LLM（大規模言語モデル）の役割や生成AIとの違い、導入のメリットを分かりやすく解説

企業担当者の方で「社内の問い合わせ対応に時間を取られてしまう」「お客さま対応を効率化させて顧客満足度を上げたい」などとお悩みの方はいませんか。
LLM（大規模言語モデル）の導入により、カスタマーサポートや市場分析などの業務を効率化できます。

本記事では、LLMの仕組みや生成AIとの違い、導入のメリットを解説します。
LLMの導入を考えている方は、ぜひ参考にしてください。

LLM（大規模言語モデル）とは？

LLMとは、人間が話す自然言語のテキストデータを基に言語の理解や生成、分析を行う言語処理技術です。
Large Language Modelsの略称で、直訳すると大規模言語モデルと呼ばれています。
人間の言語や言語パターンを学習させるため、従来用いられていた言語モデルより計算量やデータ量、パラメータ数が強化されている点が特徴です。

計算量、データ量、パラメータ数の意味は以下の通りです。

• 計算量：LLMの動作に必要な計算処理の量
• データ量：LLMの学習に必要なテキストデータの総量
• パラメータ数：確率計算に必要な係数量

言語モデルとは、テキストデータに基づいて言語の規則を学習し、テキストの生成を行うためのプログラムのことです。
言語モデルが働く仕組みは、数多くのテキストデータを学習させるところから始まります。

学習が終わると、特定の単語に続くキーワードや文章を予測し、自然な文章で生成できる状態になります。
例えば「私の好きな食べ物は」とLLMに打ち込むと「ラーメンです。」と自動で生成される流れです。

このとき「赤です。」「山です。」のように関係ない文章が後に続かないのは、膨大なテキストデータからある単語に続く単語の出現確率を統計的に分析しているためです。

人間が作ったような自然な文章を生成してくれるため、あらゆる業界や分野の業務効率化や分析処理に役立っています。

LLM（大規模言語モデル）と生成AI・機械学習は何が違う？

LLM、生成AI、機械学習は同じに見えて、それぞれ異なる役割を持っています。
以下で違いを見てみましょう。

LLMと生成AIの違い

LLMと生成AIでは、生成する範囲が異なります。
LLMは、主にテキストに特化した言語処理を行います。

一方、生成AIはテキストや画像、音声などのデータを総合的に生成できる人工知能技術の総称です。
つまり、LLMは生成AIの一部であり、生成AIはLLMを含む技術全体を指します。

学習方法も大きな違いがあります。

LLMは膨大なテキストデータに基づいて言語処理が行われますが、生成AIは膨大な未ラベルデータで学習を行います。
未ラベルデータとは、答え（ラベル）を示さずに収集した情報のデータです。

例えば、画像生成AIの場合は大量の画像データを使用しますが、各画像に対して「何の画像か」といったラベルは設けません。
未ラベルデータを用いることで、AIの予測学習が可能となります。

このようにLLMは、文脈に基づいた自然言語の生成や質問応答、翻訳など、テキストに関連するあらゆるタスクを処理できるシステムです。

LLMと機械学習の違い

LLMは機械学習の基盤となるシステムですが、対応範囲や使い方が異なります。
機械学習とは、コンピュータに与えたデータを使って学習させる技術です。

この学習技術を「教師あり学習」と呼び、入力データに対して正しい答えを出せるよう訓練していきます。
例えば、手書きの数字を認識するモデルを作るためには、大量の手書き数字の画像を見せて各数字の形状を学習させます。

テキストだけでなく、画像や音声、数値データなどに応用可能です。
一方、LLMはコンテンツの中でのテキストに特化したモデルです。

数多くのテキストデータで言語パターンや文章構造を学習させると、テキストの生成や予測、質問応答が可能となります。
要するにLLMは機械学習の一部で、画像や音声ではなくテキストに特化したシステムとなります。

LLM（大規模言語モデル）が言葉を生み出す手順

LLMはどのように言語を生み出すのでしょうか。
以下がLLMの言語生成の手順です。

1. トークン化
2. ベクトル化
3. ニューラルネットワークでの言語学習
4. 文脈理解
5. デコードによるテキスト変換
6. 生成された文章の確率出力

それぞれのステップについて解説します。

1. トークン化

まずは文章をトークン化していきます。

トークン化とは、LLMがテキストデータを解読しやすいよう、文章を小さな単位に細分化する処理のことです。
なお単語ごとに分割する単語トークン化、文字単位で分割する文字トークン化などいくつかの手法があります。

例えば、単語トークン化の手法を用いて「I like eating pizza.」を細分化すると、以下の5つに分けられます。

• I
• like
• eating
• pizza
• .

