LLMとは？代表的なモデル・活用事例4選とともにわかりやすく解説

**大規模言語モデル（LLM）**は、人工知能（AI）の中でも特に自然言語処理の分野で革新をもたらしている技術です。

​本記事では、LLMの基礎知識と生成AIとの違い・代表的なモデル・活用事例・導入時の課題と対策、そして今後の展望について詳しく解説します。

大規模言語モデル（LLM）の基礎知識

ImageFXで作成

LLMは、人間のような自然な文章を理解・生成できるAIモデルです。

ここでは、LLMの定義とAI・機械学習における役割、日本語LLMが注目される理由について説明します。

大規模言語モデル（LLM）とは何か？

**LLM（大規模言語モデル）とは、「Large Language Models」**の略で、インターネット上のウェブサイトや書籍・学術論文・ニュース記事などから膨大な文章データを収集・学習し、人間の言葉を高度に理解して新たな文章を生成できるAI技術です。

昨今、急速に発展を遂げたAIの礎として、ChatGPTを始めGemini・Claudeなどの生成AIサービスを支える基盤技術となっています。

​従来の言語モデルと比べて、計算量・データ量・パラメータ数を大幅に増やすことで、より自然で高度な言語処理を実現しています。

AI・機械学習におけるLLMの役割

ImageFXで作成

LLMは、AIや機械学習の分野で自然言語処理（NLP）の性能を大きく向上させています。

NLPは言語処理全般の技術を指し、LLMはその一部で特に大規模なデータを使用して高精度な処理を行うための深層学習モデルとして位置づけられます。

​例えば、文章の要約・翻訳・質問応答・文章生成など、様々なタスクで高い精度を発揮します。​また、LLMは人間の言語能力に近い表現力を持ち、品質の高い対話を可能にしています。

なぜ日本語LLMが今注目されているのか

日本語LLMが注目される理由は、既存のLLMの多くが英語を中心に学習されており、日本語や日本文化に特化したモデルが少ないためです。​

そのため、日本語に特化したLLMの開発が進められており、自然な日本語の文章生成や理解が期待されています。

LLMと生成AIの違い

ImageFXで作成

LLMと生成AIは密接に関連していますが、異なる概念です。​

それぞれの役割や特徴を理解することで、両者の違いが明確になります。

ここでは、両者のカバー領域や技術の階層構造、出力・用途の違いについて説明します。​

カバー領域の違い

LLMは、主にテキストデータの理解と生成に特化した技術です。

具体的にLLMは、文章の意味を理解して自然な文章を生成する能力を持っています。​

一方、生成AIはテキストだけでなく、画像・音声・動画など、より広範なコンテンツを生成するために設計されました。

生成AIは、ビジュアルコンテンツの生成や音声合成、動画制作などにも利用され、より様々なメディア形式に対応しています。

技術の階層構造

LLMは生成AIの一部であり、生成AIという広いカテゴリーの中に位置します。

生成AIは、新たなコンテンツを作り出すAI技術の総称であり、テキスト、画像、音声、動画などさまざまなタイプのコンテンツ生成に関わる技術を指します。

LLMはその中でも特にテキスト生成に特化しており、自然言語処理（NLP）における最も重要な技術の一つです。

出力・用途の違い

​LLMは、主に文章の理解と作成を得意としており、その強みはテキストベースのタスクにあります。

代表的な用途として、対話システムや文章生成、要約・翻訳など、ユーザーとの対話を通じての情報提供や文章を自動的に生成したりすることができます。

一方、生成AIは画像生成・音声合成・動画生成など、テキスト以外のコンテンツを生成する能力を持ちます。

代表的な大規模言語モデル（LLM）一覧

ImageFXで作成

現在、多くの大規模言語モデル（LLM）が開発中で今後もさらなる性能向上が期待され、それぞれが異なる特徴と用途を持ちます。

ここでは、特に注目されている代表的なLLMとして知られる以下、４つのLLMについて紹介します。

• GPTシリーズ
• BERT
• 日本語LLM「tsuzumi」
• Hugging Face Transformers

GPTシリーズ

出典：OpenAI

GPT（Generative Pre-trained Transformer）シリーズは、OpenAIによって開発されたLLMで文章生成や対話システムや翻訳・要約など、さまざまな自然言語処理タスクに利用されています。

