生成AIとLLMの違いとは？関係性と仕組みを解説

ChatGPTやGeminiなど、生成AIサービスを仕事で使う場面がここ数年で急増しています。一方で、「生成AIとLLMって何が違うの？」「LLMってそもそも何の略？」といった疑問を感じたことはないでしょうか。

結論からお伝えすると、生成AIはテキスト・画像・音声などを生み出すAI技術の総称であり、LLMはそのなかでもテキスト処理に特化したモデルです。つまり、LLMは生成AIの一部にあたります。

この違いを正しく理解しておかないと、自社に合ったAIツールを選ぶときに判断を誤ってしまうかもしれません。とくにビジネスの現場では、「テキスト生成だけでいいのか、画像や音声も必要なのか」を見極めることが、ツール選定の第一歩になります。

この記事では、LLMの仕組みや学習プロセスをていねいに解説したうえで、生成AIとの関係性や違いを項目別に比較します。さらに、GPTやGemini、Claudeといった代表的なLLMモデルの特徴比較や、ビジネスでの活用事例、導入時の課題とリスクについてもまとめました。

「AI活用に興味はあるけれど、まず基本を押さえたい」という方は、ぜひ最後までお読みください。 名古屋を拠点にWebコンサルティングを手がける株式会社エッコでは、生成AIを活用したマーケティング施策のご提案も行っています。記事を読んで気になることがあれば、お気軽にご相談ください。

Index

LLM（大規模言語モデル）とは何か

LLMという言葉は、AI関連のニュースや記事で頻繁に登場するようになりました。しかし、その意味を正確に説明できる方は、まだ多くないかもしれません。

LLMとは「Large Language Model」の略で、日本語では**「大規模言語モデル」**と訳されます。ひとことで言えば、膨大なテキストデータを学習し、人間のような自然な文章を理解・生成できるAIモデルのことです。

ChatGPTのような対話型AIサービスの裏側で動いているのが、まさにこのLLMです。私たちが「AIに質問して回答をもらう」という体験ができるのも、LLMの言語処理能力があってこそと言えるでしょう。

ここからは、LLMの定義や仕組み、そしてその学習プロセスについて、もう少しくわしく見ていきます。

LLMは「Large Language Model（大規模言語モデル）」の略称
膨大なテキストデータをもとに言語パターンを学習したAIモデル
ChatGPTやGeminiなどの対話型AIの基盤技術として活用されている
テキストの理解・生成・要約・翻訳など、言語に関わるタスク全般に対応できる
パラメータ数が数十億〜数兆にのぼる点が「大規模」と呼ばれるゆえん

LLMの定義と基本的な仕組み

LLM（大規模言語モデル）とは、大量のテキストデータとディープラーニング技術を組み合わせて構築された、自然言語処理に特化したAIモデルです。書籍やWebページ、ニュース記事など、インターネット上に存在する膨大なテキストを学習データとして取り込み、言葉のパターンや文脈を学習しています。

LLMの基本的な仕組みは、「次に来る単語を予測する」というシンプルな原理に基づいています。たとえば「今日の天気は」という文が入力されると、LLMは学習データのパターンから「晴れです」や「くもりでしょう」など、もっとも自然に続く言葉を確率的に選び出します。

この予測を高い精度で行うために、LLMは数十億から数兆にもおよぶパラメータを持っています。パラメータとは、モデルが学習の過程で調整する数値のことで、パラメータ数が多いほど、より複雑な言語パターンをとらえられるようになります。

たとえば、OpenAIが開発したGPT-3は約1,750億のパラメータを持ち、GPT-4ではさらに大幅に増加したと推測されています。このパラメータ数の飛躍的な増加が、従来のAIでは難しかった長文の文脈理解や、あいまいな質問への柔軟な対応を可能にしました。

LLMのテキスト生成は、おおまかに次のようなステップで進みます。

ステップ	処理内容	具体的な役割
1. トークン化	入力されたテキストを「トークン」と呼ばれる最小単位に分割する	文章をAIが処理しやすい形に変換する前処理
2. ベクトル化	各トークンを数値（ベクトル）に変換する	単語の意味や関係性を数学的に表現する
3. 文脈理解	文章全体の文脈やトークン同士の関係を分析する	どの単語がどの単語と関連するかを把握する
4. 次の単語を予測	もっとも確率の高い次の単語を選び出す	学習データのパターンに基づいて自然な続きを生成する
5. テキスト出力	予測を繰り返して文章を完成させる	人間が読んでも違和感のない回答を組み立てる

このように、LLMは単なるキーワードマッチングではなく、文脈を理解したうえで応答を生成しています。だからこそ、「AIと自然に会話できる」という体験が実現しているのです。

Transformerアーキテクチャが果たす役割

現在の主要なLLMのほとんどは、**「Transformer（トランスフォーマー）」**と呼ばれるアーキテクチャをベースに構築されています。 Transformerは2017年にGoogleの研究チームが発表した技術であり、LLMの性能を飛躍的に向上させた立役者と言える存在です。

