LLMの仕組みは？出力までのプロセスやおすすめの本を紹介

LLM（大規模言語モデル）とは

LLM（大規模言語モデル）とは、膨大なデータによる学習をもとに、人間のような会話や文章生成が可能な深層学習（ディープラーニング）モデルで、人間の脳神経細胞を模したニューラルネットワークと呼ばれる技術を用いて大量のデータからパターンや規則性を見つけています。

LLMを用いたAIモデルとして、Open社のGPT-5や、Google社のGemini 2.5 Flashなどが開発されており、最近では、これらのモデルを用いたAIサービスとして、ChatGPTやGeminiが提供されており、世界中のユーザーが日常的に利用しています。

これらのLLMを用いたサービスでは、まるで人間と会話しているかのような自然なチャットでのやりとりをAIと行える点が特長で、情報の検索などもスムーズにできるため、中には検索エンジン代わりに利用する方もいます。

このように、ユーザーがAIを用いて検索した際に自社に関する情報をAIが引用してくれるよう自社コンテンツやサイトを最適化させる施策を、LLMO（大規模言語モデル最適化）といいます。

LLMの概要については、以下の記事で詳しくご紹介しています。

LLMの仕組み【全体像】

LLMは、大きく以下のような仕組みで機能しています。

• 文章データの学習
• 人間によって入力された情報の理解
• 回答の出力

それぞれについて詳しくは、以下のとおりです。

文章データの学習

上記でもご紹介したように、LLMは、膨大な量のテキストデータを学習します。学習はWeb上の情報やニュース、論文などさまざまな情報源から情報を集めて行われます。

LLMは、これらのテキストデータをもとに、単語の並びや文脈構造を分析し、パターンや規則性を見つけることで言葉の意味や文章のつながりを理解することが可能です。このような学習が重ねられることで、LLMの精度が向上し、ユーザーの意図に合った回答が出力されやすくなります。

一般的に、LLMの学習では数千億～数兆ものテキストデータが利用されています。

人間によって入力された情報の理解

人間によってプロンプト（指示文）が入力されたら、LLMは学習データをもとに情報を理解します。

このとき、文章全体の構造や文脈、単語同士のつながりなどを解析しながら、プロンプトに書かれている指示や質問の内容や意図を理解します。

回答の出力

理解した内容に基づき、LLMは学習データから導き出される内容を回答として出力します。

このとき、LLMは基本的に検索結果の内容を参照して該当する内容を引用するのではなく、学習データから「理解した内容の次に来る単語」を予測して言語を生成するため、まれに誤った回答を導き出すこともある点に注意が必要です。

LLMの仕組み【人間による入力～回答出力】

上記では、LLMが情報を学習し、回答を出力するまでのおおまかな仕組みをご紹介しました。以下では、人間によるプロンプトの入力が行われてから、LLMが回答を出力するまでの仕組みをより詳しくご紹介します。

トークン化

LLMが人間から入力されたプロンプトを受け取った際、元のテキストのままだと文章の内容を理解できないため、初めに処理しやすいデータの形式であるトークンへ変換します。

トークンは、単語や文字を分割してできるデータの最小単位であり、ひらがなやアルファベット、漢字などによっても1文字あたりのトークン数は異なります。

トークン化する際は、単語やサブワード、文字列ごとに分割します。例えば、「私は大人です」といった文章をトークン化する際は、「私」「は」「大人」「です」といったように分けられます。

エンコード、文脈理解

トークン化した後は、LLMの各モデル（GPTなど）が扱える数値であるベクトルに変換します。この作業をエンコードといい、Transformerと呼ばれるニューラルネットワークが用いられます。

エンコードが完了した後、各モデルはトークン同士の関係性を計算し、どのような意味を持つかを理解します。このとき、共参照解析や依存関係解析といった技術を用いることで、素早い文脈理解が可能です。

• 共参照解析：文中の「彼」「あなた」「あれ」「それ」といった代名詞が何を指しているのかを理解する技術
• 依存関係解析：文中の動詞がどの名詞とつながっているのか、形容詞がどの名詞を修飾しているのかなど、単語同士の文法上の依存関係を理解する技術

デコード

エンコードされ、理解した情報に基づいて、LLMは「文章の流れや単語のつながりから最も自然な、次に続く単語」を予測してトークンを生成します。

例えば、「Happy」「birth」とトークンが入力されていた場合、次には「day」が来ることを予測してトークンを生成します。

デトークン化、出力

このように回答内容のトークンが生成できたら、人間が理解できるテキストになるようトークンから人間の文字列に変換するデトークン化を行います。

このような処理を高速で行うことで、LLMは瞬時にプロンプトに対して精度の高い回答を行えます。

LLMの仕組みを理解するのにおすすめの本

ここまで、LLMの仕組みを、LLMがテキストデータを学習し、人間の入力した情報に対して回答を出力するまでの流れとあわせてご紹介しました。

このようなLLMの仕組みを理解するうえで、専門用語が多く難しいと感じる方も多いのではないでしょうか。

LLM入門：しくみから学ぶ生成AIの基礎

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『LLM入門：しくみから学ぶ生成AIの基礎』（2025年8月改訂）は、LLMを「使う」から「理解して生かす」へ導く入門書です。GPT・Claude・Geminiなど最新のLLMモデルの特徴や、Transformerなどの基盤技術を解説します。

本書では、翻訳・要約・コード生成などのLLM応用事例から、PythonやAPIによる実践、AI倫理やガバナンスまでを体系的に学べます。ビジネス・教育・研究など、AI活用に関わるすべての人に最適な一冊です。

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1時間でわかる生成AIとLLMの仕組み

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『1時間でわかる生成AIとLLMの仕組み』は、ChatGPTや自律型AI、AGI（汎用人工知能）など、最先端AIの仕組みを「今の言葉」でわかりやすく解説する入門書です。

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誰でもわかる大規模言語モデル入門

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『誰でもわかる大規模言語モデル入門』は、ChatGPTなどの生成AIの中核技術であるLLMを、図解と実例でやさしく学べる入門書です。

数式を最小限に抑え、非エンジニアでも直感的に理解できる構成が特長です。基礎理論から事前学習・ファインチューニングまでを解説し、Pythonのサンプルコード付きで実践的に学べます。初心者が感じる「難しそう」を「なるほど」に変え、AI時代の基礎力を身につけられる一冊です。

まとめ

この記事では、LLMの基本的な仕組みをわかりやすく解説するとともに、トークン化・文脈理解・エンコード・デコード・出力といった各プロセスの役割を整理しました。

LLMは、膨大に蓄積された学習データをベースに、上記のプロセスを高速で処理することによって、ユーザーが入力した内容に対して自然な言語かつ精度の高い回答を出力できます。

LLMの仕組みは複雑で専門用語も多いため、難しく感じる方は記事内でご紹介した本をはじめとした専門書を購入するのもおすすめです。

なお、「LLMの仕組みを活用して自社サイトの評価をさらに高めたい」という方は、記事冒頭で触れたLLMOに取り組むのがおすすめですが、LLMOはSEOなどのWeb集客と同様に、専門的な知識やスキルが必要になる場面もあります。

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