現代において、IT技術は単なる技術に留まらず、経営方針にすらも影響を与える、非常に重要な存在となっています。

従って、どのようなIT技術のツールを保持しているか、どのようなIT技術の知識やノウハウを社内で保持しているかは、もはやビジネスにおいて死活問題となっています。

そんなIT技術の中でもAI、それも生成AIへの関与の重要性は近年急激に高まっています。本記事では、そんな生成AIに関するIT技術であるLiteLLMについて解説していきます。

LiteLLMとは

最初の章ではまず、そもそもLiteLLMとはどのようなツールであるかについて解説していきます。

どのような技術なのかは勿論、開発背景なども理解しておくことで、ツールそのものへの理解が深まりますし、そもそもAIとはどのようなものか、どのように使用されているかということへの理解も深まります。

ビジネスにAIやLiteLLMを活用しようと思うのであれば、最低限、下記の様な定義と機能、開発背景は経営陣も知っておく必要があります。

LiteLLMの定義と主な機能

LiteLLMとは一言で言うと、様々な生成AIのAPIを、1つのインターフェースで呼び出せるようになるツール、になります。生成AIと一言で言っても、様々な種類があり、それぞれ特徴や得意領域が異なります。

従って、LiteLLMを使用することで効率良く、様々な種類の生成AIを使用できるようになり、所謂美味しいとこどりができるようになります。

生成AIに限った話ではありませんが、通常APIを利用する時はAPIの発信元の仕様に合わせなければならないため、複数利用する際は開発工数や費用がかさみがちでした。

しかしLiteLLMを利用することで、合わせるべきAPIの量が劇的に減るため、開発のための期間や費用を下げることが可能になりました。

LiteLLMの開発背景

LiteLLMは前述した通り、オープンAIやAWS Bedrockなど、多様化している大規模多言語モデルのAIの運用をシンプルにするために作られたツールです。

従来の場合、生成AIについても何を使用するかを決め、それぞれの使用や制限にどのように対応するかについてエンジニアは頭を悩ませていました。

しかし、LiteLLMを導入することでそのようなことに頭を使う必要が無くなったばかりか、途中で使用する生成AIの種類を変えることも可能になりました。

前述した通り、生成AIは種類によってそれぞれ独自の仕様や制限があるため、途中で変更するとなると多くの時間や費用が必要となりますが、それらのコストを圧縮できるようになるため、経営の効率が上がります。

LiteLLMとLLMの違い

LiteLLMと単なるLLMではいくつかの相違点があります。

勿論、2つとも生成AIに関するIT技術となっていることは共通していますが、機能などには多かれ少なかれ違いがありますので、自社で採用すべきか否かは、その相違点を考慮に入れた上で判断しなければなりません。

LiteLLMとLLMの主な違いとしては、以下の表のようになっています。

	LiteLLM	LLM
モデルサイズ	40タイプ以上	発表元企業次第
処理速度	やや低速	発表元企業次第
コスト	問合せ次第	発表元企業次第
用途	複数種類のLLMサービスの利用	各サービス次第

モデルサイズ

LiteLLMは前述した通り、多様な種類の生成AIの生成APIを一本化するためのツールです。対応している生成AIの種類は2024年現在の時点で40タイプを超えています。

その中には生成AIの代表格と言っても過言ではないオープンAIは勿論含まれていますし、他にもAWSやAzure、IBMなど、世界的に有名なITベンダーの生成AIサービスも多く含まれています。

従って、LiteLLMの使用が可能になれば、使用可能となるモデルサイズは現在世界に存在する生成AIサービス全てのモデル、と言っても過言ではなくなります。

LLM個々を導入している場合は当然、その企業が発表しているAIサービスの分しか使用可能なモデルはありません。

参考：Providers | liteLLM

処理速度

LiteLLMを仮に使用したとしても、最終的な処理を行っているのは、APIを発表している各企業の生成AIになります。従って、AIの処理速度に関しては、LiteLLM以外のLLMより早くなることはありません。

寧ろ、どのサービスを使用するのかを判定したり、各LLMとデータをやり取りをしたり、データの生計をしたりする手間を考えると、従来のLLMよりも処理スピードは下がってしまうと考えるのが妥当です。

LiteLLMの数少ないデメリットとも言えますが、処理スピードが遅くなると言っても極々小さな差ですし、そのほかのメリットを考えれば大したものではありません。

コスト

LiteLLMは、言うなれば中継役です。最終的な処理を行うのは、LiteLLMと連携している各種の生成AIサービスとなるため、LiteLLM側で一律の料金モデルを算出するのは難しいです。

