LLM（大規模言語モデル）とは

「AIプロダクト」として売買される事業の大半は、自社でモデルを学習させているわけではなく、OpenAI・Anthropic・Googleなどが提供する商用LLMのAPIを呼び、その前後にプロンプト・データ・UI・業務フローを組み合わせたものです。買主が引き継ぐのはモデルではなく、モデルへの依存の構造です。どのプロバイダの、どのモデルを、どの契約名義で、月にいくら払って呼んでいるか。それが分からなければ、収益の再現も、コストの見積もりも、名義の移管もできません。

LLM依存の事業を評価する論点は5つあります。①API契約の名義——個人アカウントで契約していれば、譲渡時に買主が新規契約してキーを差し替える必要があり、エンタープライズ契約は譲渡できないことがあります。②推論コスト——トークン課金はユーザー数に比例して増え、粗利を圧迫します。③モデルの廃止——プロバイダは旧モデルを数か月から1年程度で提供終了し、切り替えで出力が変わります。④品質の再現性——モデルを更新したときに品質が保たれているかを測る評価データセット（Eval）が無ければ、事業を引き継いだ買主は劣化に気づけません。⑤データの権利——ユーザーの入力をモデルの学習に使う設定になっていないか、利用規約で許諾を得ているか。

RIKKA M&Aの出品フォームは、AIプロダクトについて「使用AI技術・モデル」「利用APIサービス」「月間APIコスト」を申告項目とし、技術デューデリジェンスはリポジトリ中のAPIキーのハードコードや外部依存を検査します。当社自身も、案件要約の生成、事業健全性スコアの評価、技術DDの解析、中抜き検出の二次判定にLLMを使っており、AIの評価は最終判断ではなく判断材料として位置づけ、AI評価理由を開示しています。