Transformerの登場以前は、「RNN（リカレントニューラルネットワーク）」や「LSTM」と呼ばれる手法が主流でした。これらは文章を先頭から順番に処理していく構造であるため、文が長くなるほど前半の内容を忘れてしまうという弱点がありました。

Transformerは、この問題を**「Attention（アテンション）機構」**と呼ばれる仕組みで解決しています。 Attention機構とは、文章中のすべての単語の関係性を同時に計算できる技術です。

たとえば、「昨日買った本はとてもおもしろかった」という文があるとします。この場合、「おもしろかった」が何を指しているのかを理解するには、離れた位置にある「本」との関係を正しくとらえる必要があります。 Attention機構を使えば、文中のどの単語同士が強く結びついているかを瞬時に計算でき、文脈を正確に把握することが可能になります。

Transformerがもたらした大きなメリットは、おもに以下の3点です。

文章全体を並列処理できるため、学習速度が大幅に向上した
長文であっても文脈を見失わず、一貫性のある文章を生成できるようになった
大規模なデータを効率よく学習できるようになり、モデルの巨大化が実現した

この技術革新があったからこそ、GPTやGemini、Claudeといった高性能なLLMが生まれました。 Transformerは、現代の生成AI時代を支えるもっとも重要な基盤技術のひとつだと言えるでしょう。

LLMの学習プロセス（事前学習とファインチューニング）

LLMが高い言語能力を持つ背景には、大きく分けて2段階の学習プロセスがあります。それが**「事前学習（Pre-training）」と「ファインチューニング（Fine-tuning）」**です。

まず、事前学習について説明します。事前学習とは、インターネット上の大量のテキストデータを使い、言語の一般的なパターンを学習させる段階です。書籍、ニュース記事、Webサイト、論文など、多種多様なジャンルの文章を読み込ませることで、モデルは文法や語彙、文脈の理解力を身につけていきます。

この段階では、「次に来る単語を当てる」というタスクを数十億回以上にわたって繰り返します。たとえるなら、膨大な量の本を読んで世界中のさまざまな知識を吸収するようなイメージです。

次に、ファインチューニングです。ファインチューニングとは、事前学習で得た汎用的な言語能力を、特定のタスクや用途に合わせて調整するプロセスを指します。たとえば、カスタマーサポート用に最適化する場合は、問い合わせと回答のペアデータを追加で学習させます。

学習段階	目的	使用するデータ	イメージ
事前学習	言語全般の理解力をつける	Web上の大量テキスト（書籍、記事、論文など）	百科事典をまるごと読むようなもの
ファインチューニング	特定の用途に合わせて精度を高める	タスクに応じた専用データセット	専門分野の参考書で仕上げの学習をするようなもの

さらに最近では、**RLHF（人間のフィードバックによる強化学習）**という手法も注目されています。これは、AIの出力に対して人間が「良い回答」「悪い回答」を評価し、その評価結果をもとにモデルを改善していく方法です。 ChatGPTが多くのユーザーに「自然で使いやすい」と感じられるのは、このRLHFの成果が大きいと言われています。

こうした多段階の学習プロセスを経ることで、LLMは汎用的な知識と特定タスクへの対応力を兼ね備えた、高度なAIモデルへと仕上がっていくのです。

生成AIとLLMの関係を正しく理解する

「生成AI」と「LLM」は、同じ文脈で語られることが多い一方で、混同されやすい用語でもあります。両者の関係を正しく理解することは、AIツールを選ぶうえでも、社内でAI導入を検討するうえでも欠かせません。

この章では、生成AIとLLMの位置づけを整理し、それぞれがカバーする領域の違いをわかりやすく解説していきます。

生成AIはさまざまなコンテンツを生み出すAI技術の「総称」
LLMは生成AIのなかでもテキスト生成に特化した「一種」
ChatGPTはLLMを基盤とした対話型AIの「サービス名」
画像生成AI（Stable Diffusionなど）はLLMとは別の仕組みで動いている
両者の関係性を正しくつかむことが、自社に合ったAI選びの前提となる

生成AIは「総称」、LLMは「テキスト特化の一種」

まず押さえておきたいのは、生成AI（Generative AI）はさまざまな種類のコンテンツを自動的に生み出すAI技術全般の総称であるという点です。テキストに限らず、画像、音声、動画、音楽、プログラムコードなど、幅広いコンテンツの生成を含みます。

一方、LLMは生成AIというカテゴリのなかで、とくにテキストデータの理解と生成に特化した技術です。大量のテキストを学習して言語パターンを把握し、文脈に沿った自然な文章をつくり出すことに強みを持っています。

わかりやすくたとえると、生成AIが「さまざまな商品をそろえた総合デパート」だとすれば、LLMはそのデパートの中にある「書店」のような存在です。書店にはテキストという専門分野がありますが、デパート全体を見わたせば、画像や音声、動画など、ほかにも多くの専門売り場があるというイメージです。

