LLMとは？生成AIとの違いや仕組み、種類や活用事例について解説

LLMとは？生成AIとの違いや仕組み、種類や活用事例について解説

昨今、ChatGPTやGeminiなど、生成AIの進化が著しく「違いがわからない」「LLMってAIの一種？」など疑問に感じることもあるでしょう。そこで今回は、LLMについて、仕組みや生成AIとの違いを解説します。

LLMの種類・活用事例も紹介するので、AIの導入を検討する際はぜひ参考にしてみてください。LLMへの理解を深めることで、事業課題の解決、新規事業への挑戦における新たな選択肢が見つかるかもしれません。

まずは、基本的な仕組みを理解し、疑問を少しずつ解消していきましょう。

LLM（大規模言語モデル）とは？

LLM（大規模言語モデル）とは、自然言語処理分野において「計算量」「データ量」「パラメータ数」が大幅に改善された言語モデルです。

＜LLM（大規模言語モデル）において改善された要素＞

• 計算量：コンピューターにより処理される計算量
• データ量：処理される情報量
• パラメータ数：AIが学習、確率計算を行う際に用いられる係数の集合体

LLMは、自然言語（人間が扱うような言葉）の高度な学習と理解、出力を行うAIモデルです。学習した膨大なテキストデータをもとに、入力された文章の背景や意味を理解し、人間も理解しやすい自然な文章として出力できます。

たとえば「私の趣味は○○です」という文章に対し「私の趣味は」に続く単語として「登山」や「映画鑑賞」などが続く可能性が高いと、統計的な判断を行います。自然言語への理解と高度な演算能力を搭載し、より精度の高い言語をモデル化できるAIがLLMです。

生成AIとの違い

生成AIとLLMの違いについて、それぞれの特徴から見ていきましょう。

LLMは、テキスト関連の学習・出力に特化しているのに対し、生成AIはテキストを含め、画像や音声なども対象としています。つまり、LLMは生成AIの一種と理解しましょう。

ChatGPTとの違い

ChatGPTは、OpenAIにより開発されたLLMの一種です。

＜ChatGPTとは＞

• 対話型のAIサービス
• インターネット上のあらゆるデータを学習し、ユーザーに適切な回答を提供
• 日常会話やビジネス資料の作成、プログラミングなども可能

ChatGPTは、LLMをベースに開発されたAIモデルであり、ユーザーとの対話を得意としています。つまり、LLMは言語モデルの一種、ChatGPTはLLMを応用した一般ユーザー向けのサービスです。

LLMの仕組み

LLMの仕組みを段階的に見ていきましょう。

トークン化

まずは、テキストデータをコンピューターが処理できる形にするため、トークン化を行います。トークン化とは、記号や単語、句読点など、テキストにおける最小単位へ分割することです。

テキストデータはあくまでも、人間が読みやすい文字列であり、そのままの状態ではコンピューターが理解できません。そのため、トークン化を行い、テキストデータを数値に変換することで、コンピューターでも処理できる状態となります。

文脈理解

文脈理解は、トークンの関連性や依存関係を把握する工程です。文章の意味や文脈を理解するには、トークンが何を指し、どの文法に依存し、どのように影響し合っているのかをコンピューターが理解しなければなりません。

たとえば「私は友人にペンを貸した」という文章の場合、「私」「友人」が誰なのか、「ペン」が何を指しているのかなどの理解が必要です。トークンの意味や相互関係を理解することで、テキストデータ全体への理解につながります。

エンコード

エンコードでは、テキストデータをコンピューターが理解できるよう、トークンのデータ化を行います。

＜エンコードの流れ＞

1. ベクトル化：トークンをコンピューターが処理できる数値に変換する
2. 文脈を把握：ニューラルネットワークによる学習を通し、テキストデータの特徴を抽出
3. 情報の取捨選択：テキストデータにおける重要な情報を抽出し、文章の意味を理解する

ニューラルネットワークとは、脳による処理を模した方法で、コンピューターがデータを処理できる機械学習モデルです。単語の関係性や出現率などを学習し、テキストデータへの理解を深めます。

