一文定義
テーブル型LLMとは、表形式データ（CSV・データベース・スプレッドシート）を理解・操作するLLM技術で、Text-to-SQL・表の質問応答・構造データ分析が含まれ、企業データ活用において重要な役割を担います。
詳細解説
テーブル型LLM（Tabular LLM）とは、CSV・Excelスプレッドシート・データベーステーブルなどの表形式（構造化）データを理解・分析・操作するために特化・最適化されたLLM技術です。
企業が扱うデータの多くは表形式であるため、このカテゴリの重要性は高まっています。主要な機能として、Text-to-SQL（自然言語でSQLクエリを生成）、表の質問応答（"売上が最も高い月は？"への回答）、表データの要約・分析、異なる表の結合や比較があります。
代表的な研究・モデルとして、GoogleのTAPAS（Weakly supervised table parsing）、MicrosoftのTAPEX（Table Pre-training）、Meta AIのTableLlamaがあります。また、GPT-4やClaudeも表形式データを直接プロンプトに含めることで高い精度で処理できます。
実務では、BIツールへのAI統合（自然言語でデータを問い合わせ）や、ノーコードでのデータ分析ツールの実現に活用されています。課題は大規模な表（数万行）の処理と、複数テーブルをまたぐ複雑なジョインクエリの精度です。
参考情報・出典
- ▸TableLlama: Towards Open Large Generalist Models for Tables— arXiv（参照日: 2026-02-26）
- ▸TAPEX: Table Pre-training via Learning a Neural SQL Executor— arXiv / Microsoft Research（参照日: 2026-02-26）
最終更新: 2026-02-26← 用語集一覧へ