この関係を整理すると、以下のようになります。

項目	生成AI	LLM
定義	新しいコンテンツを生成するAI技術の総称	自然言語の理解・生成に特化したAIモデル
対象データ	テキスト、画像、音声、動画、音楽、コードなど	テキスト（自然言語）が中心
代表例	ChatGPT、Stable Diffusion、DALL-E、Suno AI	GPTシリーズ、Gemini、Claude、Llama
位置づけ	LLMを含む広い概念	生成AIの一部（サブカテゴリ）

ここで重要なのは、「すべての生成AIがLLMで動いているわけではない」という点です。たとえば、画像を生成するStable Diffusionは「拡散モデル」、音楽を生成するSuno AIは音響生成モデルを使っており、これらはLLMとは異なる仕組みです。

逆に言えば、テキスト生成に関する限り、LLMは生成AIの中核を担う技術です。 ChatGPTをはじめとする多くの対話型AIの「頭脳」にあたる部分がLLMだと考えると、その重要性がよく伝わるのではないでしょうか。

AI・生成AI・LLM・ChatGPTの階層関係図

「AI」「生成AI」「LLM」「ChatGPT」──これらはすべてAIに関する用語ですが、それぞれ指し示す範囲が異なります。混同を避けるため、4つの用語の階層関係を整理しておきましょう。

もっとも広い概念が**「AI（人工知能）」**です。 AIとは、コンピューターに人間のような知的な処理を行わせる技術全般を指し、画像認識や音声認識、自動運転など、非常に幅広い分野を含みます。

その中に含まれるのが**「生成AI」**です。生成AIは、学習したデータをもとに新しいコンテンツを「つくり出す」ことに特化したAI領域です。分析や分類が中心だった従来のAIに対し、生成AIは「ゼロから新しいものをつくる」能力を持っています。

さらにその中で、テキスト生成に特化したモデルが**「LLM（大規模言語モデル）」**です。 GPTシリーズやGemini、Claudeなどがこのカテゴリに該当します。

そして、LLMを基盤として構築された具体的な**サービスのひとつが「ChatGPT」**です。 ChatGPTはOpenAI社が提供する対話型AIサービスで、LLMの技術を使ってユーザーとの自然な会話を実現しています。

階層	用語	説明	具体例
第1層（最も広い）	AI（人工知能）	知的な処理を行う技術全般	画像認識、音声認識、自動運転など
第2層	生成AI	新しいコンテンツを生み出すAI	テキスト生成、画像生成、動画生成など
第3層	LLM	テキスト処理に特化した大規模言語モデル	GPT-4、Gemini、Claude、Llama
第4層（最も具体的）	ChatGPT等のサービス	LLMを活用した個別のサービス	ChatGPT、Geminiアプリ、Claude

この階層構造を頭に入れておくと、日々のニュースやビジネスの場面で出てくるAI関連用語をスムーズに理解できるようになります。「ChatGPTは生成AI？LLM？」と聞かれたら、「LLMを基盤にした生成AIサービスのひとつ」と答えるのが正確な表現です。

LLMは生成AIのどの領域をカバーするのか

生成AIの世界は、対象とするコンテンツの種類によっていくつかの領域に分かれています。 LLMがカバーするのは、そのなかでも**「テキスト生成」の領域**です。

具体的には、文章の作成、要約、翻訳、質問応答、テキスト分類、キーワード抽出、プログラムコードの生成など、言語にかかわる幅広いタスクをこなすことができます。 ChatGPTのような対話型AIも、社内文書の自動要約ツールも、メールの自動返信システムも、裏側ではLLMの技術が使われています。

一方で、LLMが直接カバーしていない領域もあります。画像の生成や編集はStable DiffusionやDALL-Eなどの画像生成AIが、音声の合成はVoicemodなどの音声生成AIが、動画の自動作成はSoraなどの動画生成AIがそれぞれ担当しています。

テキスト生成：LLMがカバー（文章作成、要約、翻訳、コード生成など）
画像生成：拡散モデルやGANがカバー（Stable Diffusion、DALL-Eなど）
音声生成：音響生成モデルがカバー（Voicemod、ElevenLabsなど）
動画生成：拡散モデル＋Transformerがカバー（Sora、Runwayなど）
音楽生成：音楽特化モデルがカバー（Suno AI、Udioなど）

ただし、最近のLLMはテキストだけにとどまらず、画像の内容を理解して説明したり、コードを生成してアプリを動かしたりと、その役割が拡大しつつあります。 GPT-4oやGeminiのように、テキストと画像を同時に扱える「マルチモーダル」対応のモデルも登場しており、LLMと他の生成AIの境界は徐々にあいまいになってきています。

とはいえ、現時点ではLLMの本領はやはりテキスト処理にあります。自社の業務でどのような生成AIが必要かを見極める際には、「テキスト中心ならLLMベースのツール」「画像や動画も必要なら専用の生成AIツール」という切り分けが、導入の出発点になるでしょう。

生成AIとLLMの違いを項目別に比較

ここまでの内容で、生成AIとLLMの関係性はつかめたのではないでしょうか。この章では、さらに理解を深めるために、**両者の違いを「対応データ」「得意タスク」「代表的なモデル」**の3つの観点から比較していきます。

