LLM（大規模言語モデル）とは？仕組みと活用事例を解説！

2025年2月4日 2025年2月7日

マーケティングダイナー管理人

いまさらだけど「LLM（Large Language Model）」ってなに？

LLM（Large Language Model）とは、大量のテキストデータを学習し、自然な文章の理解や生成ができる人工知能（AI）の大規模言語モデルのことです。GPT（OpenAI）、LLaMA（Meta）、Gemini（Google）などが代表的なLLMです。

LLMの特徴

大量のデータ学習：膨大なテキストデータをもとに学習し、高度な文章理解や生成が可能です。
コンテキスト理解：単語のつながりだけでなく、文脈を考慮した応答ができます。
多用途性：文章生成、翻訳、要約、質問応答、コード補完など、多様な用途に対応です。

LLMの仕組み

LLMは、主に「トランスフォーマー（Transformer）」と呼ばれる機械学習モデルを基盤としていて、トランスフォーマーの中心的な技術である「自己注意機構（Self-Attention）」を活かして、単語の前後関係を考慮しながら高精度なテキスト生成が可能になっています。

ちなみに以下のようなプロセスで学習しています。

データ収集：インターネット上のニュース記事、書籍、論文、ウェブページなどを学習。
トレーニング：GPUやTPUを用いて、大規模な計算処理を実行。
ファインチューニング：特定の用途向けに追加学習を行い、精度を向上。

LLMの活用事例

1. チャットボット・カスタマーサポート

企業の問い合わせ対応にLLMを活用することで、迅速かつ的確な対応が可能になっています。

2. コンテンツ生成

ブログ記事、ニュース記事、広告コピーなどを自動生成し、効率的なコンテンツ制作が可能です。

3. 翻訳・要約

多言語対応の翻訳や、長文の要約を行い、情報の効率的な取得の支援に活用できます。

4. プログラミング支援

コードの補完、バグ修正、アルゴリズムの提案など、開発者の作業をサポートしてくれます。

LLMのメリット・デメリット

メリット

文章の自動生成が可能：人間に近い自然な文章を作成できる。
作業の効率化：カスタマーサポートや記事作成などの業務を大幅に短縮できる。
多様な用途に対応：マーケティング、教育、医療、エンタメなど幅広い分野で活用できる。

デメリット

誤情報の生成：利用方法によって、事実と異なる内容を出力する可能性がある。
バイアスの問題：ネット上にある偏見を持った情報も学習して、偏った意見を提示してしまう場合があります。
高い計算コスト：仕組み的にも高度な技術提供が必要なため、無料で使えるものもありますが、基本的には有料版を使ってもらうために限定的な利用しかできないケースが多いです。本格的に使いこなしていくうえでは運用コストがかかることは想定しておきましょう。

LLMは今後も発展して、社会に浸透していくのか？

技術的な面では、今後LLMはさらに下記のような発展が見込まれます。

より正確な情報提供：誤情報を抑えるためのフィルタリング技術が向上する。
省エネルギー型モデルの開発：計算コストを削減し、環境負荷を軽減したものが登場する。
業界特化型LLMの進化：医療、金融、法律など特定分野に特化したモデルの開発が進み後発のツールがどんどん出てくる。

ChatGPTが登場してしばらく経ちますが、すでに生活の端々でAIを目にすることが増えた体感があるかと思います。どの企業も早くうまく使いこなせるように積極的に導入を進めており、社会への浸透度はより増していくでしょう。ちょっとした会話などから使う機会を増やすと使い方に馴染んでくると思いますよ！ぜひ使ってみてください。