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、自然言語処理分野で革新をもたらしているAI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、実際の活用事例、導入時の課題と対策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

LLM（大規模言語モデル）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。

ChatGPTやGemini、Claudeなどの生成AIサービスを支える基盤技術として注目されています。

大規模言語モデル（LLM）とは

LLM（Large Language Models）は、膨大な文章データから学習したAI技術です。

インターネット上のウェブサイト、書籍、学術論文、ニュース記事などから収集したデータを基に、人間の言葉を高度に理解し新たな文章を生成します。

従来の言語モデルと比べて、以下の点で大幅に改善されています：

• 計算量の大幅な増加
• 学習データ量の拡大
• パラメータ数の増加

これらの要因により、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

AI・機械学習におけるLLMは、自然言語処理（NLP）の性能を大きく向上させる役割を担っています。

NLPは言語処理全般の技術を指し、LLMはその一部として特に大規模なデータを使用した深層学習モデルです。

LLMが得意とする主なタスクは以下の通りです：

• 文章の要約
• 翻訳
• 質問応答
• 文章生成
• 対話システム

これらのタスクで高い精度を発揮し、人間の言語能力に近い表現力を持ちます。

日本語LLMが注目される理由

日本語LLMが注目される理由は、既存LLMの多くが英語中心に学習されているためです。

日本語特有の特徴により、英語中心のLLMでは以下の課題があります：

• 日本語文法の理解不足
• 敬語の使い分けができない
• 日本文化特有の表現の理解不足

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

LLMと生成AIは密接に関連していますが、異なる概念です。

両者の役割や特徴を理解することで、適切な活用が可能になります。

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。

文章の意味を理解し、自然な文章を生成する能力に優れています。

一方、生成AIは以下のようなより広範なコンテンツ生成が可能です：

• テキスト生成
• 画像生成
• 音声合成
• 動画制作

生成AIは様々なメディア形式に対応した、より包括的な技術です。

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技術の総称です。

その中でLLMは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として位置づけられます。

出力・用途の違い

LLMの主な用途は以下の通りです：

• 対話システム
• 文章生成
• 要約・翻訳
• 質問応答

LLMは文章の理解と作成を得意としており、テキストベースのタスクで強みを発揮します。

一方、生成AIは以下のような多様なコンテンツ生成が可能です：

• 画像生成
• 音声合成
• 動画生成
• 3Dモデル生成

代表的な大規模言語モデル（LLM）

現在、多くの大規模言語モデル（LLM）が開発されており、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を4つ紹介します。

GPTシリーズ

GPT（Generative Pre-trained Transformer）シリーズは、OpenAIによって開発されたLLMです。

ChatGPTとして広く知られており、以下の特徴があります：

• 高精度な文章生成能力
• 多様なタスクに対応
• 柔軟性の高い対話機能

主な用途は以下の通りです：

• 文章生成
• 対話システム
• 翻訳
• 要約

GPTシリーズは大量のテキストデータを事前学習し、微調整により高度な対話を実現しています。

BERT

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）は、Googleが開発したLLMです。

BERTの最大の特徴は、テキストの文脈を双方向から処理することです：

• 前後の文脈を同時に理解
• 単方向モデルより高い理解力
• 文脈依存の意味理解に優れる

特に自然言語理解（NLU）の分野で高い性能を発揮し、単語の意味や文の解釈において優れた能力を持ちます。

日本語LLM「tsuzumi」

「tsuzumi」は、NTTが独自開発する日本語に特化したLLMです。

日本語特有の特徴に対応した設計が特徴です：

• 日本語文法への対応
• 敬語の使い分け
• 日本文化特有の表現理解
• 自然な日本語生成

「tsuzumi」は日本語特有の奥ゆかしさを表現するニュアンスを捉える高度な処理を実現し、日本語環境に最適化されたAI導入を支援しています。

Hugging Face Transformers

Hugging Face Transformersは、様々なLLMを簡単に利用できるオープンソースのライブラリです。

主な特徴は以下の通りです：

• 多様なモデルへのアクセス
• 簡単なモデル利用
• トレーニング・ファインチューニング機能
• 豊富なツールとデータセット

GPTシリーズやBERTをはじめ、多くのモデルが利用可能で、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。

ビジネス分野におけるLLM活用事例

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

企業の競争力を高めるための重要なツールとして、以下の4つの分野で特に効果を発揮しています。

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。

主な効果は以下の通りです：

• よくある質問（FAQ）への迅速な対応
• 複雑な問題の初期対応
• 顧客の待機時間短縮
• サポートチームの負荷軽減

結果として、顧客満足度の向上と業務効率化が実現され、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で活用されています。