項目ごとに整理することで、それぞれの強みや向いている場面がよりクリアになるはずです。

対応データの範囲：LLMはテキスト中心、生成AIはマルチメディア全般
得意タスク：LLMは言語処理全般、生成AIはコンテンツ制作全般
代表サービス：LLMはChatGPTなど、生成AIはStable DiffusionやSoraも含む

対応データの範囲の違い

生成AIとLLMのもっとも大きな違いは、扱えるデータの種類の広さです。

LLMが対応するのは、原則として「テキスト（自然言語）」です。入力もテキスト、出力もテキストが基本であり、文章の生成や要約、翻訳、質問応答といったタスクを中心に処理します。

一方、生成AIはテキストに加えて、画像、音声、動画、音楽、3Dモデル、プログラムコードなど、さまざまな形式のデータを対象とします。つまり、生成AIのほうが対応範囲がはるかに広いということです。

項目	LLM（大規模言語モデル）	生成AI全般
テキスト	◎（得意領域）	◎
画像	△（マルチモーダル対応モデルのみ）	◎
音声	×	◎
動画	×	◎
音楽	×	◎
プログラムコード	◎（テキストとして処理）	◎
3Dモデル	×	○

ただし、GPT-4oやGeminiなどの最新LLMは「マルチモーダル」に対応しており、画像を入力として受け取り、その内容をテキストで説明できるようになっています。このように、LLMの対応範囲は拡大傾向にありますが、画像や動画を「生成する」という機能については、現時点では拡散モデルなど別の技術が主流です。

得意タスクの違い

対応データの範囲が異なるため、当然ながら得意とするタスクにも違いがあります。

LLMが得意とするのは、言語にかかわるあらゆるタスクです。文章の作成や要約、翻訳、質問応答、テキスト分類、感情分析、キーワード抽出など、テキストを入力してテキストを出力する処理全般に強みを持っています。ビジネスシーンでは、議事録の要約やFAQの自動応答、マーケティングコピーの作成などに活用されるケースが増えています。

一方、生成AI全般はテキスト以外の領域でも力を発揮します。広告用の画像をテキスト指示だけで生成したり、ナレーション音声を自動作成したり、商品紹介の動画を自動編集したりと、クリエイティブ領域での活用が広がっています。

LLMが得意なタスク：文章作成、要約、翻訳、チャット対応、コード生成、感情分析
画像生成AIが得意なタスク：広告素材の作成、デザインの試作、イラスト生成
音声生成AIが得意なタスク：ナレーション作成、音声変換、多言語音声対応
動画生成AIが得意なタスク：プロモーション動画の自動作成、素材映像の生成
音楽生成AIが得意なタスク：BGMの作成、楽曲の自動生成

ビジネスでAIを導入する際には、「自社の課題はテキスト処理で解決できるのか、それとも画像や動画の生成が必要なのか」を明確にすることが重要です。 テキスト中心の業務改善であればLLM、マルチメディアを含むクリエイティブ業務であれば生成AI全般という視点で選ぶと、ツール選定の精度が高まります。

代表的なモデル・サービスの違い

最後に、LLMと生成AI全般の代表的なモデルやサービスを比較してみましょう。具体的な名前を知っておくことで、日々のニュースや導入検討の場面で役立ちます。

カテゴリ	代表的なモデル・サービス	おもな用途
LLM（テキスト生成）	GPTシリーズ（OpenAI）、Gemini（Google）、Claude（Anthropic）、Llama（Meta）	チャット、文章作成、要約、翻訳、コード生成
画像生成AI	Stable Diffusion、DALL-E（OpenAI）、Midjourney	広告素材、デザイン案、イラスト作成
音声生成AI	ElevenLabs、Voicemod、VALL-E（Microsoft）	ナレーション、音声変換、吹き替え
動画生成AI	Sora（OpenAI）、Runway、Pika	プロモーション動画、素材映像の生成
音楽生成AI	Suno AI、Udio	BGM、楽曲の自動作成

LLMのなかでもっとも知名度が高いのは、ChatGPTの基盤であるGPTシリーズです。 GoogleのGeminiは検索エンジンとの連携に強みを持ち、AnthropicのClaudeは自然で安全な文章生成で評価を高めています。 Metaが公開しているLlamaはオープンソースとして利用でき、企業や研究者がカスタマイズしやすい点が特長です。

一方、画像生成の分野ではStable DiffusionやMidjourneyが人気を集めており、動画生成ではOpenAIのSoraが注目されています。

このように、LLMと生成AI全般ではカバーする領域も代表的なツールも大きく異なります。自社のニーズに合わせて最適なツールを選ぶために、それぞれの守備範囲を把握しておくことが大切です。

代表的なLLMモデルの特徴と比較

LLMにはさまざまなモデルが存在し、それぞれ異なる強みや特徴を持っています。「どのLLMを選べばいいのか」を判断するためには、主要モデルの違いを知っておくことが欠かせません。