GPTシリーズは、大量のテキストデータを事前に学習して文脈を深く理解し、その後微調整することで高度な対話が可能となりました。

非常に高精度な文章生成能力を持つことで知られ、今後のさらなる性能向上にも期待され注目を集めています。

また、GPTはその柔軟性により、ユーザーの指示に基づいた多様なタスクを実行する能力があり、企業や研究者から広く支持を受けています。

BERT

出典：Google for Developers

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）は、Googleが開発したLLMで、特に自然言語理解（NLU）の分野で高い性能を発揮します。

BERTは、テキストの文脈を双方向から処理することが特徴で、従来の単方向のモデルと比べて文脈をより深く理解する能力に優れ、非常に効果的な結果を生み出しました。

特に、単語の意味や文の解釈において、前後の文脈をしっかりと把握する能力が求められるタスクで強みを発揮します。

日本語LLM「tsuzumi」

出典：NTT

「tsuzumi」は、日本語の文章生成や理解において高い精度を誇るモデルとして、NTTが独自開発する日本語に特化したLLMです。

日本語特有の文法や表現、敬語の使い分けなどを十分に学習させ、日本語での対話や文章作成において非常に自然な結果を得ることが可能となりました。

特に、日本語に特化したLLMの必要性が急増し、「tsuzumi」は日本語特有の奥ゆかしさを表現するようなニュアンスを捉える高度な自然言語処理を実現するモデルとして非常に注目されています。

日本語を主に使用する企業や研究機関での利用が進んでおり、日本語環境に最適化されたAIの導入を支援しています。

Hugging Face Transformers

出典：Hugging Face

Hugging Face Transformersは、さまざまなLLMを簡単に利用できるオープンソースのライブラリで、自然言語処理（NLP）の研究や開発において広く活用されています。

GPTシリーズやBERTをはじめ、多くのモデルが利用可能で多くのツールやデータセットを提供し、非常に多くのアプリケーションで利用されています。

また、モデルのトレーニングやファインチューニングを簡単に行えるため、NLPのプロジェクトにおいて非常に便利なリソースです。

LLMの具体的な活用事例

ImageFXで作成

LLM（大規模言語モデル）は、今やさまざまな分野で活用され、その可能性を広げています。

ビジネスのあらゆるシーンでLLMの導入が進み、企業の競争力を強化して行くでしょう。

ここでは、LLMがどのようにビジネスの現場で活用されて成功したのかを紹介します。

ビジネス分野におけるLLM活用事例4選

ImageFXで作成

LLM（大規模言語モデル）は、ビジネス分野での業務効率化や顧客満足度向上に大いに貢献しています。

さまざまな領域で活用されており、企業の競争力を高めるための重要なツールです。

以下に、具体的な活用事例を挙げて、LLMの実際の利用状況を詳述します。

カスタマーサポートの自動化

多くの企業がLLMを活用したチャットボットを導入し、24時間365日の顧客対応を実現しています。

AIチャットボットは、よくある質問（FAQ）に迅速に対応して複雑な問題についても初期対応を行うことで、顧客の待機時間を短縮してサポートチームの負荷軽減を実現できました。

​結果として、顧客満足度の向上と業務の効率化が実現され、サポート業務の品質向上と企業のイメージ向上にもつながっています。

マーケティング活動の支援

LLMは、マーケティング活動の各種タスクにおいても活用されています。

特に、顧客からのアンケート結果の分析や広告・広報資料の作成に役立ち、LLMが膨大なデータを解析して消費者の感情や行動パターンを把握することが可能です。

その結果、企業は顧客のニーズやトレンドを把握してマーケティング戦略の立案が可能となり、ターゲットに合わせたマーケティング効果の最大化が実現可能となりました。

業務プロセスの効率化

LLMは、企業の業務プロセスを効率化するためにも利用されています。

特に、カスタマーサポートではLLMが初期対応を自動化、オペレーターの負担軽減により複雑な問題に集中できるようになりました。

さらに、マニュアルの作成や更新にもLLMを利用することで、製品・サービスの内容のマニュアルテキストを自動生成・更新が可能となり、手作業が大幅に削減され企業の生産性と収益力向上を実現できます。

