LLMとは？仕組みやAIとのちがい・代表的なモデルをわかりやすく解説

LLMとは「文章を作ったり質問に答えたりできるAI」

LLMとは、大量の文章データを学習して、人間のように自然な文章を作ったり、質問に答えたりできるAIのことです。英語では「Large Language Model（大規模言語モデル）」と呼ばれ、ChatGPTなどがその代表例です。

LLMは、インターネット上の文章や書籍などをもとに、言葉の使われ方や文脈のつながりを学習し「次にふさわしい言葉」を予測する形で応答を生成します。つまり、事前に用意された答えを出すのではなく、質問や指示の内容に合わせて新しい文章をその場で組み立てるという仕組みで動いています。

今後、LLMはビジネスシーンにおいて業務マニュアルの作成やメール文の下書き・顧客対応の自動化などに応用され、作業の効率化や品質向上に役立てられるでしょう。

LLMの仕組み

LLMの動作を理解するには、以下の5つのステップに分解してとらえる必要があります。

それぞれ詳しく解説します。

1. 文章を細かい単位（トークン）に分ける

LLMは、ユーザーから入力された文章をそのままの形では扱わず「トークン」と呼ばれる細かな単位に切り分けて処理します。トークンは単語そのものではなく、意味を判断するのに都合のよいサイズに分割されたピースのようなものです。

たとえば「今日は雨が降りそうだね」という文なら「今日／は／雨／が／降り／そう／だ／ね」といった具合に分割されます。（※あくまで例えであり、実際にこの一文が必ずしも上記のように分割されるとは限りません。）

このように文章を部品化することで、LLMは複雑な文章であっても数学的に扱えるようになり、文脈の理解や次の予測がしやすくなります。人間が文章を読むときに、文字を認識し単語やフレーズを組み立てながら理解するのと似たプロセスで、モデルが文章を構造化しやすくする最初の工程です。

2. 過去に学んだパターンと照らし合わせる

ChatGPTなどのLLMは、膨大なテキストデータから「言葉のつながり方」や「文脈での使われ方」を統計的に学習しています。トークン化された文章を受け取ると、モデルはそれを内部の学習済みのパラメータと照らし合わせ「よくある言い回し」「この話題で使われやすい語彙」などの確率を計算します。

このプロセスは、過去の知識から今の文脈に近いものを探す作業に近いイメージです。ただし、人間のように記憶を直接参照しているわけではありません。大量のパターンを圧縮した数学的な構造を通じて、確率的に判断している点がLLMの特徴です。

過去の学習データをベースに「文脈に合う流れ」を多面的に評価することで、自然で一貫した文章を生み出す準備を整えられます。

3. 文脈から「次にありそうな意味」を計算する

次に、与えられた文章の流れを読み取り「次にくるべき内容」を確率的に計算します。このとき重要なのは、単語そのものより文脈全体のトークン間の関係です。

たとえば「むかしむかし」という言葉には「あるところに」や「遠い国に」などが次にくる確率の高い単語と推測できるでしょう。

このプロセスは、人間が話の流れを読んで「たぶん次はこうくるだろう」と推測することにたとえられます。

文脈を類推する計算を行うことで、読者が自然に受け入れられる文脈を生成する準備が整うという仕組みです。

4. 最も適切な候補を選ぶ

文脈から「ありそうな候補」を複数算出したら、そのなかから最も自然で目的に合致するものを選びます。LLMが内部で行っていることは、候補になっている各トークンに対して確率を割り振るという作業です。

そのうえで、もっとも適切と判断されたトークンをひとつ出力します。文章が長くても、実際にはこの「次の1トークンを決める作業」を高速で繰り返しているだけです。

設定によってはあえて確率の低い語を選ぶことで、文章の創造性を高めたり、反対に高確率の語だけを選んで一般的な話の流れから逸脱しないようにしたりすることも可能です。

このように、最適なトークンを積み重ねる作業こそが、自然な文章を生成する核心的なしかけといえます。

5. 選んだ言葉の粒を人間の文字列に戻して文章化する

出力されたトークンは、まだ機械が扱う数字のようなデータです。それを人間が読める文字列に変換する工程が必要です。

モデルは内部で、トークンと文字列の対応表を使い、選ばれたトークンを日本語や英語の文章に変換します。

この作業をトークンごとに繰り返すことで、だんだんと文章が組みあがります。

このような一連のプロセスを経て、モデルが計算した意味の流れが、読者が理解できる文章として完成するという仕組みです。

LLMとAIのちがい

LLMはAIの一種で、とくに文章の理解や生成に特化したモデルです。

AIという言葉は、画像認識や音声認識・動画生成など、さまざまな分野の技術をまとめて指すかなり広い概念といえます。

一方、LLMはそのなかでも「言語」にフォーカスし、大量のテキストを学習して、人間のように自然な文章を読んだり書いたりすることが強みです。

AIとLLMは、AIという大きな枠のなかにLLMという言語専門のAIが含まれているという包含関係にあります。

LLMにおける代表的なモデル

2025年時点における代表的なLLMには、以下の3つモデルがあります。

• ChatGPT
• Gemini
• Claude

それぞれ詳しく見ていきましょう。

ChatGPT

ChatGPTは、OpenAI社が開発した代表的なLLMであり、対話に特化したAIサービスです。

大量のテキストデータを学習したGPTシリーズという言語モデルをベースに、人間との会話を想定した調整が行われています。

質問への回答だけでなく、要約や文章作成・アイデア出しなど幅広い業務を自然な日本語でサポートできます。難しい専門用語を知らなくても「聞きたいこと」や「やりたいこと」をそのまま入力するだけで、対話を重ねながら仕事の生産性向上に役立てられる点が特徴です。