ここでは、GPTシリーズ、Gemini、Claude、Llama、そして国産LLMの5つに注目し、それぞれの特徴を比較していきます。

モデル名	開発元	おもな特徴	公開形態
GPTシリーズ	OpenAI	高い汎用性と対話能力、世界的な知名度	クローズドソース（API提供）
Gemini	Google	マルチモーダル対応、Google製品との連携	クローズドソース（API提供）
Claude	Anthropic	自然で安全な文章生成、長文処理に強い	クローズドソース（API提供）
Llama	Meta	オープンソース、カスタマイズの自由度が高い	オープンソース
国産LLM各種	NEC、楽天、ソフトバンクなど	日本語に特化、機密性への対応	モデルにより異なる

GPTシリーズ（OpenAI）の進化と特徴

GPTシリーズは、OpenAI社が開発するLLMで、生成AIブームの火付け役とも言える存在です。 2022年11月にChatGPTが公開されると、わずか2か月でユーザー数が1億人を突破し、世界的な注目を集めました。

GPTは「Generative Pre-trained Transformer」の略で、その名のとおりTransformerアーキテクチャをベースにした生成型の事前学習モデルです。バージョンを重ねるごとに性能が向上しており、GPT-3.5からGPT-4、そしてGPT-4oへと進化するにつれて、回答の正確性や文脈理解力が飛躍的に高まりました。

GPTシリーズの強みは、圧倒的な汎用性にあります。日常会話からビジネス文書の作成、プログラミングコードの生成、データ分析まで、幅広いタスクに高いレベルで対応できます。

GPT-3.5：ChatGPTの初期モデル。自然な対話ができると話題になった
GPT-4：推論能力が大幅に向上し、複雑な質問や長文にも的確に対応
GPT-4o：テキストだけでなく画像や音声も処理できるマルチモーダル対応

ChatGPTというサービスを通じて、一般ユーザーでもLLMの力を手軽に体験できるようになった点も、GPTシリーズの大きな貢献です。 LLMを初めてビジネスに導入する場合、まずはGPTシリーズから試してみるのがもっとも手軽な選択肢と言えるでしょう。

Geminiモデル（Google）のマルチモーダル対応

Geminiは、Googleが開発したマルチモーダル対応のLLMです。テキストだけでなく、画像、音声、動画、プログラムコードなど、複数の種類のデータを統合的に処理できることが大きな特徴です。

Googleは検索エンジンやGmail、Googleドキュメント、Googleスプレッドシートなど、多くのビジネスツールを提供しています。 GeminiはこれらのGoogle製品群との連携に優れており、たとえばGmailの返信文を自動生成したり、スプレッドシートのデータを分析してレポートをまとめたりといった使い方が可能です。

Geminiのおもな強みを整理すると、以下のようになります。

テキスト・画像・音声・コードを統合的に扱えるマルチモーダル性能
Google Workspaceとのシームレスな連携
検索エンジンとの統合による最新情報へのアクセス力
複数のモデルサイズ（Ultra、Pro、Nanoなど）を用途に応じて選択可能

すでにGoogle Workspaceを業務で使っている企業にとっては、既存の業務フローにもっとも自然に溶け込めるLLMと言えるかもしれません。

Claude（Anthropic）の自然な文章生成力

Claudeは、Anthropic社が開発したLLMです。 Anthropicは、OpenAIの元メンバーが設立した企業であり、「AIの安全性」を重視した開発姿勢で知られています。

Claudeの特長は、出力される文章の自然さと丁寧さにあります。日本語の文章生成においても、敬語の使い分けや文脈に合った表現が得意で、「AIが書いた文章とは思えない」という評価を受けることも少なくありません。

もうひとつの大きな強みが、長文の処理能力です。 Claudeは最大で20万トークンのコンテキストウィンドウに対応しており、長い文書の要約や、大量の資料を読み込んだうえでの回答に優れた力を発揮します。

特長	内容
自然な文章生成	日本語でも違和感の少ない、丁寧な文体を出力できる
長文処理能力	最大20万トークンのコンテキストウィンドウに対応
安全性への配慮	有害なコンテンツの生成を抑制する設計思想
ビジネス利用の拡大	セキュリティに配慮した設計で、企業での導入が進んでいる

とくに、長文の分析やレポート作成、社内文書の要約といった業務での評価が高まっています。セキュリティ面を重視する企業にとっても、安心感のある選択肢と言えるでしょう。

Llama（Meta）のオープンソース戦略

Llamaは、Meta社（旧Facebook）が開発・公開しているLLMです。他の主要モデルと大きく異なるのは、オープンソースとして無償で提供されているという点です。

オープンソースであるため、企業や研究者が自社のデータでファインチューニングを行い、独自のカスタマイズを加えることができます。この自由度の高さが、Llamaの最大の魅力です。

Llama 2：2023年公開。商用利用が可能なオープンソースLLMとして大きな注目を集めた
Llama 3：2024年公開。性能が大幅に向上し、多言語対応も強化された
Llama 3.1：パラメータ数4,050億の大規模モデルも含むラインナップ