このように、一つの文章を単語や句読点、記号などに細分化し、その後数値データに変換されます。

テキストデータをそのままLLMに渡しても、構造が複雑なため適切に処理できません。
言語を正しく処理するには、初めにLLMが扱いやすい形式に変換することが不可欠です。

2. ベクトル化

トークン化が完了したら、ベクトル化に入ります。
ベクトル化とは、トークン化で細分化した文章の単語を数値データのベクトルに変換することです。

トークン化で文章を細分化しただけでは、LLMはデータを正しく理解できません。
トークン化で細分化された文章を数値データに置き換えることで、LLMが正しく言語を理解、処理できるようになります。

3. ニューラルネットワークでの言語学習

続いて、ニューラルネットワークを通じた言語学習を行います。

ニューラルネットワークとは、ベクトル化で数値データに変換した文章をLLMが理解、処理しやすくするための仕組みです。
ニューラルネットワークは複雑な多重構造でできています。
分かりやすく言うと、複数のフィルターが重なっているイメージです。

ベクトル化された文章は、ニューラルネットワークの一つひとつの層（フィルター）を通過するたびに、言葉のニュアンスや文章の意味を少しずつ理解し、学習を進めていきます。
この過程が「ニューラルネットワークでの言語学習」です。

ニューラルネットワークは、単に「犬」「猫」といった単語の出現確率だけでなく、単語の文脈や単語同士の関係性など、文章全体を渡しながら学習を進めます。
そのため、より人間らしい自然な文章が生成できるようになります。

ニューラルネットワークの言語学習は、LLMの言語処理能力を強化するための重要なプロセスです。

4. 文脈理解

ニューラルネットワークでの言語学習の後に行うのが、文脈理解です。
LLMは、学習した知識を基に入力された文章の文脈を理解していきます。

単語のみで理解するのではなく、具体的な文章の意味を捉えながら理解していくため、より高度な応答能力が発揮されます。
例えば「改修工事の期間が決まった」という文章の場合、LLMは「期間」を「機関」と混同せず「初めの期日から終わりの期日までの間」として理解することが可能です。

LLMの文章理解のプロセスは、複雑な文脈や情報を正確に理解し、より自然で人間らしい応答を生成するための重要な過程です。

5. デコードによるテキスト変換

文章理解が完了したら、最終段階のデコードに入ります。

デコードは、LLMが最終的に人間が理解できる文章を作るための作業です。
具体的には、LLM内部で処理したベクトルデータを基に適切な単語を選定し、人間が書いたような自然な文章に変換していきます。

デコードを経て初めて、LLMが人間と自然に会話できるようになります。

6. 生成された文章の確率出力

最後に生成された文章の確率出力を行います。

文章の単語やフレーズに対して、文脈がどれだけ適合しているかを示す確率を出力することで、より正確で精度の高い文章生成が可能となります。

LLM（大規模言語モデル）の種類

代表的なLLMを5つ紹介します。

• GPT-3
• GPT-4
• BERT
• LaMDA
• Claude

LLMの名称	概要	開発者	発表年
GPT-3 （ジーピーティー3）	ChatGPTの名称で親しまれているモデル   2017年発表のTransformerをベースに開発され、1,750億個のパラメータを所有している   ChatGPTでは、ファインチューニング（トレーニング済のモデルをタスクや目的に合わせて調整すること）されたGPT-3.5が導入されている	OpenAI	2020年
GPT-4 （ジーピーティー4）	上記のGPT-3より言語処理能力が高いモデル   テキストのみならず、画像や音声、翻訳などの生成も可能   学習データに含まれていない新しいタスクもこなせる「ゼロショット学習」の機能を持つ	OpenAI	2023年
BERT （ビート）	Googleの論文で発表されたモデル   文章の文頭と文末を双方から学習するため、より正確な文脈の理解が可能   翻訳や質問応答で高い言語能力を発揮する	Google	2018年
LaMDA （ラムダ）	自然な対話生成に特化したモデル   会話の流暢さに優れており、ユーザーの意図を理解しながら、より自然な対話が可能   ニューラルネットワークによる事前学習で、高度な文脈理解能力を持つ	Google	2021年
Claude （クロード）	OpenAI社の元社員が開発した モデル   自然で人間らしい会話を生成できる高性能なモデルで、2024年に専門家が行ったIQテストでは、AIの中でもトップクラスのIQ100以上を更新した   知能レベルが優れており、GoogleやAmazonからも出資を受けているほど信頼性が高い	Anthropic社	2023年
NVIDIA NeMo （エヌビディア ネモ）	NVIDIAが提供するフレームワークで、カスタマイズ可能な大規模言語モデルの生成や運用をサポートする   LLMではないものの、LLM開発には必要とされるフレームワークとして注目されている   カスタマイズが容易で、テキストやビジュアルコンテンツの生成も可能	NVIDIA	2022年

