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title: 複数のLLMを組み合わせた生成AI活用のご紹介_2025
tags:  #生成ai #dify #llm  
author: [Tanner / テナー](https://www.docswell.com/user/Tanner_Solvio)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
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description: 複数のLLMを組み合わせた生成AI活用のご紹介_2025 by Tanner / テナー
published: March 08, 25
canonical: https://www.docswell.com/s/Tanner_Solvio/KV129D-2025-03-08-002858
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複数のLLMを組み合わせた
⽣成AI活⽤のご紹介
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まずは、⾃⼰紹介！
名前 :
岩⼿テナージョン （テナー）
所属：
Solvio株式会社 代表取締役
（ex:クラスメソッド 新規事業部）
やっていること：
⽣成AIを活⽤したプロダクト開発 / 顧客への活⽤⽀援
（PoCの開発 / コンサルティング）
担当した執筆領域：
第１章の「ChatGPTをはじめよう」と第２章の
「はじめてのプロンプト」を主に担当しました。
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今⽇、伝えたいこと
生成AIをより活用するためには、
「複数の LLMを組み合わせて実行することがオススメ」
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# Page. 4

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今⽇、伝えたいこと
生成AIをより活用するためには、
「複数のLLMを組み合わせて実行 することがオススメ」
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# Page. 5

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複数のLLMをつかう？？🤔🤔🤔🤔🤔
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# Page. 6

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複数のLLMを使う際のイメージ
通常のChatGPTを利⽤する場合、単⼀のLLMにタスクを依頼しますが、
複数のLLMを利⽤する場合は様々な役割を持ったLLMにタスクを依頼します。
単一のLLMを
利用する場合
複数のLLMを
利用する場合
回答作成
回答作成
レビューの実
施
改善の実施
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# Page. 7

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なぜ、複数のLLMを
利⽤することが必要なのか？
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# Page. 8

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なぜ、複数のLLMを使うことが良いのか？ -背景にある課題
単⼀のLLMを利⽤する場合、「複雑なタスク」や「⻑い⽂章」を⼊⼒すると
期待通りの結果が得られない場合がある。
複雑なタスクを実⾏する際の課題
-
いくつかのタスクを1つのプロンプトで実⾏しようとすると、実⾏漏れが発⽣することがある
→プロンプトエンジニアリングでなんとかなることもあるが、限界がある。
⻑い⽂章を利⽤する際の課題
-
LLMが利⽤できる⽂字数はどんどん増えていっている（Geminiの場合200万トークン *英語の
本15冊分）が、⼤量の⽂字数を⼀度に⾏うと精度が落ちる印象
https://developers.googleblog.com/en/new-features-for-the-gemini-api-and-google-ai-studio/
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複雑なタスクを実⾏する際の課題
複雑なタスクを実⾏する際の具体例 - 精度が低下する際の例
プロンプト
[#入力]に記載されている文章をレビューして、[#チェック項目]の内容を確認してください
[# チェック項目]
1. 文章の構成が論理的か、
2. データの正確性が保たれているか、
3. 誤字脱字がないか、
4. 文章の敬語表現に誤りがないか、
5. 用語の使い方が一貫しているか、
6. 使用されている言葉が専門的でない場合、一般読者に理解できるか、
7. 不適切な表現はないか
8. 社内用語は含まれていないか
・・・
[#入力]
「レビュー対象の文章」
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複雑なタスクを実⾏する際の課題
複雑なタスクを実⾏する際の具体例 - 精度が低下する際の例
プロンプト
[#入力]に記載されている文章をレビューして、[#チェック項目]の内容を確認してください
[# チェック項目]
1. 文章の構成が論理的か、
2. データの正確性が保たれているか、
3. 誤字脱字がないか、
4. 文章の敬語表現に誤りがないか、
5. 用語の使い方が一貫しているか、
6. 使用されている言葉が専門的でない場合、一般読者に理解できるか、
7. 不適切な表現はないか
8. 社内用語は含まれていないか
・・・
[#入力]
このように複数のタスクやチェック項目を 1度に依頼すると、
生成AIからの出力精度が低下したり、見逃しが発生することが多い
「レビュー対象の文章」
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⻑い⽂章を利⽤する際の課題
⻑い⽂章を翻訳させた際の具体例 - 単語が正しく翻訳されない
（7000⽂字程度の記事を⼀度に翻訳させた場合）
https://paulgraham.com/foundermode.html
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なぜ、複数のLLMを使うことが良いのか？ -回答品質の向上
- LLMが⽣成した回答を後続タスクとして改善/レビュープロセスを
実⾏すると品質が安定しやすい
回答作成
回答作成
レビューの実
施
改善の実施
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複数のLLMを利⽤する際の構築⽅法は？
- 通常のChatGPTなどのツールでは実現が難しいため、Difyなどの
ローコードツールを利用することがオススメです。
Difyとは？
-
⽣成AIを利⽤したワークフローを構築す
るローコードツール
-
GUIで簡単に⽣成AIを利⽤した
アプリケーションを構築できる
-
Web検索と組み合わせたり、社内情報
を与えたチャットボットの構築も簡単
に実施可能
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# Page. 14

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実際にDifyを使った
複数LLMを組み合わせたワークフローを
試してみましょう！
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# Page. 15

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/KJ4VQ9X1E1.jpg)

ユースケース: ⾃社コンテンツを作成したい
やりたいこと
-
自社のメディアに初心者向けの技術記事を掲載したい
-
海外向けにも発信をしたいため、英語や韓国語、スペイン語など様々な言語で掲載
したい
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# Page. 16

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LE13PKN5JG.jpg)

ユースケース: ⾃社コンテンツを作成したい
やりたいこと
-
自社のメディアに初心者向けの技術記事を掲載したい
-
海外向けにも発信をしたいため、英語や韓国語、スペイン語など様々な言語で掲載
したい
ユーザーからの入力例
-
自社メディアに掲載するコンテンツを作って欲しいです。
Python初学者向けに変数とはなにか？を解説する記事を書いてください。
期待する出力
- 様々な言語に翻訳された与えられたテーマの記事
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![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GEWP2D4WJ2.jpg)

ユースケース: ⾃社コンテンツを作成したい
ワークフローの例 1/2
ユーザーからの入力例：
自社メディアに掲載するコンテンツを作って欲しいです。 Python初
学者向けに変数とはなにか？を解説する記事を
書いてください。
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# Page. 18

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/47ZKDG2273.jpg)

ユースケース①: ⾃社コンテンツを作成したい
ワークフローの例 2/2
日本語の記事を様々な言語に翻訳する
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ユースケース①: DEMO動画
https://www.youtube.com/watch?v=26GeyChcPVg
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このように複数のLLMを組み合わせると、
より複雑なタスクを⾼精度で実⾏
することができる
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複数のLLMを組み合わせることが有効な活⽤例
マーケティング部門
- 文章の校閲やトンマナをあわせる
- 多数ある社内ルールをもとにした文章のチェック
法務部門
- 自社基準のチェックポイントをもとにした契約書のレビュー
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まとめ
- やりたいことを複数のタスクに分割して、複数のLLMに分割して
タスクを実行させると、より高度で安定した出力を得ることができる
- 事前にワークフローを構築しておくと、ユーザーからのシンプルな
入力のみで高度なタスクを実行ができる
- 今回のようなワークフロー構築を行う際には、Difyがオススメ
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