Llamaが注目される背景には、「自社環境でLLMを動かしたい」というニーズの高まりがあります。クラウド上の外部サービスにデータを送信することなく、オンプレミス環境でLLMを運用できるのは、機密情報を扱う企業にとって大きなメリットです。

コストを抑えつつ自社専用のAIを構築したい場合、Llamaは有力な候補になります。日本語対応はGPTやClaudeに比べるとやや弱い面がありますが、日本語データでのファインチューニングにより改善が進められています。

国産LLMの動向と可能性

近年、日本国内でもLLMの開発が活発化しています。海外モデルでは手薄になりがちな日本語の語彙や文化的な表現に対応できる国産LLMは、日本企業にとって重要な選択肢です。

国産LLM開発の背景には、政府の後押しもあります。経済産業省とNEDOが推進する「GENIAC（Generative AI Accelerator Challenge）」プロジェクトでは、国産LLMの開発支援が進められており、スーパーコンピュータ「富岳」を活用した研究も行われています。さらに、デジタル庁は行政向けAI基盤「ガバメントAI」に国産LLMを導入する方針を打ち出し、2025年12月には国産LLMの公募を開始しました。

国産LLM	開発元	おもな特徴
cotomi	NEC	日本語の質問応答と文書読解で世界トップレベルの性能。軽量・高速でオンプレミス運用も可能
tsuzumi	NTT	軽量でありながら高い日本語処理能力を持ち、業種特化のカスタマイズに対応
Rakuten AI 3.0	楽天	国内最大規模の7,000億パラメータ級。2026年春にオープンモデルとして公開予定
Sarashina	ソフトバンク	1兆パラメータ規模を目指す大規模モデル。蒸留技術で小型版も展開
PLaMo	Preferred Networks	翻訳機能がデジタル庁のガバメントAIに採用。行政文書処理に強み
ELYZA	ELYZA（KDDI系）	Llamaベースの日本語特化モデル。ビジネス向けの実用性に定評がある

国産LLMの最大の利点は、日本語の精度とセキュリティへの対応力です。行政文書や契約書のような堅い文体、敬語の使い分け、日本独自の慣習に関する表現など、海外モデルでは十分にカバーしきれない領域で力を発揮します。また、データを国内で処理できるため、機密情報を扱う業務にも適しています。

今後、国産LLMの性能がさらに向上すれば、日本語でのビジネス活用の選択肢がいっそう広がることが期待されます。

LLMでできること｜ビジネス活用事例

LLMの基本的な仕組みや代表的なモデルについて理解したところで、実際のビジネスではどのように活用されているのかを見ていきましょう。

LLMの業務活用はすでに多くの企業で始まっており、とくにテキスト処理が多い部門では大幅な業務効率化が報告されています。ここでは、代表的な4つの活用分野を紹介します。

文章作成・要約・翻訳など、テキスト処理の自動化
カスタマーサポートにおけるチャットボットの高度化
データを読み込んだ分析やレポートの自動生成
プログラミングコードの生成や既存コードのバグ修正

文章作成・要約・翻訳の自動化

LLMがもっとも広く活用されている分野が、テキスト関連業務の自動化です。

たとえば、ブログ記事やプレスリリースの下書き作成、社内メールの文面作成、SNS投稿文の生成など、日常的な文章作成の効率を飛躍的に高めることができます。これまで30分かかっていたメールの作成が、LLMを使えば数分で完了するといったケースも珍しくありません。

要約の能力も非常に優れています。長い会議の議事録を数行にまとめたり、数十ページの報告書のポイントを抽出したりすることが、ほんの数秒で可能です。

翻訳の分野でも、従来の機械翻訳より文脈を考慮した自然な訳文を生成できます。

活用シーン	具体的な使い方	期待できる効果
文章作成	メール、ブログ記事、報告書の下書き	作成時間の大幅短縮
要約	議事録、レポート、論文の要点抽出	情報把握の効率化
翻訳	海外クライアントとのメール、マニュアルの多言語化	翻訳コストの削減と品質向上

株式会社エッコでは、Webマーケティングの施策立案においてもLLMを活用した効率化をご提案しています。コンテンツ制作のスピードアップに興味がある方は、ぜひ一度ご相談ください。

カスタマーサポートとチャットボット

LLMを活用したチャットボットは、従来型のシナリオベースのチャットボットとは一線を画す性能を持っています。従来型は、あらかじめ設定されたルールに沿ってしか回答できないため、想定外の質問には「お答えできません」と返すしかありませんでした。

一方、LLMベースのチャットボットは、ユーザーの質問の意図を文脈から理解し、柔軟で自然な回答を生成できます。たとえば、「先週注文した商品がまだ届かないんですが」という問い合わせに対して、注文状況の確認方法を案内しつつ、配送の遅延についてお詫びの言葉を添えるといった、きめ細かな対応が可能です。

24時間365日の自動対応で、人手不足を補える
過去のFAQデータを学習させることで、社内固有の質問にも対応可能
多言語対応により、海外からの問い合わせにもスムーズに応答
回答の品質が安定し、顧客満足度の向上につながる