デコード

デコードでは、これまでに学習・蓄積したデータをもとに、人間が読める文章へ変換します。エンコードされた状態のデータは、コンピューターが理解できる情報であり、そのままでは人間が理解できません。

そのため、人間が理解できる文章となるよう、特定の単語に対し、次に続く確率の高い単語・フレーズを予測します。デコードによって、内部処理されたデータが文章として最適化されます。

出力

デコードにより最適化されたデータは、人間が理解できる文章として出力されます。たとえば「○○の文章を翻訳して」と指示を出した場合、これまでの工程を経て、適切な文章として出力可能です。

LLMの主な種類

LLMの主な種類を3つ、特徴と併せてご紹介します。用途にマッチしたLLMを活用できるよう、ぜひ参考にしてみてください。

BERT

BERTとは、Googleによって開発された自然言語処理に特化したLLMです。

＜BERTの特徴＞

• オープンソース型のLLM
• 双方向性を持ち、前後の文章も考慮した回答ができる
• 人間と同じように文脈を理解し、精度の高い言語処理が可能
• 文章の要約や感情分析、機械翻訳、質疑応答など、テキストベースのあらゆるタスクに対応

BERTは言語処理能力の精度が高く、人間に近いレベルで文脈を読み取ります。日常会話はもちろん、ビジネスや医療など、幅広い分野における言語処理も可能なLLMです。

GPT-3

GPT-3はOpenAIによりリリース（2020年）され、膨大な学習データにより、高精度の自然言語処理を可能とするLLMです。

＜GPT-3の特徴＞

• 最大1,750億個のパラメータ数
• 45TBもの膨大な情報を用いて学習が行われた
• 文章の自動生成やカスタマーサポートの対応、キャッチコピー生成など汎用性が高い

パラメータ数・学習データの量が多いほど、より複雑な自然言語処理を可能とし、人間に近いレベルで文脈を理解します。従来型のGPT-2は、パラメータ数15億個、学習データ40GBでした。

2020年時点において、GPT-3は飛躍的に進化したLLMといえます。

GPT-4

GPT-4は、2023年にOpenAIからリリースされたLLMです。一般ユーザーでも利用可能なChatGPTの言語モデルとしても、使用されています。

＜GPT-4の特徴＞

• パラメータ数は5,000億個以上（推定）
• テキストだけでなく、画像も処理できる
• 長文の文章も高い精度で処理できる
• 文章の自動生成や要約、プログラムコードのバグチェックなど用途は多彩

GPT-4は、GPT-3よりも高精度な自然言語処理を可能としたLLMです。ChatGPTにも使用され、一般ユーザーでもビジネスや日常シーンで利用できます。

LLMの4つの活用事例

LLMの活用事例を4つご紹介します。LLMの活用は、業務効率化や人件費の削減などに期待できるため、業務フロー・プロセスと照らし合わせつつ、チェックしてみましょう。

テキストの生成・校正

LLMの活用により、以下のようなテキスト生成・校正が可能です。

＜テキスト生成・校正の例＞

• 定型業務である書類作成を自動化
• ターゲットユーザーに合わせ、SNSの投稿文章を自動生成
• コラム・ブログ記事の誤字や文法の間違い、誤表記などを修正して出力

LLMのテキスト生成・校正により、事務作業の効率化やコンテンツの品質向上などが狙えます。

カスタマーサポート

カスタマーサポートにおいては、以下のような活用方法があります。

＜カスタマーサポートの例＞

• 自動応答用のテンプレートを用意し、問い合わせに自動対応
• 自社サイトのQ&Aページのブラッシュアップ（質問・回答の精度を向上）
• 過去の問い合わせ・回答内容をLLMに読み込ませ、回答用の文章を自動生成

カスタマーサポートへの活用により、担当者の作業負担やクレーム対応へのストレス軽減にも期待できます。

リアルタイムでの翻訳

リアルタイムの翻訳では、以下のようにLLMを活用できます。

＜リアルタイム翻訳の例＞

• ライブ配信中の音声を翻訳して発信
• 日常会話をリアルタイムで翻訳し、通訳として活用
• オンライン会議の内容を翻訳

リアルタイムでの翻訳により、自社サービスの多言語対応や、新たな事業領域の開拓なども目指せます。さらに、国内外における担当者との打ち合わせにおいて、言語の壁がなくなれば、業務のスムーズ化も期待できるでしょう。