具体的な活用方法は以下の通りです：

• 顧客アンケート結果の分析
• 広告・広報資料の作成
• 消費者の感情・行動パターン分析
• ターゲットに合わせた戦略立案

LLMが膨大なデータを解析することで、企業は顧客のニーズやトレンドを把握し、マーケティング効果の最大化を実現できます。

業務プロセスの効率化

LLMは、企業の業務プロセス効率化にも利用されています。

主な効果は以下の通りです：

• カスタマーサポートの初期対応自動化
• オペレーターの負担軽減
• マニュアルの自動作成・更新
• 手作業の大幅削減

これらにより、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。

具体的な活用方法は以下の通りです：

• 顧客レビュー・フィードバックの分析
• サービスの方向性・改善点の特定
• 潜在的な問題点の発見
• 改善機会の明確化

結果として、顧客志向戦略の強化と市場対応力・競争優位性の確保が可能になります。

LLMを活用した人気のアプリ

LLM（大規模言語モデル）を活用したアプリは、企業の業務効率化において欠かせないツールとなっています。

ChatGPTやGemini、Claudeなどの生成AI以外にも、企業にとって有益なAIアプリケーションが多数存在します。

これらは時間とリソースの節約だけでなく、業務の品質向上にも貢献しています。

ドキュメントからの回答自動生成アプリ

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からユーザー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、以下の効果が期待できます：

• 情報検索の効率化
• サポート業務の負荷軽減
• 回答精度の向上

代表的なアプリはZendesk AI（ゼンデスクAI）です。

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

Answer Botでは以下の機能を提供します：

• FAQデータからの自動回答
• ナレッジベースを活用した回答検索
• 問い合わせの自己解決促進
• 回答文の下書き作成・トーン校正

契約書チェックアプリ

契約書チェックアプリは、LLMを用いて契約書から重要な条件を自動抽出・チェックし、リスクを特定するアプリケーションです。

主な効果は以下の通りです：

• 手作業によるチェック作業の省力化
• リスクの迅速な発見
• 法的問題の未然防止
• 契約書確認作業の効率化

代表的なアプリはKira Systemsです。

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。

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能力に優れており、多くの法律事務所や企業法務部で利用されています。

OKR設定支援アプリ

OKR（目標と主要な結果）設定支援アプリは、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。

このアプリの活用により、以下の効果が期待できます：

• 過去の結果の効率的な振り返り
• 戦略的な目標設定
• 目標達成に向けた最適なアドバイス
• 企業全体のパフォーマンス向上

代表的なアプリはBetterworksです。

Betterworksは、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。

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向上のためにBetterworksを導入しています。

PR記事の下書き生成アプリ

PR記事の下書き生成アプリは、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。

このアプリにより、以下の効果が期待できます：

• PR活動の時間短縮
• 高品質なコンテンツ作成
• マーケティング専門家の戦略的活動への集中
• ブランド価値の向上

代表的なアプリはWritesonicです。

Writesonicは、OpenAIのGPTシリーズを活用してPR記事作成を支援します。

時間と労力を大幅に削減し、マーケティング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ています。

LLM導入時の課題と対策

LLM（Large Language Models）の導入には多くのメリットがありますが、いくつかの課題も伴います。

ここでは、生成コンテンツの問題点と具体的な対策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には、以下の問題が発生する可能性があります：

• 不正確な情報の生成
• 偏見を含む内容
• 学習データのバイアス反映
• 誤情報の拡散

これらの問題は、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。

そのため、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現象
• 事実と異なる内容を真実のように表現

プロンプトインジェクション

• 悪意のある指示を受けてしまう現象
• 不適切な入力により意図しない出力を生成

これらの問題を防ぐための対策は以下の通りです：

• 利用者側でのリスクの適切な理解・認識
• モラルを守った利用
• モデル出力の適切な制御
• 入力データのフィルタリング
• ユーザーへの正確なガイドライン提供

日本語LLM活用時の注意点

日本語LLMを活用する際は、以下の注意点があります：

日本語特有の課題

• 日本語特有の文法・語彙への対応
• 文脈依存性の高さ
• 同じ単語でも意味が異なる場合への対応

対策方法

• 日本語特化型のモデルの使用
• 敬語や日本独自の文化的背景の理解
• 使用用途に応じたファインチューニングの実施
• 適切なデータセットとチューニング

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

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。

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しく解説します。

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）の進化は、特に教育、医療、ビジネスの各分野で顕著な影響をもたらします。

教育分野

• AIを利用したパーソナライズされた個別指導
• 学習効果の飛躍的向上
• 学習者に最適化された教育コンテンツの提供

医療分野

• 診断の支援
• 治療計画の策定サポート
• 医師の負担軽減

ビジネス分野

• 顧客サポートの自動化
• マーケティングデータの分析精度向上
• 企業の競争力強化

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、以下の要素があります：

マルチモーダルAI

• テキスト以外にも画像や音声を同時に処理
• より多様なアプリケーションに対応
• 実用性の飛躍的向上

効率的なトレーニング手法

• コンピューターの処理能力向上
• 学習効率化技術の進展
• コスト削減と性能向上の両立

プライバシー保護技術の強化

• データセキュリティの向上
• 個人情報保護の強化
• 安全なAI活用環境の構築

これらの技術進展により、LLMの社会実装がさらに加速することが期待されます。

まとめ

LLMは、自然言語処理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の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、適切な対策を講じることで企業の競争力を高めることが可能です。

今後の技術トレンド情報をいち早く取り入れ、戦略的なAI導入を進めることが重要です。