LLM（大規模言語モデル）とは？生成AIやChatGPTとの違いから仕組み、活用事例までわかりやすく解説

LLM（大規模言語モデル）とは？初心者にもわかりやすく解説

LLM（大規模言語モデル）とは、インターネット上の膨大なテキストデータを学習し、人間のように自然な文章を作り出せるAIのことです。「Large Language Models」の頭文字をとって、LLM（エルエルエム）と呼ばれています。

従来のAIは特定の作業に特化していましたが、LLMは文章の作成や要約、翻訳、質問への回答など、幅広い言語タスクをこなせるのが大きな特徴です。まるで人間と会話しているかのような、自然でスムーズなやり取りができるAIとして、今世界中で注目を集めています。

LLMと何が違う？生成AI・機械学習・ChatGPTとの関係

LLMについて調べていると、「生成AI」や「機械学習」、「ChatGPT」といった言葉もよく目にしますよね。これらはすべて関連していますが、それぞれ指し示す範囲が異なります。

一言でいうと、LLMは、AIという大きな枠組みの中の「生成AI」というカテゴリに含まれる、文章生成に特化した技術の一つです。そしてChatGPTは、そのLLMという技術を使って作られた具体的なサービス（製品）を指します。それぞれの関係性を理解すると、LLMの立ち位置がより明確になります。

LLMと生成AIの違い

生成AI（ジェネレーティブAI）とは、文章、画像、音声、プログラムコードなど、新しいコンテンツをゼロから作り出すAI技術の総称です。つまり、非常に幅広いAI技術を指す言葉といえます。

一方、LLMは生成AIの一種ですが、特に「言語」の処理に特化しています。テキストの理解や生成を専門としており、生成AIという大きなカテゴリの中の「文章生成担当」と考えると分かりやすいでしょう。

LLMと機械学習の違い

機械学習は、コンピューターがデータからパターンやルールを自動で学習する技術全般を指す、非常に広い概念です。AI（人工知能）を実現するための主要なアプローチの一つであり、画像認識や音声認識、需要予測など様々な分野で使われています。

LLMは、この機械学習の技術、特に「ディープラーニング（深層学習）」という手法をベースに作られています。つまり、LLMは機械学習という大きな技術分野の中で、特にテキストデータに特化して発展した専門技術という関係性です。

LLMとChatGPTの違い

この2つの違いを理解するのはとても重要です。簡単に言うと、LLMが「エンジン」で、ChatGPTがそのエンジンを搭載した「車（製品）」とイメージすると分かりやすいでしょう。

LLMは、文章を生成するための頭脳部分にあたる「技術」そのものです。一方、ChatGPTはOpenAI社が開発した「GPT」という名前のLLMを使い、私たちが対話形式で使えるようにした具体的な「アプリケーションサービス」なのです。LLMは裏方の技術、ChatGPTは表舞台のサービスと覚えておきましょう。

LLM（大規模言語モデル）の仕組みを3ステップで簡単解説

LLMが人間のように自然な文章を作り出せるのは、一体どのような仕組みなのでしょうか。専門的な話をすると非常に複雑ですが、ここでは初心者の方にも分かりやすいよう、大きく3つのステップに分けて解説します。

LLMは、私たちが入力した文章をコンピューターが理解できる形に変換し、膨大な学習データの中から次に来る確率が最も高い言葉を予測して、文章として出力しています。この一連の流れを、もう少し詳しく見ていきましょう。

ステップ1：文章を部品に分ける（トークン化）

まず、LLMは入力された文章を、コンピューターが処理しやすいように「トークン」という最小単位に分割します。これは、文章を単語や文字ごとに区切っていく作業のようなものです。

例えば、「今日は良い天気ですね」という文章があった場合、「今日」「は」「良い」「天気」「です」「ね」のように、意味のある部品に分解していきます。このトークン化によって、コンピューターは言語をデータとして扱えるようになります。

ステップ2：部品の意味と関係性を理解する（エンコード）

次に、分割されたトークン（部品）を「ベクトル」と呼ばれる数値の集まりに変換します。これをエンコード（符号化）と呼びます。このプロセスにより、単語の意味や、文章の中での他の単語との関係性が数値として表現されます。

