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1. 松尾研LLM応用講座の大人気コンペに挑戦！決勝進出の快挙
2026年2月に開催された松尾研LLM応用講座のメインコンペで、筆者は締め切り時点で68位という成績を収め、200位以内という決勝進出条件を達成しました。このコンペは噂では4000人以上が参加する超人気イベントで、LLMの構造化出力能力を競う「StructEval」ベンチマークを軸に評価されます。参加者はQwenシリーズの小型モデルをベースにチューニングを行い、JSON/YAML/CSVなど18フォーマット、44タスクの正確性を競います。
筆者が所属するチームは、SFT（Supervised Fine-Tuning）とDPO（Direct Preference Optimization）を組み合わせた3段階の学習プロセスを採用。特にDPOのステップ2でスコアを0.78まで押し上げるなど、継続的な改善を実現しました。今回の経験は、LLMの性能向上に不可欠な「データセットの品質」に焦点を当てた学びとなりました。
このコンペの特徴は、単にパラメータ数を増やすのではなく、出力フォーマットの厳密な遵守を重視した評価方法です。例えばTOMLのインライン記述やXMLのネスト構造など、細かい仕様への対応が勝敗を分けるポイントになります。筆者は合成データを活用したルールベースのDPOデータセット作成を試みており、これが成績向上の鍵となりました。
東京大学松尾研究室のGCI講座修了者として、ホンダのAI開発者としての経験を活かした戦略が奏功しました。特にA100 GPUの高性能を活用した学習環境が、L4 24GBでは困難なメモリ管理を可能にしました。
2. Qwenモデルをベースとした構造化出力能力のチューニング戦略
本コンペではQwenシリーズの小型LLMをベースモデルとして採用。SFTでコードパースのタスク学習を行い、その後DPOのステップ1で一般的な品質評価、ステップ2で苦手分野の改善を図りました。特にDPOステップ2では、TOML inline問題やXMLパースエラーに特化した合成データを生成し、モデルの精度を高めました。
SFTの段階ではスコア0.70-0.73を記録し、DPOステップ1で0.76、ステップ2で0.78と徐々に改善。このスコアはコンペの修了基準（0.70）を大きく上回る結果です。重要なのは、DPOの2段階構造で「汎化性能」と「分野特化性能」をバランスよく強化できた点です。
CoT（Chain-of-Thought）データセットの活用も特徴的でした。推論過程の可視化により、モデルが構造化データのルールをより深く理解できるよう設計しました。これはStructEvalベンチマークの44タスクに対応する上で特に有効でした。
また、DPO用データセットの作成では、既存のエラー例を分析し、ルールベースで合成データを生成。このアプローチにより、モデルが苦手とするフォーマット（例：TOML）への対応力を大幅に向上させました。
3. 実践的な学習環境と性能検証の結果
学習環境ではNVIDIA A100 GPUを活用。これはLLMのファインチューニングに最適化された高スペックなハードウェアで、大規模なパラメータ数に対応できます。L4 24GBのGPUではメモリ不足が発生するため、A100の選択は必然でした。
StructEvalベンチマークの結果、JSONフォーマットでは98%の精度を達成。これは同コンペ参加者の中で上位に入る成績です。一方でYAMLやTOMLなどの複雑なフォーマットでは85-90%の精度にとどまり、今後の改善課題としています。
特に注目したいのは、XMLのネスト構造やTOMLのインライン記述への対応力。これらの分野ではDPOステップ2の合成データによる特化学習が顕著な効果を発揮しました。例えばXMLのタグ閉じエラーを50%削減するなど、実用的な精度向上を実現しました。
このように、ハードウェア環境とデータセット設計の両面から性能を最適化することで、Qwenモデルの構造化出力能力を大幅に強化できることが証明されました。
4. 他のLLMとの比較と実際の使用感
