LLMとは? 生成AIとの違いや企業の活用事例を解説

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生成AI（Generative AI）の世界が活気づいている。なかでも、進化が著しいのがLLM（Large Language Models、大規模言語モデル）だ。LLMは、高度な自然言語処理（Natural language processing）を行うために設計された機械学習モデルであり、大量のテキストデータを学習することで、より自然な文章の生成や文脈を理解した応答などを実現する。コンテンツ生成はもちろん、カスタマーサポートや教育など、さまざまな分野での応用が考えられるため、多くの企業が期待を寄せている。

本稿では、LLMの基礎から代表的なモデルの仕組み、活用事例まで、幅広く解説を行う。LLMへの理解を深めることで、業務効率化や新しい価値創造のヒントをつかんでいただきたい。
LLMとは

LLMとは、膨大な量のテキストデータを学習し、自然言語を高度に理解して文章を生成するAI技術である。LLMの主な目的は、文章の文脈を深く理解し、適切な応答や要約を生成することだ。LLMを活用することにより、ユーザーは質問に対する最適な回答を得たり、高度な文章を生成したりすることが可能となる。

LLMはトランスフォーマーモデルを基盤としており、具体的なモデルとしてはBERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）やGPT（Generative Pre-trained Transformer）シリーズなどが挙げられる。これらのLLMは、大量のデータセットを用いて学習することで、高い精度での自然言語処理を可能にしている。

企業では、LLMを活用することでさまざまな業務効率化や新しいサービスの創出が進んでいる。例えば、カスタマーサポートにおける自動応答系統の開発や、マーケティングに用いるコンテンツの自動生成など、多岐にわたる活用が始まっているのだ。

LLMは現代のAI技術を語る上で重要な要素の1つであり、今後も進化を続ける技術であると言える。
LLMと生成AIの違い

LLMと生成AIは、混同して語られがちだが、両者には明確な違いが存在する。LLMは、自然言語処理を高精度に行うための技術であり、大量のテキストデータを学習して文脈理解や言語生成を行うものである。ChatGPTやGeminiなどが代表例であり、特定の文脈に適応して高精度な回答を提供することができる。