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非構造化データは、現代のAI技術の進化とともに、ますます重要性を増しています。特にLLM（大規模言語モデル）の性能向上により、その利用可能性が広がっていますが、専用モデルとの違いや選び方については慎重な検討が必要です。この記事では、LLMと専用モデルそれぞれの特性を比較し、日本市場での適用例を考えます。

最新の大規模言語モデル、特にGPT-5以降は、複数の会話ターンにわたるタスクで精度が低下することが分かりました。特に情報を分散させた場合、パフォーマンスが大きく影響を受けることが研究から明らかになりました。