大規模言語モデル（LLM）が産業現場で広く展開される中、デプロイされたモデルは環境や要件の変化に対応するため、継続的に更新される必要があります。従来のようにゼロから再学習するのではなく、既存のモデルを段階的に改善していく「産業規模の継続学習（ICL）」が重要な課題として注目されています。本論文は、この課題に対して、LLMの進化をバージョン管理されたエコシステムの観点から再構築し、実際の産業利用の現場が直面する課題を体系的に整理しています。 現在のほとんどの継続学習研究は静的なベンチマークの性能向上に焦点を当てており、実際の産業ニーズを十分に反映していません。本研究では、ICLを「クローズドループの更新・リリース問題」として定義し直しており、上位のファウンデーションモデルから産業用途別モデルやLLM活用アプリケーションへと階層的に更新が伝播する仕組みを想定しています。版間およびモデルファミリー間での能力継承と転移も重要な要素として組み込まれています。 同時に、ICLの実装において三つの根本的な課題を指摘しています。繰り返される適応がモデルの可塑性を損耗させる点、ファウンデーションモデルのアップグレードが既存機能の継承を破断する点、そして長期的な持続性が展開要件に制約される点です。これらの課題に対応するため、本論文は五つのライフサイクル設計原則を提案しています。具体的には、可塑性の余裕を保持すること、アップグレードを能力転移として扱うこと、信頼性の高い継続強化学習を実現すること、学習レシピの自動最適化、そして長期反復のための説明責任基盤の構築です。 最後に、各原則と技術成分の成熟度を証拠ベースで評価し、実世界展開を阻害する主要な課題を特定した上で、実用的なICL展開ブループリントと産業現場の知見を学術研究にフィードバックするための経路を示しています。