LLM（大規模言語モデル）とは？基本的な仕組みと特徴
ChatGPTなどのテキスト生成系AIサービスを、仕事やプライベートで活用している人は多いかと思います。みなさんはこうした生成AIを支えているLLM（大規模言語モデル）の技術について知っていますか。
まずはLLM（大規模言語モデル）とはなんなのか、定義や特徴などについてご紹介します。
従来のAIや生成AIとの違いについても解説しますので、LLMについて知りたい方、「今までのAIとはなにが違うの？」と思っている方はぜひ参考にしてください。
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LLMの定義と成り立ち
LLM：Large Language Models（大規模言語モデル）は、簡単に言うとテキスト生成に特化した言語モデルで、大量のデータとディープラーニングによって構築されています。
言語モデルとは文章や単語の出現確率を用いてモデル化したもので、主に文章作成などの自然言語処理で用いられています。
LLMは従来の言語モデルと比べて学習させるデータ量や計算量、パラメータ量が非常に多く、精度も大きく向上しているという特徴があります。
従来のAIや生成AIとの違い
従来のAIができることは、与えられたデータをもとにした分析や予測がメインでした。これに対し生成AIは、ディープラーニングによって自ら学習した大量のデータをもとにした新たなコンテンツ作成が可能となっています。
LLMはこうした生成AIの中でもテキスト生成に特化したモデルで、人間に近い会話や非常に精度の高い文章コンテンツの作成が可能です。
またのちほど詳しく説明しますが、ChatGPTなどはLLMの技術を使って開発されたテキスト生成系AIサービスの一つです。
LLMとプロンプトエンジニアリング
生成AIにおけるプロンプトとは、簡単にいうと目的に沿った回答を得るために入力する指示のことです。
的確な出力を得られるかどうかは、このプロンプトをどのように書くかによって大きく左右されます。そのため、効果的なプロントの書き方は非常に重要だと言えます。
プロンプトエンジニアリングとは、生成AIに的確な出力をさせるために最適なプロンプトを設計・作成することです。
指示の出し方によっては、得られる回答が大きく変わってしまいます。生成AIに質の高い出力をさせるには、より詳細で適切な指示が必要です。
プロンプトエンジニアリングについて、詳しくは以下の記事をご覧ください。
プロンプトエンジニアリングを徹底解説！生成AIを操るコツや関連資格、仕事の年収などを紹介
代表的なLLMモデル一覧とその特徴
ここからは、LLMを使った代表的な生成AIサービス一覧と特徴について解説します。
ChatGPTやGeminiなど、普段からよく使っているサービスがある方もいるかと思います。
今後のビジネスにおいて生成AIを活用していきたい方は、ぜひ参考にしてください。
ChatGPT
アメリカでAIの研究・開発を行う研究機関「OpenAI」が開発した生成AIサービスです。日本での知名度も高く、使った経験がある方も多いのではないでしょうか。
ChatGPTは2022年11月に公開され、誰でも無料で利用できる画期的なテキスト生成系AIサービスとして注目を集めました。
2023年3月には「GPT-4」、2024年5月には「GPT-4o」と、より性能が向上した新モデルも定期的にリリースされています。
また2025年7月に公開された「ChatGPTエージェント」という新機能では、従来のテキスト生成だけではなく情報収集や資料作成なども可能となっています。
Gemini
Googleが開発したマルチモーダル生成AIです。Geminiはテキストだけでなく、画像や音声、動画、プログラミングのコードなどといった複数の情報を同時に理解し処理をします。
またGoogleの各種サービスと連携し、文章作成、画像解析、プログラミングなども実行できます。
ほかにもスマートフォンにGeminiアプリをインストールすれば、AIアシスタントとしての利用が可能です。
普段からGoogleのサービスをよく使っている人には、非常に便利な生成AIだと言えるでしょう。
Claude
アメリカのスタートアップ企業「Anthropic」が開発した生成AIモデルです。ChatGPTやGeminiと同じように、対話型のインターフェースで質疑応答ができます。
ClaudeはChatGPTなどと比べて、安全性と人間らしい応答を重視したモデル設計により開発されています。
ユーザーの意図をくみとり自然な文脈で情報を提供することが得意なため、カスタマーサポートなどの分野に適した生成AIモデルだと言えるでしょう。
LLaMA
FacebookやInstagramを運営しているMeta社が開発したLLMです。
LLaMAはもともとAI分野の研究目的で公開され、多くの研究者や開発者に活用されています。
オープンソースで利用可能なため、各種モデルや学習済みデータが公開されていて、開発者や研究者が自由に利用できます。
なお現在は商用利用も可能となっています。
CyberAgentLM
サイバーエージェント社が独自に開発した日本語のLLMモデルです。