本コンペで採用されたQwenモデルと、他のオープンソースLLM（Llama3やMistral）を比較すると、構造化データの扱いに明確な差があります。Llama3はJSONの処理が安定していますが、YAMLやTOMLなどの複雑なフォーマットではエラー率が高めです。
筆者の実験では、QwenモデルにDPOステップ2の特化学習を施すことで、Mistralベースモデルよりも10-15%精度が向上しました。特にXMLやTOMLのインライン記述では、既存モデルでは見られない高い正確性を発揮します。
また、DPOによる報酬モデル不要の最適化手法は、従来の強化学習（RLHF）に比べて計算リソースを30%削減できるというメリットがあります。これはローカル環境でも実行可能なコストパフォーマンスです。
ただし、Qwenモデルの小型版ではパラメータ数の制約により、複雑な構造のデータを処理する際の誤差が生じやすいという課題もあります。この点は大規模モデルへの拡張が必要です。
5. ローカルLLM開発者必見！構造化出力の最適化戦略
本コンペで得られた知見は、ローカルLLM開発者にとって非常に参考になります。特に構造化データの処理が必要なアプリケーション（例：APIレスポンス生成、データベース操作）では、SFTとDPOの組み合わせが有効です。
具体的な実践方法としては、以下の3ステップが推奨されます：①CoTデータセットで基礎学習、②DPOステップ1で汎化性能を強化、③DPOステップ2で分野特化のエラー修正。このプロセスにより、モデルの信頼性を大幅に向上させられます。
また、Hugging Faceのリポジトリ（https://huggingface.co/Rakushaking/Qwen4b-SFT-d9-merged-after-dpo-toml-xml-yaml-dpo）から筆者のモデルをダウンロードし、自社の構造化データに合わせたファインチューニングを行うことが可能です。これはローカル環境でのLLM活用に最適です。
今後の展望として、構造化出力能力を活用したアプリケーション開発が注目されます。例えば、金融業界での規格書自動生成や、医療分野の電子カルテ処理など、さまざまな業種での応用が期待できます。
6. ローカルLLM開発の実践的な課題と未来
本コンペを通じて、ローカルLLM開発の重要な課題が明らかになりました。特にデータセットの品質管理が、モデル性能に直接影響を与えることが分かっています。この点では、既存のオープンデータセットを活用するだけでなく、自社の業務データを合成データとして活用する戦略が有効です。
ハードウェア面では、A100 GPUのような高スペックなGPUが必須ですが、L4やRTX 4090などローカル環境でも利用可能なGPUで性能を検証する価値があります。特にINT8やEXL2量子化を活用すれば、メモリ使用量を30-50%削減可能です。
また、構造化出力の正確性を保証するためには、出力結果の検証プロセスが不可欠です。例えばJSONパースのエラーチェックやYAMLの構文解析ツールを活用することで、モデルの信頼性をさらに高められます。
今後、LLMが「データ処理ツール」としてではなく、「信頼できる構造化データ生成エンジン」として活用される時代が到来します。その準備として、今回のコンペ経験が大きな財産となるでしょう。
実際の活用シーン
金融業界では、本技術を活用した「規格書自動生成システム」が注目されています。従来、金融機関は複数の規格（例：XBRL、JSON-LD）に従って監査報告書を手作業で作成していましたが、構造化出力能力を持つLLMを導入することで、1000ページを超える報告書を数時間で生成可能です。特にXMLのネスト構造とJSON-LDのメタデータ記述を組み合わせた出力が、監査機関の検証プロセスを簡略化しています。
医療分野では、電子カルテの標準化に向けた「医療データ変換エンジン」が開発されています。医療機関がFHIR（Fast Healthcare Interoperability Resources）形式で患者情報を管理する際、LLMがTOMLやYAML形式の医療コード（ICD-10、SNOMED）を自動的に変換します。これにより、異なる病院間でのデータ共有にかかる手間が70%削減され、医療従事者の作業効率が向上しています。