生成AIの需要は時代とともに高まっており、今後も開発が進むと予測されます。
それぞれのLLMの特徴や性能を理解し、自社のニーズに合った最適なモデルを選びましょう。

LLM（大規模言語モデル）を導入するメリット

LLMを企業に導入するメリットは、以下の通りです。

• カスタマーサポートが自動化できる
• データ分析の効率化が図れる
• プログラミング開発がスピーディーにできる

カスタマーサポートが自動化できる

LLM搭載のチャット機能をカスタマーサービスに導入すれば、24時間365日自動応答での受付が可能となります。
LLMや生成AIが普及していなかった時代は、顧客からの問い合わせ対応は業務時間内に限られていました。

LLMを活用したチャットボットや自動応答システムなら、営業時間外でも顧客対応が可能となります。
また運用を続けることで、より複雑な質問にも対応できる能力が磨かれ、顧客満足度が上がる点もメリットです。

マーケティングのデータ分析が効率的に進む

LLMは大量のテキストデータを高速で処理できるため、マーケティングに必要な分析作業が効率的に進みます。
例えば、以下の分析作業が効率化可能です。

• コンテンツ制作
• アイデア構築
• 市場調査
• データ整備

上記の作業を自動で行ってくれるため、社員の負担の軽減や時間短縮にもつながります。
また空いた時間を他の業務に充てたり、分析以外の作業に専念したりすることも可能です。

ただしマーケティング業務におけるLLMは、あくまで業務のサポートにすぎません。
具体的な戦略策定や方向性は人の手で行う必要があります。

プログラミング開発がスピーディーにできる

LLMは、プログラミング開発のサポートツールとしても使用可能です。
テキストに特化したLLMを使うことで、プログラミング開発に必要なコードの自動生成や分析を自動化できます。

また開発者が書いたコードの修正と提案が可能のため、より高品質なコードを短時間で生成できる利点もあります。

LLM（大規模言語モデル）の活用分野

LLMは、以下のように多方面の分野で活用できます。

• 医療：医療データの分析や文献の要約、患者さんとのコミュニケーション支援
• 金融：市場分析、投資アドバイスの自動化
• 法律：法律文書の自動生成、チャットボットでの顧客対応
• 教育：教材の自動生成、生徒の学習支援、言語学習の補助
• マーケティング：コンテンツ制作支援、市場分析、カスタマージャーニーの効率化
• エンタメ：コンテンツの記事・シナリオ制作、スクリプト制作支援
• 小売業：カスタマーサポートや在庫管理、商品提案の自動化
• 製造業：業務プロセスや品質管理の自動化と効率化、予防保守のためのデータ分析

上記以外の分野でも、今後LLMの能力が発揮されると期待できます。

LLM（大規模言語モデル）導入の注意点

LLMは業務効率化が図れる人工知能システムですが、いくつか注意点があります。
以下で確認しておきましょう。

誤情報を出力する可能性がある

LLMは学習データに基づいて回答を生成するため、時として間違った情報や古い情報を出力する可能性があります。

この現象はハルシネーションと呼ばれており、LLMに学習させたデータそのものに誤情報が紛れている場合に起こります。
LLMによる情報が全て正しいとは限らないため、出力された文章は常に人間が直接確認しましょう。

確認を怠ると著作権問題の原因となったり、情報の正確性に欠けたコンテンツになったりする可能性があります。

プロンプトインジェクションによって情報が漏れるリスクがある

LLMは、特定のユーザーによるプロンプトインジェクションによって、企業の機密情報や顧客データなどが外部に漏れるリスクも持っています。

プロンプトインジェクションとは、特定のユーザーがLLMに対して悪意のある入力を意図的に行い、情報を抜き取る攻撃手法です。
攻撃を回避するには、プロンプトの制限などでLLMのセキュリティ対策を強化する必要があります。

LLM（大規模言語モデル）を活用して業務効率化を図ろう

LLMは、顧客対応の自動化やビジネスの分析支援など、幅広い分野で活躍する言語処理技術です。

人間が解読可能な文章を迅速に生成してくれるため、導入すればリソースの調整や業務の効率化が期待できます。
一方で、誤情報を出力するハルシネーションや悪質なユーザーによる情報漏えいがLLMの課題点です。

LLMを効果的に活用していくには、LLMに精通したプロのサポートが必要となる場合もあります。

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