LLMの多くは「Transformer」というアーキテクチャ（構造）を基盤にしており、特に「自己注意機構（Self-Attention）」という仕組みが重要です。これにより、文章中のどの単語が他のどの単語と強く関連しているかを理解し、文全体の文脈を捉えることができるのです。

ステップ3：次に来る言葉を予測して文章を作る（デコード）

最後のステップでは、文脈を理解したLLMが「次に来る確率が最も高いトークンは何か」を予測し、それを順番につなぎ合わせていきます。これをデコード（復号）と呼び、最終的に私たちが読める自然な文章として出力されます。

例えば、「今日は良い」と来たら、学習データから「天気」という単語が続く確率が非常に高いと判断します。この予測を繰り返すことで、まるで人間が考えているかのような流暢な文章が生成されるのです。

LLM（大規模言語モデル）でできることとは？主な活用例5選

LLMは、その高度な言語処理能力を活かして、私たちの仕事や生活の様々な場面で活用され始めています。文章の作成や情報の要約だけでなく、アイデア出しのパートナーとしても活躍します。

ここでは、LLMが具体的にどのようなことに使えるのか、代表的な活用例を5つご紹介します。これらを知ることで、LLMが持つ可能性の大きさをより具体的にイメージできるはずです。

質問に答える（チャットボント）

LLMの最も代表的な活用例が、質問応答システムやAIチャットボットです。ユーザーが自然な言葉で質問を投げかけると、LLMは学習した膨大な知識の中から関連する情報を見つけ出し、分かりやすい文章で回答してくれます。

従来のFAQシステムのように決まった質問にしか答えられないものとは異なり、曖昧な質問や複雑な質問にも柔軟に対応できるのが特徴です。企業のカスタマーサポートや、個人の情報収集アシスタントとして広く利用されています。

文章を作成・要約・翻訳する

LLMは、メールやレポート、ブログ記事といった様々な種類の文章を自動で作成できます。また、長い文章の要点をかいつまんで短い文章にまとめる「要約」も得意な作業の一つです。

さらに、言語の壁を越える「翻訳」においてもLLMは重要な役割を果たします。単語を置き換えるだけでなく、文脈を理解して自然で正確な翻訳を提供してくれるため、国際的なコミュニケーションを円滑にします。

アイデア出しや壁打ち相手になる

新しい企画やプロジェクトのアイデアに行き詰まった時、LLMは頼れるブレインストーミングのパートナーになります。テーマを伝えるだけで、様々な切り口からアイデアのタネを数多く提案してくれます。

また、自分の考えをLLMに話しかける（入力する）ことで、思考を整理する「壁打ち」の相手としても活用できます。客観的な視点からの質問や関連情報の提示など、一人では得られない気づきを与えてくれるでしょう。

プログラムのコードを生成・修正する

LLMは自然言語だけでなく、プログラミング言語も理解できます。そのため、作りたい機能や処理内容を言葉で指示するだけで、対応するプログラムコードを生成できます。

エンジニアにとっては、コーディングの時間を大幅に短縮できる強力なツールとなります。また、既存のコードにエラーがないかチェックしたり、より効率的なコードに修正したりといった作業もサポートしてくれます。

情報を検索して分かりやすくまとめる

LLMは、膨大な情報の中から必要な情報を探し出し、要点を整理して提示する能力に長けています。従来の検索エンジンのようにリンクの一覧を返すだけでなく、ユーザーが知りたい答えそのものを直接生成してくれるのが特徴です。

複雑なテーマについてリサーチする際に、関連情報を網羅的に集めて概要をまとめてもらう、といった使い方ができます。これにより、情報収集にかかる時間と手間を大幅に削減できます。

代表的なLLM（大規模言語モデル）の種類

現在、世界中のIT企業がLLMの開発に力を入れており、様々な特徴を持つモデルが登場しています。それぞれ得意なことや性能が異なるため、どのような種類があるのかを知っておくことは重要です。

