LLMを活用した映画タグ自動生成バッチ処理をSpring Bootに組み込む技術解説
本記事は、DVDレンタルアプリケーションにおいて、映画作品に「雰囲気タグ」（例：「アクション」「感動」「家族向け」など、カテゴリより詳細な感情タグ）を自動で付与するバッチ処理の実装過程を詳細に解説している。
手動でのタグ付けは映画約1,000本という規模では非現実的であるため、大規模言語モデル（LLM）を活用した自動化が目的である。具体的な処理フローは、Spring Bootのバッチ処理を利用し、まず`film`テーブルから未タグ付きの映画データを取得する。次に、映画のタイトルと説明文をプロンプトとして組み立て、これをLLM API（OllamaまたはOpenAI）に送信する。LLMからのレスポンスからタグを抽出し、最終的に`film`テーブルの`taste_tags`カラムに保存する、という流れである。
LLMプロバイダの選択においては、ローカル開発環境では無料かつプライバシーが保たれるOllama（llama3）を使用し、本番環境では高精度かつ高速なOpenAI API（GPT-4o-mini）を使い分ける設計を採用している。技術的な実装面では、`spring-ai`ライブラリを利用してLLMクライアントをSpring Bootに組み込む具体的な依存関係や設定ファイル（`application.yml`）が示されている。バッチ処理の実行は、未タグ付き映画のみを対象とし、管理画面からの手動実行エンドポイント（`@PostMapping`）および、毎日深夜2時に実行されるスケジュール実行（`@Scheduled`）の二通りが用意されている。
タグ生成の精度を上げるための工夫として、LLMが指定フォーマット以外で返答する問題に対応するため、Few-shotプロンプティング（例示を含むプロンプト設計）を用いることが推奨されている。また、API利用におけるコスト管理の観点から、既存タグがある映画はスキップする「べき等性」を保つ設計が重要であると結論付けている。このシステムにより、手作業では困難な規模のコンテンツデータが短時間で充実させることが可能となる。
背景
本記事は、コンテンツ管理システム（CMS）におけるデータ拡充の課題を扱っている。映画のような大量のコンテンツに対し、人間が手作業で付与するメタデータ（タグ）は膨大な工数となる。そこで、AI技術、特にLLMの自然言語処理能力をバッチ処理に組み込むことで、この手作業のボトルネックを解消する技術的なアプローチを解説している。
重要用語解説
- LLM: 大規模言語モデル（Large Language Model）の略。大量のテキストデータから学習し、人間のような自然な文章生成や情報抽出を行うAIモデル（例：GPT-4o、llama3）のこと。
- Spring Boot: Javaのフレームワークの一つで、エンタープライズレベルのアプリケーションを迅速かつ容易に開発するための環境を提供する。本記事ではバッチ処理やAPI連携の基盤として使用されている。
- Few-shotプロンプティング: LLMに特定のタスクを実行させる際、単なる指示（プロンプト）だけでなく、いくつかの「入力と期待される出力のペア（例）」を提示することで、モデルの出力形式やタスクの精度を向上させる手法。
- 影響: 本技術は、コンテンツ産業やデータ管理を行うあらゆる分野（ECサイト、メディア、ゲームなど）に応用可能である。手動作業がボトルネックとなっていたメタデータ生成や分類作業を自動化し、データ活用のスピードと規模を飛躍的に向上させる可能性を秘めている。APIコスト管理や処理の冪等性（べきとうせい）の確保が実運用上の鍵となる。