事実、LiteLLMのサイトでも、コストは使い方次第という記述がされています。また、連携したい生成AIサービスの種類だけでなく、使用したい時間帯や処理内容によってもコストはいくらでも変わっていきますので、まずはLiteLLMに問い合わせしてみることをおすすめします。

ただ、LiteLLM側で中間料などを徴収している可能性が高いため、LLM個々のサービスを利用するよりは、コストは少し高くなる可能性が高いです。

参考Enterprise | liteLLM

用途

LiteLLMの用途としては、アジャイル開発でのシステム開発のように、頻繁な仕様変更が行われるシステムやアプリケーションとの連携があげられます。

LLM個々と直接契約、使用する方式ですと、それぞれのサービス特有の仕様に合わせてシステムやアプリケーションの修正、変更していかなければなりません。

それに対してLiteLLMの場合は使用する際のコストこそ変動する可能性があるものの、システムに細かい修正を入れる必要が無くなります。

従って、頻繁な仕様変更が行われるシステムやアプリケーションが使われても生成AIとの連携部分は見直す必要が無くなり、開発効率が向上するため、用途としては最適と言えます。

LiteLLMの導入メリット

LiteLLMを導入した場合、企業は多くのメリットが見込めます。勿論、LiteLLMを使いこなすのにも一定以上の知識や経験が必要となりますが、使いこなすことができれば経営効率やシステムの開発効率を大きく向上させることができます。

現代のビジネスにおいてIT技術の仕様は必要不可欠であることは冒頭でも記載しましたが、変化に柔軟に対応できるようになることも重要です。これは事業規模の小さい中小企業であればなおさらのことですが、LiteLLMによってそれらを達成できる可能性を上げることが可能になります。

コスト削減

システムやアプリケーションの開発に必要となる費用は莫大なものとなり、大企業であっても決して軽視できない金額です。

特に生成AIの適切な活用は、これからビジネスを行ううえで非常に重要な要素となりますが、生成AIのサービス1つでも使いこなすにはそれなり以上のコストが必要になりますし、途中でサービスを変更するとなった場合は更にコストが大きくなります。

しかしLiteLLMを使用すれば、サービス変更の際の開発を最小限に抑えることができるようになるため、コストを削減することができます。

よりコストが安い生成AIサービスが出た場合は、即座にサービスを乗り換える、ということも出来るため、システムやアプリケーションの開発だけでなく運用のコストも削減することができます。

処理速度の向上

先ほど、処理速度は遅くなると記載しましたが、それは生成AIとの連携という局所的な箇所に絞った話になります。システムやアプリケーション全体で見れば、処理速度は向上する可能性が高いです。

なぜなら、生成AIのサービスとの連携のためのコードが単純となり、コードの全体量も減るからです。コードの量が多いと、それだけパソコンやサーバへの指示が多くなり、その指示を処理するための時間が余分にかかってしまいます。

複数種類の生成AIのサービスと連携している場合であれば、この傾向は強くなります。不必要にコードの量が多く、複雑である場合はスパゲッティコードと言われ、保守や運用作業に支障を来すことが多いですが、処理速度にもあまり良い影響は与えません。

柔軟性の向上

前述した様に、LLMLiteは、システムやアプリケーションの柔軟性の向上に大きな役割を果たします。

より良い生成AIのサービス、若しくはよりコストパフォーマンスに優れた生成AIサービスが発表された時、LLMLiteを利用していない時に比べると、対応スピードに大きな差が生まれます。この対応スピードが早ければ早いほど、同業他社よりも優位な立ち位置を確保できるようになります。

また、現代においてIT技術の技術革新の頻度は著しく、ついこの前まで流行していた技術や理論もすぐに陳腐化してしまいます。近年、ウォーターフォール開発ではなく、アジャイル開発への評価が高くなっているのもこのような事情があります。

エッジデバイスでの利用可能性

ここまでにおいて、LiteLLMはシステムやアプリケーションでの連携を前提に話をしていましたが、いずれはエッジデバイスで利用できるようになる可能性もあります。

つまり、スマホやプライベートで使用されているデバイスにデフォルトでLiteLLMが使用できるようになり、各種のAIのサービスを状況に合わせて利用できるようになるかもしれません。

生成AIだけでも様々な議論を呼ぶ、良くも悪くも画期的な発明ですが、これをエッジデバイスでデフォルトで使用できるようにすることで誰でも簡単に生成AIが使用できる、という未来が来るかもしれません。従って、モバイルアプリなどの開発会社にとっても、LiteLLMを利用するメリットは大きいです。

開発が容易

生成AIは最近生まれたばかりの新しいIT技術です。従って、IT技術の専門家やエンジニアでさえも、使用自体に慣れていない人が少なくないですし、システムやアプリケーションとの連携となればなおさらの話です。

