LLM（大規模言語モデル）とは？わかりやすく生成AIとの違いやモデルについて紹介

LLM（大規模言語モデル）はAIモデルの一つ

LLM（大規模言語モデル）とは、ディープラーニング（深層学習）によって大量のテキストデータを学習し、学習データに基づいて文章生成などの自然言語処理が行えるAIモデルです。ディープラーニングとは、人間の脳神経細胞を模した技術（ニューラルネットワーク）を用いて、大量のデータからパターンなどを予測するAIの学習方法の一つです。

LLMは、2017年に登場したディープラーニングモデル「Transformer」がきっかけで構築されたといわれており、現在ではOpenAI社をはじめ、Google社や Microsoft 社など、さまざまな企業でLLMを使用したAIサービスが提供されています。これらのサービスでは、人間と会話しているかのような自然なやりとりをチャットを介して行えるため、業務やプライベートを問わず多くのユーザーに利用されています。

最近では、LLMを活用し、Googleなどの検索結果にもAIによる概要（AI Overview）が表示されるようになりました。自社コンテンツがLLMから高い評価を受け、AIによって情報を引用・言及してもらえるよう対策することを、LLMO（大規模言語モデル最適化）や、AIO、GEOといいます。

LLMOについては、以下の記事で詳しくご紹介しているため、あわせてご覧ください。

LLMと機械学習の違い

機械学習とは、コンピュータが大量のデータの中に見られるパターンや規則性を自動で分析しながら、人間の介入なしに自ら予測を行う技術です。機械学習の技術を用いることで、開発者がすべての動作を決める手間がなくなります。

LLMはこのような機械学習に基づいて生まれた大規模言語モデルであるため、LLMは機械学習の一種であるともいえます。

LLMと生成AIの違い

生成AIは、上記であげた機械学習によって生まれた技術のことで、文章生成や画像生成、音声生成などあらゆるコンテンツを自ら生成できるAI技術の総称を指します。

LLMは、このような生成AIモデルの一種ですが、テキストデータの生成に特化しています。そのため、LLMを用いた画像生成、音声生成などは行えませんが、ブログの文章作成やレポートの添削など、文章に関わる作業を行う際はLLMを活用できます。

LLMの種類は「LLMの種類はGPTやGeminiなどがある」にて詳しくご紹介します。なお、画像生成AIのモデルにはVAE、Gan、音声生成AIのモデルにはWav2Vec、VGGishなどがあげられます。

LLMの仕組み

上記のとおり、LLMはディープラーニングに基づく学習データを用いて言語処理を行いますが、以下のような流れでテキストを出力します。

1.トークン化

まず、LLMはユーザーから入力された文章をそのまま読み取るのではなく、トークンに変換します。

トークンとは、テキストをAIが処理しやすいように分割された文字の最小単位で、言語や文字の種類によっても1文字あたりのトークン数が異なります。
例えば、「今日は天気がいいですね」の場合、「今日」「は」「天気」「が」「いい」「ですね」と分けられます。

2.エンコード、文脈理解

LLMはトークンのままでは文脈を理解できないため、ベクトルと呼ばれる数値（コンピュータが理解できる形式）にエンコードしたうえで文脈を理解します。

ベクトルでの数値は、単語同士の意味が近いか、関係性が強いかなどを表しており、例えば「りんご」と「梨」は意味が近いが、「りんご」と「自動車」は意味が近くない、といった関係性を数値で表します。

3.デコード

文脈が理解できたら、LLMではデコードという「次に来る言葉として自然なものは何か？」を予測しながら計算して文章を生成する作業を行います。

例えば、「今日は天気がいいので『〇〇』がしたい」という文章を生成するとき、〇〇に当てはまるのは「散歩」「遠出」「ドライブ」「買い物」などがあげられます。

4.デトークン化

デコードの段階では、まだ文章が数値の状態であるため、デトークンを行い人間の言語に変換します。

例えば、[5023, 198, 345, 1120, 67]のように出力された数値を日本語に直すと、「今日はとても暑いです」という文章になります。このように文章へ直した後、改行や助詞、句読点などを整えて、自然な文章を生成します。

