配ではないと判断できます。ただし、常に利用するサービスのプライバシーポリシーを確認し、機密情報の入力には慎重になることが重要です。