RAG（Retrieval-Augmented Generation）と組み合わせれば、自社のマニュアルや製品情報をリアルタイムで参照しながら回答を生成でき、より正確な情報提供が実現します。

データ分析とレポート生成

LLMは単に文章を書くだけでなく、データを読み込んで分析し、その結果をレポートとしてまとめることもできます。

たとえば、売上データのCSVファイルを読み込ませて「先月と比較して売上が増加したカテゴリはどれか」と質問すれば、データを分析したうえで自然な文章で回答を返してくれます。 Excelやスプレッドシートで手作業で行っていたデータの集計と考察を、LLMが代行してくれるイメージです。

活用シーン	具体例
売上分析	月次データを読み込み、トレンドや異常値をレポート化
顧客分析	顧客アンケートの自由記述欄をテキストマイニングし、傾向を可視化
市場調査	競合情報や業界ニュースを要約し、レポートに整理
人事分析	従業員データからハイパフォーマーの傾向を抽出

とくにマーケティング領域では、アクセス解析データの考察やキャンペーン結果の分析など、LLMを活用することで分析から施策提案までのスピードが格段に上がります。

プログラミングコードの生成と補助

LLMはプログラミングの分野でも大きな力を発揮しています。日本語で「ログイン機能をPythonで作成してください」と指示するだけで、必要なコードを自動生成してくれます。

コード生成だけでなく、既存コードのバグ修正やリファクタリング、テストコードの作成、コメントの追加など、開発作業の幅広い場面で補助ツールとして活用されています。 GitHub Copilotのように、開発環境に直接組み込まれたLLMベースの支援ツールも急速に普及しています。

自然言語での指示からコードを自動生成できる
既存コードのバグを検出し、修正案を提示してくれる
コードの意味をわかりやすく説明してくれるため、学習にも役立つ
テストコードの作成を補助し、品質向上に貢献する

プログラミングの専門知識がなくても、LLMを活用すれば簡単なスクリプトやデータ処理の自動化が可能になります。これは、エンジニアだけでなく、マーケターや営業担当者にとっても大きなメリットです。

LLMを活用する際の課題とリスク

LLMは非常に強力なツールですが、万能ではありません。ビジネスで活用する際には、いくつかの課題やリスクを事前に理解しておくことが重要です。

適切な対策を講じないまま導入すると、誤った情報を発信してしまったり、機密情報が漏えいしたりするおそれがあります。ここでは、LLM活用において特に注意すべき3つのポイントを解説します。

ハルシネーション：事実と異なる情報をもっともらしく生成してしまう
情報セキュリティ：入力データの取り扱いに関するリスク
バイアス：学習データに含まれる偏りが出力に反映される可能性

ハルシネーション（事実と異なる情報の生成）

LLMの課題として、もっとも広く知られているのが**「ハルシネーション」**です。ハルシネーションとは、LLMが事実ではない情報をあたかも正しいかのように生成してしまう現象で、日本語では「幻覚」とも呼ばれます。

たとえば、存在しない論文のタイトルや著者名をもっともらしく出力したり、実際には起きていない出来事を事実のように述べたりすることがあります。 LLMは「次に来る単語をもっとも確率が高い順に予測する」仕組みで動いているため、事実かどうかの検証を行っているわけではないのです。

ハルシネーションの種類	内容	例
内在的ハルシネーション	学習データと矛盾する内容を出力する	歴史的な事実の年号を間違える
外在的ハルシネーション	学習データに存在しない内容を作り出す	架空の人物や論文を引用する

ビジネスで活用する際には、LLMの出力を鵜呑みにせず、必ず人間の目でファクトチェックを行うことが欠かせません。とくに数値データや固有名詞、法的な内容については、出典を確認する習慣をつけましょう。

情報セキュリティとプライバシーの管理

LLMをクラウド型サービスとして利用する場合、入力したデータが外部のサーバーに送信されるという点に注意が必要です。社内の機密情報や顧客の個人情報をLLMに入力すると、意図しない形でデータが利用されるリスクがあります。

とくに注意すべきケースは、以下のようなものです。

顧客の個人情報（氏名、住所、電話番号など）を含むデータの入力
未公開の製品情報や営業戦略に関するデータの入力
社内の人事情報や給与データの入力
契約書や法的文書の全文入力

対策としては、社内ガイドラインの策定が第一歩です。「LLMに入力してはいけない情報のリスト」を明確にし、全社員に周知することが大切です。

また、オンプレミス型のLLMやAPIのデータ利用ポリシーを確認し、入力データが学習に使用されない設定になっているかを確認することも重要です。セキュリティ要件の高い業務には、国産LLMやプライベート環境で動作するモデルの導入を検討するとよいでしょう。

バイアスと倫理的課題への対応

LLMは大量のテキストデータから学習していますが、その学習データには人間社会に存在するさまざまなバイアス（偏り）が含まれている可能性があります。その結果、LLMの出力にも無意識のうちに偏った表現や不公正な判断が反映されることがあります。