データ分析と意思決定支援

LLMは大量のテキストデータを分析し、ビジネス戦略の立案や意思決定を支援しています。

顧客レビューやフィードバックを分析することで、サービスの方向性や改善点を特定し、潜在的な問題点や改善の機会を明確に示すことができます。

その結果、顧客の感情や意見を正確に把握すことができ、顧客志向戦略を強化が可能となり、迅速で効果的に市場対応と競争優位性を確保すること可能です。

LLMを活用した人気のアプリ紹介

ImageFXで作成

LLM（大規模言語モデル）を活用したアプリは、企業の業務効率化や顧客満足度向上において欠かせないツールとなりつつあります。

ChatGPTやGemini・Claudeをはじめとする代表的な生成AI以外に、企業にとって有益なAIアプリケーションが他にもあります。

これらのアプリケーションは、煩雑な作業を自動化し、時間とリソースの節約を実現するだけでなく、業務の品質向上にも貢献しています。

以下に代表的なアプリを紹介します。​

ドキュメントからの回答自動生成アプリ

LLMを活用したドキュメントからの回答自動生成アプリは、企業内のマニュアルやドキュメントに蓄積された膨大な情報を元に、ユーザーからの質問に自動で適切な回答を提供します。

この技術により、情報検索の効率化とサポート業務の負荷軽減が実現されます。

代表的なアプリは、Zendesk AI（ゼンデスクAI）です。

出典：Zendesk

顧客サービスプラットフォームZendeskに統合されたAI機能群で、代表例はAnswer Botです。

Ansewr BotではLLMにGPTシリーズを使い、あらかじめ用意したFAQデータやナレッジベースから回答を検索して自動応答し、問い合わせの自己解決を促します。

また、回答文の下書き作成やトーン校正、要約機能などエージェント向けのコパイロット機能も提供されています​。

契約書チェックアプリ

契約書チェックアプリは、LLMを用いて契約書に重要な条件を自動的に抽出・チェックし、リスクを特定するためのアプリケーションです。

これにより、手作業による膨大なチェック作業を省き、リスクを迅速に発見できます。

その結果、契約書の確認作業を効率化して法的な問題も未然に防止、企業はより安全にビジネスを進めることができます。

代表的なアプリは、Kira Systemsです。

出典：Kira

Kira Systemsは独自LLMによる機械学習エンジンを使用しています。

Kiraは特に数千ページにわたる複雑な契約書から重要な情報を迅速に抽出するツールで、多くの法律事務所や企業法務部が利用しています。

OKR設定支援アプリ

OKRとは、「目標と主要な結果」設定支援アプリとして、過去の実績と目標をもとに次のOKR設定をサポートするツールです。

このアプリを使うことで、企業は過去の結果を簡単に振り返り、次回の目標設定をより戦略的に行うことができます。

LLMは、目標達成に向けた最適なアドバイスを提供するため、目標設定と業績管理のプロセスを効率化して企業全体のパフォーマンス向上が期待されます。

代表的なアプリは、Betterworksです。

出典：betterworks

Betterworksは具体的なLLM名を公開していませんが、自然言語処理（NLP）技術を組み込んでOKRの設定と追跡を支援しています。

大手企業をはじめ多くの企業が組織全体の目標透明性と、従業員のモチベーションと目標をコミットするためにBetterworksを導入しいます。

PR記事の下書き生成アプリ

トピックや会社情報を入力することで、自動的にPR記事の下書きを生成するアプリです。

PR活動における効果的なコミュニケーションは、企業や製品のブランド価値を高める上で不可欠です。

代表的なアプリは、Writesonicです。

出典：Writesonic

Writesonicは、OpenAIのGPTシリーズのLLM技術を活用してPR記事における時間と労力を大幅に削減し、マーケティングの専門家がより戦略的な活動に集中できるようサポートします。