ChatGPTについて詳しく知りたい方は「ChatGPTとは？使い方から料金プランまで解説！スライド生成AIとの連携や業務効率化のコツも紹介」の記事を参考にしてみてください。

Gemini

Geminiは、Googleが開発した代表的なLLMであり、チャットだけでなく画像や音声なども扱える次世代型のAIです。テキストでの質問に答えるのはもちろん、画像を読み取って内容を説明したり、動画や音声の要約・プログラミング支援など、複数のデータ形式を横断して活用できる点が大きな特徴です。

さらに、GmailやGoogle document・Spreadsheetなど、既存のGoogleサービスと密接に連携できます。メール作成の下書きや資料のたたき台作成・データ分析の補助など、日常のビジネス業務を幅広く効率化できる可能性を秘めています。

Geminiについて詳しく知りたい方は「Geminiの使い方を徹底解説！活用例やChatGPTとの違い、スライド生成AIとの連携まで紹介」の記事を参考にしてみてください。

Claude

Claudeは、Anthropic社が開発したLLMであり、自然な日本語の生成に強みを持つビジネス向きのAIアシスタントです。人間の意図や感情のニュアンスをできるだけ丁寧にくみ取りつつ、誤情報や不適切な内容を出しにくいように設計されています。

社内文書の下書きや議事録要約、法務・財務など慎重さが求められる場面で有力な支援ツールとして活用されています。

Claudeについて詳しく知りたい方は「Claudeの使い方ガイド｜特徴を理解してスライド作成を効率化する方法を解説」を参考にしてみてください。

LLMの活用例

LLMが積極的に活用される場面として、以下の5つが挙げられます。

• 資料作成
• 会議の議事録化・要約
• カスタマーサポート
• プログラミング支援
• データ分析

もし、業務のなかで使えそうな局面が見つかったら、ぜひLLMを活用してみてください。

資料作成

LLMを使うと、資料作成の「考える」と「書く」というプロセスの両方がぐっと楽になります。テーマや伝えたい相手、目的を入力すれば、まず骨子や見出し案を自動で出してくれるため、白紙から作り上げる時間を大きく減らせます。

その骨子をもとに、各スライドの説明文や話す原稿のたたき台もすぐ作れるので、ビジネスマンは中身のチェックや自社らしい表現の調整に集中できるでしょう。

また、元になる長いレポートや議事録を読み込ませて要点だけを整理させれば、要約から図表化までこなせます。

なお、弊社ストリームラインが提供するスライド生成AIツール「ReDeck」を導入すれば、会社・個人のスタイルや習慣に合った「いつものパワーポイント資料」を最短1分で生成できます。興味がある方は、2週間無料トライアルにお気軽にお申し込みください。

会議の議事録化・要約

LLMを使うと、会議の録音データや文字起こしから、自動で議事録と要約を作れます。まず「誰が・いつ・どんな目的で集まった会議か」といった基本情報と、主な結論や次にやるべきことだけを短くまとめてくれます。

さらに、重要な発言や決定事項、担当者と期限などを整理して抜き出せるため、議事録作成の時間を大幅に減らせるだけでなく、共有するまでのスピードも高められるでしょう。

カスタマーサポート

LLMを使うと、カスタマーサポートは「24時間つながるかしこい窓口」のように運用できます。よくある質問やマニュアルを覚えさせておけば、チャットボットとしてお客様の問い合わせにすぐ答えられます。

かんたんな内容は人を介さずその場で解決できるため、待ち時間の短縮と満足度向上につながるでしょう。一方で、難しい相談やクレームは人が対応しつつ、LLMが回答案や参考情報を裏側で提示することで、担当者は内容の確認と微調整に集中できます。

その結果、オペレーターの負担を減らしながら、対応スピードと品質を同時に高められます。

プログラミング支援

LLMは、プログラミングの「相談相手」と「作業代行」の両方の役割を果たしてくれる存在です。作りたいシステムのイメージや「こういう処理をしたい」といった日本語の指示を入力すると、具体的なサンプルコードや手順を提示してくれます。

そのため、専門家でなくても簡単な自動化ツールや試作品を作りやすくなります。また、エラーが出たときに画面のメッセージやコードを見せれば、原因の候補と修正案を提案する機能もあるため、行き詰まったときの相談相手として活用できるでしょう。

データ分析

LLMは、データ分析を「専門家に口頭で相談する」感覚で使えるツールです。

売上データや顧客データの概要を読み込ませ「売上が落ちている理由を教えて」「年代別の特徴を整理して」などと問いかけてみます。

すると、グラフの読み方や目立つ傾向をかみ砕いて説明し、ポイントを短く文章でまとめてくれます。さらに「この結果からどんな打ち手が考えられるか」と質問すれば、キャンペーン案や重点顧客セグメントなど、意思決定のたたき台となる案を提示してくれるでしょう。

結果として、人は分析作業そのものより、AIに提案された施策の検討に時間を割けます。

LLMはこれからの働き方を大きく変える技術

LLMは、パソコンやスマホ上で動く「高性能な頭脳の部下」のような存在であり、これからの働き方を根本から変える技術です。資料作成やメール文の下書きや会議の要約・カスタマーサポート対応・データ分析のコメント作成など、これまで人が時間をかけていた知的作業の大部分を任せられるようになります。

ビジネスマンは「入力とチェック」と「意思決定」に集中するスタイルへシフトしていくでしょう。さらに、単なる効率化だけでなく、新しいサービスやビジネスモデルを生み出すことにもつながるため、LLMは今後の競争力を左右する基盤技術になりつつあります。

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