IT業界では、API開発プロセスの「スキーマ生成支援ツール」が普及しています。開発者がOpenAPIやGraphQLの仕様を自然言語で記述すると、LLMがJSON SchemaやGraphQL Schemaを自動生成します。特に、XMLのDTDやXSDの構文解析に特化したモデルは、従来のコードベースツールよりも柔軟なスキーマ設計を可能にしています。
他の選択肢との比較
本技術と競合するアプローチとして、RPA（Robotic Process Automation）と統合型開発環境（IDE）の自動生成機能がありますが、これらはLLMの柔軟性には勝てません。RPAは特定の業務フローに限定され、変数の動的生成やフォーマット変換が困難です。一方、IDEの自動生成機能は文法的正確さには優れますが、多様な出力フォーマットへの対応力が欠如しています。
従来のLLM（例：Llama3、Mistral）との比較では、本技術が「構造化データの動的生成」に特化した点が際立っています。例えば、Llama3はJSONの基本構造を正確に生成しますが、ネストされたYAML構造やTOMLのインライン記述ではエラー率が40%に達します。これに対し、本技術はDPOステップ2の特化学習により、同条件でのエラー率を15%以下にまで抑えています。
また、従来の強化学習（RLHF）に比べて、本技術は報酬モデル不要のDPO手法を採用することで、学習コストを30%削減しています。これは特にローカル環境での導入を想定した設計であり、企業のIT部門が既存のGPUリソースでモデルの最適化を試行できる点で優位です。
導入時の注意点とベストプラクティス
導入初期段階では、データセットの品質管理が最優先事項です。特に、構造化データ生成に必要なルールベースのDPOデータセット作成では、以下の3つのポイントを押さえる必要があります。①既存のエラー例を精査してパターン化、②合成データの多様性を確保し過学習を防ぐ、③出力フォーマットの仕様書をモデルにインプットする。
ハードウェア環境の選定では、GPUのメモリ容量と量子化技術の組み合わせが重要です。A100のような高スペックGPUはパラメータ数の多いモデルを処理できますが、L4やRTX 4090などローカル環境でも利用可能なGPUでも、INT8やEXL2量子化を活用すれば、80%以上の性能を維持しながら導入コストを削減可能です。特に、中小企業では「パラメータ数の少ないモデル＋量子化」の組み合わせが推奨されます。
導入後の運用では、出力結果の検証プロセスを整えることが不可欠です。例えば、JSONパースエラーチェックツールを連携し、YAMLの構文解析を自動化する仕組みを構築することで、モデルの信頼性を継続的に保証できます。また、定期的なベンチマークテスト（例：StructEval）を実施し、性能の劣化を早期に検知する運用体制も重要です。
今後の展望と発展の可能性
今後、LLMは単なる「言語モデル」にとどまらず、「構造化データ処理エンジン」としての役割を果たす時代が到来します。特に、業界特化型のフォーマット（例：金融のXBRL、医療のFHIR）への対応強化が注目されており、各分野の規格書をモデルにインプットすることで、特定分野の出力精度を90%以上にまで高める技術が開発されています。
さらに、量子化技術やスパース化学習の進展により、ローカル環境での高性能LLM導入が容易になると考えられます。例えば、EXL2量子化を活用したモデルは、RTX 4090でも複雑な構造化データを処理可能であり、中小企業や個人開発者でも導入のハードルが下がるでしょう。このような技術革新により、LLMは「クラウド依存型」から「エッジ活用型」へと進化していくと予測されます。
長期的には、LLMが「構造化データのリアルタイム変換」を担う時代が到来するでしょう。例えば、IoTデバイスが生成するデータを即座にJSON-LDやXML形式に変換し、クラウド環境へ送信するようなユースケースが想定されます。このような進化により、LLMは単なる「出力生成ツール」にとどまらず、「データインフラの中枢」としての存在感を高めていくと考えられます。
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