たとえば、特定の職業を性別で結びつけてしまったり、特定の国や文化に対して偏ったイメージを含む回答を生成したりするケースが報告されています。こうしたバイアスは、採用や人事評価にLLMを活用する場面では、とくに深刻な問題になりえます。

バイアスの種類	具体例
性別バイアス	「看護師」と入力すると女性を前提とした回答を生成する
文化的バイアス	特定の文化圏の価値観に偏った回答をする
時代的バイアス	古い学習データの影響で、現在の社会規範に合わない表現を出力する

対策としては、LLMの出力をそのまま最終成果物にせず、人間が確認・修正するプロセスを必ず設けることが重要です。また、モデル開発元がどのようなバイアス対策を行っているかを確認し、倫理的な配慮のあるモデルを選ぶことも判断基準のひとつになります。

LMMとの違いも押さえておこう

LLMと似た用語で、「LMM」という言葉を目にしたことがある方もいるかもしれません。この2つはスペルが近いため混同されやすいのですが、指し示す技術は異なります。

LLMからLMMへの進化は、AI技術のトレンドを理解するうえでも重要なポイントです。ここでは、LMMの定義と、LLMからの進化の流れについて簡潔に解説します。

LMM＝Large Multimodal Model（大規模マルチモーダルモデル）
LLMがテキスト特化なのに対し、LMMは画像・音声・動画も統合的に処理できる
GPT-4oやGeminiは、LMMの特徴を持つモデルの代表例

LMM（大規模マルチモーダルモデル）とは

LMMとは、「Large Multimodal Model（大規模マルチモーダルモデル）」の略称です。テキストだけを扱うLLMとは異なり、LMMはテキストに加えて画像、音声、動画といった複数の種類のデータ（モダリティ）を統合的に処理できるモデルを指します。

たとえば、LMMに画像をアップロードして「この写真に写っているものを説明して」と指示すれば、画像の内容をテキストで説明してくれます。逆に、テキストの指示から画像を生成したり、音声データを文字起こししたりすることも可能です。

項目	LLM（大規模言語モデル）	LMM（大規模マルチモーダルモデル）
入力データ	テキストが中心	テキスト＋画像＋音声＋動画など
出力データ	テキスト	テキスト＋画像＋音声＋動画など
代表例	GPT-3.5、Llama（テキスト専用版）	GPT-4o、Gemini
強み	言語処理の専門性が高い	複数のデータ形式を横断的に扱える

日本語で簡単な指示を出すだけでオリジナルの画像を生成したり、画像から文字情報を抽出したりできるのは、このLMMの技術が実現しているものです。 LMMは開発途上の部分もありますが、AIにおいて現在もっとも注目されている技術領域のひとつです。

LLMからLMMへの進化のトレンド

AI技術の進化は、テキスト処理だけにとどまらない方向へと急速に進んでいます。かつてはテキスト専用だったLLMが、画像や音声も扱えるLMMへと進化する流れは、業界全体のメガトレンドと言えます。

この進化の背景には、いくつかの要因があります。

ユーザーのニーズの多様化：テキストだけでなく、画像や動画を使ったAI活用の要望が増えている
計算資源の向上：GPUの高性能化やクラウドコンピューティングの発達により、大規模なマルチモーダル処理が可能になった
Transformerアーキテクチャの応用拡大：もともとテキスト向けに開発されたTransformerが、画像や音声の処理にも効果を発揮することが判明した

実際に、OpenAIのGPT-4oやGoogleのGeminiは、すでにLMMとしての機能を備えています。テキストの質問に画像で回答したり、動画の内容を要約したりと、従来のLLMではできなかったタスクが次々と実現しています。

今後のAI活用を考えるうえでは、LLMの知識だけでなく、LMMへの進化の流れも視野に入れておくことが大切です。「いまはテキスト生成だけで十分」という企業でも、将来的にはマルチモーダルな活用を検討する時期が来るかもしれません。

まとめ

この記事では、生成AIとLLMの違いや関係性を中心に、LLMの仕組み、代表的なモデルの比較、ビジネス活用事例、そして導入時の課題について解説してきました。

あらためてポイントを整理すると、以下のとおりです。

生成AIはさまざまなコンテンツを生み出すAI技術の総称であり、LLMはそのなかでテキスト処理に特化したモデル
LLMはTransformerアーキテクチャをベースに、事前学習とファインチューニングを経て構築される
GPT、Gemini、Claude、Llama、国産LLMなど、モデルごとに異なる強みがある
ビジネスでは文章作成、チャットボット、データ分析、コード生成などに幅広く活用されている
ハルシネーションやセキュリティ、バイアスといった課題への対策は必須
LLMからLMMへの進化が進んでおり、マルチモーダル対応が今後の潮流

AIの技術は日々進化しており、「どのツールを、どう使うか」の判断はますます重要になっています。まずは自社の業務のなかで、LLMが解決できる課題がないかを棚卸ししてみることから始めてみてはいかがでしょうか。

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