また、何度も書いている通り、生成AIにはいくつもの種類があるため、異なるサービスを使う場合はコードや各種の設定も変えなければならなくなる可能性が高くなります。

しかし、LiteLLMを使用すれば少なくともコードや各種の設定の内容がある程度共通化されるため、開発の難易度が下がります。

そして、開発が容易になればバグの可能性も低くなるため、運用や保守に必要となる労力も削減することができます。

LiteLLMの活用事例

LiteLLMは画期的なシステムであるうえに、使いやすくてシステムに比較的簡単に取り込めるという大きなメリットもあります。従って、様々な業界で活用が期待されます。

しかしLiteLLM自体は生まれてそこまで日が経っていない、まだまだ新しい技術であり、そこまで使用事例が多くないため、LiteLLMを使いこなすノウハウや知識があれば、企業にしてもエンジニアにしても、周囲のライバルに差をつけることができます。

チャットボット

チャットボットにはAIを利用していることが多いため、そのAIを活用した技術であるLiteLLMも活用することで、サービスの質を上げることができます。チャットボットに活用されているAIにはいくつか種類があります。

それらのAIを複数併用することで、回答内容の信憑性を上げることができますし、回答可能な領域も広げることができます。

チャットボットは正確な答えが返ってくる確率と、回答してくれる領域が広がれば顧客満足度が上がるため、リピーターになりやすくなります。それに加えて処理速度も速くなれば、更に効果は増幅します。

音声アシスタント

音声アシスタントも、チャットボット同様に音声を正確に判定して想定通りの処理を行える確率が上がれば顧客満足度が上がります。

従って、音声アシスタントも複数のAIサービスと連携するLiteLLMを利用すればサービスの質を上げることができます。更に音声アシスタントを使用する場合、何らかの機器の操作をしている場合に使用している際に使う場合が多いため、処理の正確性と共に処理速度も重要となります。

LiteLLMの機能が進化して、現在以上に処理の正確性と処理速度が上がれば、LiteLLMを利用した音声アシスタントの活用領域も広がり、医療や建設など責任の重い分野での活用が広がるかもしれません。

教育

教師にとって生徒からの質問に答えるということは、重要な業務であるのと同時に、非常に責任の重い業務となります。従って、質問に回答するための根拠となる資料はなるべく多く集めて吟味するに越した事はありませんが、AIなどのツールを使えなかった時代は、それが大きな負担となっていました。

しかしLiteLLMを使用すれば、資料集めや情報の検索などの業務の効率を劇的に上げることができるようになります。質問に対して正確な答えを素早く、尚且つ正確に回答することができれば学習効率を上げることができるので、教師などの教える側だけでなく、生徒などの教えられる側にも多くのメリットがあります。

医療

医療において、間違いは禁物です。医療におけるミスは人命に直結する危険性もあるため、絶対に避けなければなりません。

しかしそれと同時に、医療行為は誰にでもできる行為とは言い難いため、人手不足に悩まされがちでもあります。そんな医療の現場でLiteLLMを使用すれば、これらの問題を解決できるようになるかもしれません。

LiteLLMは複数のAIサービスを連携させるために正確性が高いのと同時に、処理速度も速いです。従って、内科のような問診においても、外科手術のアシスタントのように正確性と敏捷性の両方が求められる現場においても高い効果を発揮できる可能性があります。

エンターテイメント

ただ単に音声を読み上げるだけであれば、最早AIを使用しなくてもできます。しかし、その時の状況によって口調の強弱を調整したり、話と話の間の沈黙の時間を調整して雰囲気を作り出すには、膨大なデータを測定、学習しなければなりません。

これらを1つのAIサービスのみで行うのは至難の業ですが、LiteLLMのように複数サービスを連携させるツールを利用すれば、AIが演劇や歌を披露できるようになるかもしれません。

また、複数のAIサービスにドラマやアニメの制作の業務を肩代わりさせることで、業務効率を上げることができるようになるかもしれないなど、エンターテイメントにおけるAIの活用には多くの余地があります。

まとめ：LiteLLMの将来的な影響

LiteLLMは本記事で何度も記載している通り、現段階でも非常に高い性能を持っていますが、これから更に進化して、より正確かつ多機能で敏捷性の高い技術になる可能性が高いです。

従って、LiteLLMを利用することで医療や建設など、より危険度の高い作業を手伝える、業界にイノベーションを起こせる商品やサービスを作ることも夢ではなくなります。

ここまで記事を読んで、そんなLiteLLMの使用に興味を持った、という人も多いと思います。そのような人はまず株式会社Jiteraに連絡してみることをおすすめします。

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