5.出力

最後に、生成した文章をユーザーに向けて出力します。

LLMはストリーミング出力を行っており、一度にすべての文章が出力されるわけではなく、1トークンずつ生成して文章を出力しています。

LLMのモデル

上記の流れでLLMは文章を生成します。このような複雑な構造を持つLLMですが、最近ではオープンソース型・独自開発型それぞれの形式でさまざまなモデルが提供されています。それぞれの特徴については、以下のとおりです。

オープンソース型モデル

オープンソース型モデルは、ソースコードが公開されており、誰でも規約の範囲内で自由に利用・改良ができるモデルです。

代表的なモデルでは、Meta社のLlama、Mistral AI社のMistral Smallなどがあげられます。これらのオープンソース型モデルは軽量であることが特長で、ローカル環境や自社で用意したGPUサーバーなどでも動作します。

オープンソース型モデルをファインチューニングにより改良することで、自社の業務内容に合わせたLLMをゼロから作らずとも作成できるため、業務効率化に生かしやすいでしょう。

独自開発型モデル

独自開発型モデルは、企業が同時に開発・設計したモデルのLLMで学習内容や内部構造などが非公開にされています。独自開発型モデルはAPIを通して利用でき、オープンソース型モデルとは異なり自社で改良したものをシステムに導入するといった活用はできないため、注意が必要です。

代表的なモデルには、OpenAI社のGPTやGoogle社のGemini、Anthropic社のClaudeなどがあげられます。これらのモデルを用いたAIツールも提供されており、基本無料で利用できるため、最近ではユーザーにとって身近な存在となっています。

代表的なLLMの種類

ここまで、LLMの提供形式についてご紹介しました。上記でもあげたように、LLMにはGPTやGeminiなど、各社がさまざまな種類のモデルを提供しています。

代表的なLLMでは、以下があげられます。

Googleのサービスと連携したい場合はGemini、長文を処理させたい場合はClaudeなど、それぞれのLLMごとに強みがあるため、各モデルの違いを踏まえたうえで、用途に合わせて適したモデルを使い分けるとよいでしょう。

LLMを用いたサービス

上記のLLMを使用したAIサービスには、以下があげられます。

それぞれWebブラウザを通じて利用できるため、PCの処理能力に左右されることなくLLMを活用したAIとの会話・生成が行えますが、各サービスとの契約プランによっては、利用者が混み合うタイミングで処理速度が低下するといった点にも注意が必要です。

LLMでできること

上記であげたLLMを用いたAIサービスは、サービスごとに特長は異なるものの、基本的に以下のような作業が行えます。

ただし、各AIサービスには、一度のプロンプト（AIに送信する指示文）に入力できる文字数（トークン数）が決められており、一度に膨大な量の文章を送信することはできない点に注意が必要です。

そのため、できるだけ簡潔にまとめたり、各AIサービスに搭載しているファイルアップロード機能などを活用することで、送信した内容を適切に読み取ってもらえるでしょう。

LLMのできることについて詳しくは、次のとおりです。

質問・会話

LLMは、 質問や会話が可能で、実際の人間と話しているかのような対話が行えます。

例えば、「睡眠の質を高める方法を教えてください」と質問すると、以下のように「起床後すぐ光を浴びる」「寝る90分前に体温を上げる」「寝る前にスマホを見ない」といった回答が抽出されます。

引用：ChatGPT

この回答をもとに、「寝る前にスマホを見ない代わりにやったほうがいいことは？」など追加で質問を送ることも可能です。

文章生成・修正

LLMでは、文章生成・修正も可能です。例えば、「『PCのバッテリーを長持ちさせる』をテーマにした記事のドラフトを作成してください」とプロンプトを送ると、以下のようにテーマに沿った記事の下書きを作成してくれます。

 引用：ChatGPT 

この下書きをもとに記事を作成してもらうことも可能で、「1つの見出しの文字数は300字程度」「ですます調で作成」「自社サービスへの誘導を追加」などの指示も添えることで、指示内容に沿った記事を作成してもらえます。