ここでは、特に有名で現在のAIトレンドを牽引している代表的なLLMのシリーズを3つご紹介します。これらの名前はAI関連のニュースで頻繁に登場するため、ぜひ押さえておきましょう。

GPTシリーズ（OpenAI社）

GPT（Generative Pre-trained Transformer）シリーズは、ChatGPTを開発したOpenAI社によるLLMです。自然言語処理の分野で非常に大きな影響力を持つモデルであり、その高い文章生成能力と文脈理解力で広く知られています。

汎用性が高く、多様なタスクに対応できるのが特徴です。現在は「GPT-4o」などが最新バージョンとして提供されており、世界中の多くのアプリケーションやサービスの頭脳として利用されています。

Geminiシリーズ（Google社）

Gemini（ジェミニ）は、Google社が開発した最新のLLMです。大きな特徴は、テキストだけでなく画像、音声、動画といった様々な種類の情報を統合的に処理できる「マルチモーダルAI」である点です。

例えば、画像を見せながらそれについて質問したり、動画の内容を要約させたりといった、より高度で複雑なタスクを実行できます。Googleの対話型AIサービス「Gemini（旧Bard）」にも、このモデルが搭載されています。

Claudeシリーズ（Anthropic社）

Claude（クロード）シリーズは、元OpenAIの研究者たちが設立したAnthropic社によって開発されたLLMです。特にAIの安全性と倫理性を重視して設計されているのが特徴です。

「Constitutional AI（憲法AI）」と呼ばれる独自のアプローチを用いて、AIが有害な出力をしないようにトレーニングされています。丁寧で誠実な回答を生成する傾向があり、ビジネスシーンでの利用などで注目を集めています。

LLMを搭載した身近なサービス3選

LLMは研究室の中だけの技術ではなく、すでに私たちの生活に溶け込み始めています。普段何気なく使っているサービスにも、実は高度なLLMが搭載されているかもしれません。

ここでは、LLMを実際に体験できる代表的なサービスを3つご紹介します。これらのサービスを使ってみることで、LLMの能力を肌で感じることができるでしょう。

ChatGPT

ChatGPTは、OpenAI社が開発したGPTシリーズを搭載した、世界で最も有名な対話型AIサービスです。2022年11月のリリース以降、その自然で人間のような対話能力が話題となり、世界中に生成AIブームを巻き起こしました。

質問応答、文章作成、アイデア出し、プログラミングなど、非常に幅広い用途に活用できます。無料でも利用を開始できるため、多くの人が最初に触れるLLM搭載サービスとなっています。

Gemini

Gemini（旧称：Bard）は、Googleが提供する対話型AIサービスで、同社のLLM「Gemini」シリーズを搭載しています。Google検索と連携し、最新の情報を反映した回答を生成できるのが大きな強みです。

また、テキストだけでなく画像や音声を認識するマルチモーダル機能も特徴の一つです。GmailやGoogleドキュメントといった他のGoogleサービスとの連携も進んでおり、日常生活や仕事におけるアシスタントとしての活躍が期待されています。

Microsoft Copilot

Microsoft Copilot（マイクロソフト コパイロット）は、Microsoft社が提供するAIアシスタント機能です。検索エンジン「Bing」やOS「Windows」、そしてWordやExcelといったOffice製品群に統合されています。

基本的にはOpenAI社のGPTモデルをエンジンとして採用しており、最新の情報を反映した回答や画像生成機能などを提供します。日々の業務で使うツールにAIが組み込まれることで、生産性の向上をサポートします。

企業におけるLLM（大規模言語モデル）の活用事例

LLMは個人の利用だけでなく、ビジネスの現場でも急速に活用が広がっています。これまで人手で行っていた作業を自動化したり、新しいサービスの開発に利用されたりと、その可能性は無限大です。

ここでは、日本の企業が実際にどのようにLLMを活用し、ビジネスの課題解決や効率化を実現しているのか、具体的な事例を2つご紹介します。

【メルカリ】商品情報の改善提案を自動化

フリマアプリ大手のメルカリでは、出品された商品の情報（タイトルや説明文）をLLMが分析し、より売れやすくなるような改善案を自動で提案する機能を開発・導入しています。

