R言語とLLMで
 自然言語処理
 第3回GenAIアナリティクス＠東京
 2025/07/09
 @bob3bob3
 

LLMの進化についていくのが大変……
 ● 個人的にLLMが便利だと思うところは「主観的に判断する事柄で、人間がやると時 間がかかる作業」。
 ○ 一方で算数は苦手。 
 ● 自然言語処理にLLMを活用することに可能性を感じている。従来の形態素解析用 の辞書で対応できない部分もLLMなら上手くやってくれそう。
 ● R言語が好きなので、その枠組みの中でLLMを活用できると嬉しい。
 ● 今日はR言語でLLMを活用する仕組みの一例をご紹介します。
 

R言語とLLM
 ● RStudioとGitHub Copilotを連携させてコード補完
 ● RStudio内でGemini CLIを利用
 ● LLM連携パッケージの一部
 ○ ellmer: 各種LLMとR言語を連携させる基本パッケージ 
 ○ gander: 手元のR環境をもとにLLMと対話するパッケージ 
 ○ ragnar: RAGワークフローを実装するためのパッケージ 
 ○ vitals: LLMの性能を比較するパッケージ 
 ○ mall: LLMを自然言語処理に使うパッケージ 
 

ellmer ● 各種LLMのAPIと連携 ● 対応しているLLM： ○ Anthropic’s Claude ○ AWS Bedrock ○ Azure OpenAI ○ DeepSeek ○ Google Gemini ○ Groq ○ Hugging Face ○ Mistral ○ Ollama ○ OpenAI ○ OpenRouter ○ perplexity ○ Snowflake Cortex ○ VLLM ○ などなど 

ellmer ● Rで描画したグラフを読ませる 
 

ellmer ● もちろんコードも書ける。 
 

ellmer ● 構造化されたデータを返させる。 ● 俳句の作者と季語を判定させる例。 ○ ちなみにいくつか間違えてる。 

gander ● コード生成のためのパッケージ。 
 ● RStudioのアドインに LLM assistant が追加 される。
 ● Rの環境（パッケージ、データセット、既存の コードなど）を考慮してくれる。 
 ↓LLMが書いたコード 
 

mall ● LLMを自然言語処理に使うパッケージ。 
 ○ リモートLLMを使うには開発版が必要。
 ● 文章に対して感情分析、要約、分類、要素の 抽出、翻訳などを行える。 
 ↓製品レビューの感情分析結果 
 

mall 

mall 対象製品の抽出
 

Enjoy!