その結果、デジタルマーケティング領域で短時間で高品質なコンテンツを作成して製品ローンチに成功、広報活動の効率化が実現しています。

LLM導入時の課題と対策

ImageFXで作成

LLM（Large Language Models）の導入には数多くのメリットをもたらしますが、いくつかの課題も伴います。

ここでは、生成されるコンテンツの問題点として「ハルシネーション・プロンプトインジェクション」といった問題への対策、そして日本語LLMの活用における特有の注意点について詳しく解説します。

LLMの生成コンテンツにおける問題点

LLMによって生成されたコンテンツは、時として不正確な情報や偏見を含む可能性があります。

これは、モデルが訓練された学習データに存在するバイアスや誤情報に起因しています。

このことから、生成されたコンテンツを盲目的に信用せず、人間による厳格なレビューと編集が不可欠です。

ハルシネーション・プロンプトインジェクションへの対策

急速に発展した生成AIのLLMには、以下の問題が存在しています。

• ハルシネーション：存在しない情報を生成する
• プロンプトインジェクション：悪意のある指示や不適切な入力を受けてしまう

これらの問題を防ぐには、利用する側がこの問題の発生リスクを適切に理解・認識した上での制御とモラルを守った利用をする必要があります。

モデルの出力を適切に制御して入力データをフィルタリングすること、さらにユーザーへの正確なガイドライン提供などの対策が必要です。​

日本語LLM活用時の注意点

日本語LLMを活用する際の注意点として、まず日本語特有の文法や語彙に対応するための調整が必要です。

日本語は、英語に比べて文脈依存性が高く、同じ単語でも意味が大きく異なる場合があるため、精度高く処理できる日本語特化型のモデルが重要です。また、敬語や日本独自の文化的背景を理解して自然な表現をするため、使用用途に応じて再学習するファインチューニングも欠かせません。

日本語LLMを効果的に活用するためには、適切なデータセットとチューニングを行うことが求められます。

LLMの今後の展望と最新動向

ImageFXで作成

LLMは今後ますます進化し、多くの産業に革新的な影響を与えると期待されています。

次に、LLMの発展がもたらす社会的インパクトと、注目される技術トレンドについて詳述します。

LLMの発展がもたらす社会的インパクト

大規模言語モデル（LLM）の進化がもたらす社会的影響は、特に教育、医療、ビジネスの各分野で顕著となっています。

教育では、AIを利用したパーソナライズされた個別指導が、学習効果を飛躍的に向上させるでしょう。

医療では、診断の支援や治療計画の策定をサポートし、医師の負担軽減が期待されます。

ビジネスにおいては、顧客サポートの自動化やマーケティングデータの分析精度が向上し、企業の競争力が強化することが見込まれます。

今後注目されるLLMの技術トレンド

今後注目されるLLMの技術トレンドには、マルチモーダルAI・効率的なトレーニング手法・プライバシー保護技術の強化などがあります。

特に、テキスト以外にも画像や音声を同時に扱うことができるマルチモーダルAIは、より多様なアプリケーションに対応されて実用性が飛躍的に向上します。

LLM（大規模言語モデル）を学習・進化させるため、コンピューターの処理能力向上と効率化する技術も進展しており、今後の展開が楽しみです。

まとめ

ImageFXで作成

LLMは、自然言語処理の分野において革命的な技術であり、今後さらに多くの分野で活用が期待されます。

LLMを活用することで、業務の効率化や新たなサービスの創出が可能となり、社会全体に大きな影響を与えることが予想されます。

日本語に特化したLLMの導入には特別な配慮が必要ですが、その進化から今後の技術トレンド情報をいち早く取り入れ、競争力を高めることが重要です。