例えば、「商品の魅力が伝わりにくい」「情報が不足している」といった点をAIが判断し、具体的な修正案を出品者に提示します。これにより、出品者は手間をかけずに商品の魅力を高めることができ、購入者にとっても分かりやすい情報が増えるというメリットがあります。

【サイバーエージェント】広告クリエイティブの生成を効率化

インターネット広告事業を手がけるサイバーエージェントでは、LLMを活用して広告用のキャッチコピーや文章を大量に自動生成するシステムを開発しています。

ターゲット層や商品の特徴などをインプットするだけで、AIが効果的な広告文案を複数パターン作成してくれます。これにより、広告クリエイターはアイデア出しの時間を短縮し、より戦略的な業務に集中できるようになり、広告制作全体の生産性向上につながっています。

LLM（大規模言語モデル）を利用する上での課題と対策

LLMは非常に便利なツールですが、万能というわけではなく、利用する上で注意すべき点もいくつか存在します。その特性や限界を理解し、適切に対策を講じることが、LLMを安全かつ効果的に活用するための鍵となります。

ここでは、LLMを利用する際に特に重要となる3つの課題と、それらに対する基本的な対策について解説します。これらのリスクを知っておくことで、トラブルを未然に防ぐことができます。

課題1：ハルシネーション（嘘をつくことがある）

ハルシネーションとは、AIが事実に基づかない、もっともらしい嘘の情報を生成してしまう現象のことです。LLMは学習データに基づいて次に来る単語を予測しているため、時として誤った情報を自信満々に回答してしまうことがあります。

対策としては、LLMが生成した情報を鵜呑みにせず、必ず複数の信頼できる情報源で裏付けを取る「ファクトチェック」が不可欠です。特に重要な情報や専門的な内容については、人間の専門家による確認が重要になります。

課題2：セキュリティとプライバシーのリスク

LLMを搭載した外部サービスを利用する際、入力した情報がAIの学習データとして利用されてしまう可能性があります。そのため、個人情報や企業の機密情報を安易に入力してしまうと、情報漏洩につながる危険性があります。

対策としては、サービスの利用規約やプライバシーポリシーをよく確認し、機密情報の入力を避けることが基本です。企業で利用する場合は、入力データを学習に使わない設定（オプトアウト）が可能なサービスや、自社専用の環境で安全に利用できるサービスを選ぶことが重要です。

課題3：専門的な内容や最新情報には弱い

LLMの知識は、学習に使われたデータセットに依存します。そのため、非常に専門的な分野や、学習データがカットオフされた時点以降の最新の出来事については、正確な情報を持っていない場合があります。

対策としては、LLMを万能の専門家だと思わず、あくまでアシスタントとして利用することが大切です。専門的な知識が必要な場合は専門家の意見を参考にし、最新情報については検索エンジンと連携できる機能を持つLLMサービスを利用するか、別途ニュースサイトなどで確認する必要があります。

LLM（大規模言語モデル）の今後の展望

LLMの技術は、今も驚異的なスピードで進化を続けています。今後は、より高性能で多様な能力を持つモデルが次々と登場することが予想されます。

大きな流れの一つとして、テキストだけでなく画像や音声なども統合的に扱う「マルチモーダル化」がさらに進むでしょう。また、特定の業界や業務に特化して性能を高めた「特化型LLM」の開発も活発になると考えられます。これにより、LLMはさらに多くの分野で、私たちの社会に不可欠な存在になっていくはずです。

まとめ：LLMとは何かを正しく理解してAI時代を先取りしよう

今回は、LLM（大規模言語モデル）の基本から仕組み、活用事例、そして課題に至るまで、初心者の方にも分かりやすく解説しました。LLMは、私たちの働き方や生活を大きく変える可能性を秘めた、非常にパワフルな技術です。

LLMは、膨大なテキストデータから言語のパターンを学習し、人間のように自然な文章を生成するAIです。ChatGPTのようなサービスを通じて、誰もがその能力を手軽に利用できる時代になりました。この記事を参考に、ぜひLLMの世界に一歩足を踏み入れ、未来を先取りする体験をしてみてください。