要約・翻訳

LLMでは、文章の生成だけでなく、要約・翻訳も行えます。例えば、以下のようにGoogle社のブログ記事の英文をプロンプトとして送信すると、日本語に訳した文章がすぐに抽出されます。

引用：ChatGPT 
引用：Gemini 3.1 Pro: A smarter model for your most complex tasks｜Google

なお、ChatGPTなどのAIツールでは、直接テキストをチャットに入力するだけでなく、PDFやWordファイルをアップロードすることでも要約・翻訳が可能です。

コード生成・修正

LLMでは、コードやExcel関数の生成・修正も行えます。例えば、Google Apps Scriptで使用できるコードを生成したい場合は、以下のように生成したいコードの内容と使用するGoogle スプレッドシートのシート名・セル番号などを伝えることでコードを生成してもらえます。

 引用：ChatGPT 

これにより、専門的な知識がない場合でも簡単にコードを活用して作業効率化ができるでしょう。ただし、コードは100％正確に動作するわけではないため、エラーが出たり、想定外の動作をしたりする場合もあります。その場合は、エラー内容を伝えたり、「もっとこうしたい」という要望を伝えたりすることで、コードを修正してもらえます。

LLMは業務でブログ記事作成やアプリ開発、カスタマーサポートに活用できる

LLMでは、上記のような質問や文章生成、要約・翻訳、コード生成などが行えますが、これらの機能を活用して、実際の業務では以下のように活用できます。

例えば、社内で更新しているブログ記事の作成を手伝ってもらったり、カスタマーサポートにLLMを利用して自動応答チャットを運用し、サポート担当者の負担を減らしたりするなど、これまでに人間が行っていた業務の一部または全部をAIに代わってもらうことで、従業員の業務負担や人件費を抑えられるでしょう。

LLM利用時はハルシネーションや情報漏えいに注意

LLMは、業務でも多様な活用方法がある一方で、利用時には注意が必要です。

特に、AIは事実とは異なる情報を正しいことであるかのように生成する「ハルシネーション」を起こすことが少なくありません。AIの精度は年々高まっているものの、必ず生成された情報の真偽は人の目で確かめるよう意識しましょう。

また、AIに入力する情報にも注意が必要です。ChatGPTなどインターネット上で利用できるAIサービスは、ユーザーが入力した内容をLLMの学習に用いています。

プロンプトに自社の機密情報や個人情報などを入力すると、思わぬ場所で情報が流出する恐れもあるため、各サービスのオプトアウト機能を利用したり、社内でAI使用のルールを徹底したりするなどの工夫が必要です。

企業でのLLM活用例

LLMは、ここまでご紹介したようにさまざまな種類があるだけでなく、業務でも活用方法が多岐にわたるため、多くの企業でも活用されています。

例えば、江戸川区役所では、約1万6,000ページに及ぶ公式サイトの「探しにくさ」を解消するため、AIサービス「Cogmo Search」を導入し、ChatGPTと連携しました。

文章の検索や多言語対応により、サイト内での検索精度が向上し、サイト内検索の利用率は1.8倍、目的ページへの到達率は2.8倍に上昇。サイト内検索の住民満足度も高く、職員の業務効率化にも寄与するなど、自治体におけるLLM活用の成功事例となりました。

参照：AIとChatGPTの活用により充実した住民サービスを提供｜株式会社アイアクト

まとめ

この記事では、LLM（大規模言語モデル）の基本構造や機械学習・生成AIとの違い、回答が出力されるまでの仕組みをはじめ、代表的なモデルの特徴や業務での活用方法、導入時の注意点、企業での成功事例までを網羅的にご紹介しました。

LLMは、ChatGPTやGeminiなどさまざまなAIサービスにも利用されており、人間と自然な会話を展開できるため、ビジネスやプライベートで多くのユーザーに利用されています。ただし、機密情報の流出の恐れがあるなど、業務で利用する際には注意が必要です。

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