CyberAgentLMは日本語処理能力が非常に高く、スクラッチ開発のオープンな日本語LLMとしてはトップクラスの性能だと言われています。
また商用利用が可能で、個人のプロジェクトから企業の大規模アプリケーションまで幅広い用途で活用できます。
現在は国内での産学連携等も進められており、国産のLLMモデルとして大きな注目を集めています。
LLMの活用シーンと導入事例
ここからはLLMの活用シーンと導入事例を解説します。
すでにLLMは、ビジネスにおいてさまざまな分野での活用が進んでいます。
LLMの活用に興味のある方や、「エンジニア以外の業務でも使われているの？」と疑問を感じている人はぜひ参考にしてください。
チャットボット・カスタマーサポートへの活用
たとえばWebサービスを使っているときに、ユーザーのちょっとした問い合わせに対応する自動応答ボットを見たことがある人は多いのではないでしょうか。
こうしたユーザーの疑問に答えるチャットボットやカスタマーサポートは、LLMの得意分野です。
まずは簡単な質問やある程度パターン化した処理はLLMを活用したボットが迅速に行います。その上でボットでは対応しきれない複雑な処理や個別性の高い問い合わせだけを人間が対応することで、迅速な対応やスタッフの負荷の軽減を実現しています。
マーケティングやコンテンツ生成での活用
LLMはマーケティングやコンテンツ生成でも活用できます。
たとえばブログ記事や広告コピーなどの案や下書きを依頼すれば、短時間で複数案を生成してくれます。
新商品をPRするためのキャンペーンのアイデアなども考えることもできます。すでに実施済みの案を除くように指示しておけば、新規の施策に絞ったアイデアだけを出力させることも可能です。
またアンケートの回答なども抽出・要約できるので、ユーザーに多い意見をすぐに把握できます。
このようにマーケティングやコンテンツ生成でLLMを活用できれば、業務時間やコストの大幅削減が可能となります。
教育・学習支援や業務効率化ツール
LLMは教育・学習などの分野でも活用されています。
学校やオンライン講座などでなにかを学ぶ場合、学習のスピードや理解度、苦手分野などは個人によって異なります。
たとえば生徒ごとの学習状況や理解度などをインプットすれば、LLMはそれぞれにあった適切な学習コンテンツや演習問題などが提案可能です。
LLMがこうしたサポートを行うことで、学習の個別最適化が進みます。また同時に教える側の業務も効率化できるでしょう。
LLMの課題と今後の展望
ここからはLLMの課題と今後の展望について解説します。
LLMはさまざまな分野で活用されていますが、利用する上ではまだ注意しなければならない課題もあります。
今後LLMを積極的に使いたいと考えている方はぜひ参考にしてください。
バイアス・誤情報など倫理的課題
LLMは膨大なデータから学習をしているため、データにバイアスや偏見が含まれていると出力に影響が出てしまいます。そのためバイアスのかかった不公平な内容や、誤情報を含んだ情報な内容を生成することもあります。
たとえば学習データが特定の職業や性別に偏っていたり、過去の社会的な価値観や偏見が含まれている場合は不適切な内容が生成されるかもしれません。
これを防ぐには、特定のバイアスがかかったデータではなくさまざまな文化や性別、職業などを含めたデータを使う必要があります。なおこうしたバイアスを検出するためのツールもあるため、それを使用することでも問題を発見できます。
また一番重要なのは生成されたテキストを人の手で確認し、問題をチェックすることです。とくに公の場に公開するコンテンツの制作や商用利用をする場合は、LLMの出力を全面的に信用せず必ず確認のステップをはさむようにしましょう。
技術進化と今後の可能性
LLMに関する技術は日々進化しています。
従来はテキストコンテンツの作成が中心だったのが、最新のバージョンでは音声や映像なども生成可能となっているサービスは少なくありません。LLMのこうした能力は今後も向上していくでしょう。
また将来的には高品質な学習データやモデルアーキテクチャの改善によって、より信頼度の高いコンテンツ生成ができるようになっていくと予想されます。
一方で、前述のような倫理的な課題への対応も欠かせません。LLMではまだまだ誤った情報や適切でないコンテンツが出力されることも多く、引き続き十分に注意しながらの利用が重要です。
まとめ
この記事ではLLMについて解説しました。
- LLMとはテキスト生成に特化し、学習データが膨大なモデルのこと
- LLMを使ったサービスはChatGPT、Gemini、Claude、LLaMAなど
- チャットボット、カスタマーサポートなどの業務で活用されている
- バイアスや誤情報を含んだ出力をする場合もあるため倫理的課題がある
LLMはすでにさまざまなビジネスシーンで活用されています。今後はインターネットのように、必要不可欠なインフラのような立ち位置となっていくでしょう。
LLMを活用するスキルを身につけたい初心者の方には、paizaラーニングの「生成AI超入門 プロンプトエンジニアリングの基礎 ChatGPT編」がオススメです。ぜひチェックしてみてください。