プログラミングのサポート

プログラミングにおいては、LLMによる以下のサポートに期待できます。

＜プログラミングの例＞

• 処理内容や開発言語、プロダクトのイメージを伝え、ソースコードを自動生成
• 実装したいソースコードを伝え、バグチェックを行う
• エラー表示の原因を突き止め、解決方法を提案してもらう

プログラミングの場合、バグチェックやエラーチェックによる作業効率の向上が期待できます。さらに、プログラミング初心者においては、バグ・エラーの原因を瞬時に突き止められるため、学習効率の向上も目指せるでしょう。

LLMの課題

LLMにはシステム上の課題があり、利用時はリスクヘッジも欠かせません。次項で解説する課題を頭に入れ、対策方法も考慮したうえで利用しましょう。

ハルシネーション

ハルシネーションとは、LLMが事実と異なる情報を出力する現象です。本来は幻覚を意味する言葉で、LLMが事実と錯覚させるような文章を出力することから、名付けられました。

＜ハルシネーションが起こる原因＞

• 学習した情報の正誤を判定できない
• 指示内容（プロンプト）が曖昧もしくは誘導的である
• 学習させた情報・データに誤情報や偏りがある

ハルシネーションを防ぐには、具体的かつ事実として、明確な情報をプロンプトに含ませることが大切です。さらに、生成結果を人の目で確認し、情報の正誤を判断する必要もあるでしょう。

LLMは、決して万能ではないことを念頭に置き、適切な運用方法を検討しなければなりません。

プロンプトインジェクション

プロンプトインジェクションとは、巧妙なプロンプトにより、機密情報の漏洩や禁止されている機能をLLMに実行させる行為です。LLMは、学習した情報・データをもとに、人間の指示であらゆるテキストを生成します。

たとえば、AIチャットボットとの会話の中で、社内の企画・アイディアや個人情報を開示した場合、これらの情報が第三者によって引き出されるリスクがあります。プロンプトインジェクションを起こさせないためには、プロンプトの制限や出力内容のフィルタリングなど、技術的な対策が必要です。

LLMの今後の展望

近年、LLMの進化は著しく、研究・開発の領域に留まらず、一般ユーザーや企業でも広く活用され始めています。学習する情報量やパラメータ数の向上により、以下のような活用方法が期待されます。

＜LLMの展望＞

• 画像や音声、映像などのコンテンツも学習・理解し、より複雑なコミュニケーションが可能となる
• 特定ジャンル（医療や金融など）に特化した開発が進み、出力される情報の精度が高まる
• 固定概念に縛られない、画期的なサービス・製品の開発に貢献する

LLMの需要は今後も高まり、活用される領域が広がると予想されます。現時点で自社の業務プロセス・フローにLLMがフィットしないとしても、将来的には活用できるようになるかもしれません。

LLMの活用は専門家への相談がおすすめ！

LLMを含め、生成AIなどの導入を検討する際は、専門家への相談がおすすめです。昨今、LLMへの注目度は高まりつつあるものの、具体的な導入・活用方法はイメージできないかもしれません。

たとえば、ChatGPTやGeminiなど、一般ユーザーに広く浸透した生成AIであっても、指示方法（プロンプト）を知らなければ有効活用できないでしょう。そのため、導入・開発支援を行う専門家に相談し、活用できる事業領域や社内教育、運用方法などをサポートしてもらいましょう。

適切な運用方法を知ることで、事業課題の解消や新事業の立ち上げなど、費用対効果の高い運用に期待できます。

LLMは自然言語処理分野において、膨大なデータ・情報を処理できる言語モデルです。テキスト生成はもちろん、カスタマーサポートやリアルタイム翻訳などにも活用できるため、一般ユーザー・企業にも広く浸透してきました。

ただし、LLMは蓄積した学習データをもとにテキストを出力するため、使い方によっては情報漏洩などのセキュリティリスクもあります。導入時は、こうしたリスクの対策方法も含めて検討し、安全な運用を目指さなければなりません。

導入・運用方法を懸念する場合は、専門家（導入・開発支援）を頼りましょう。LLMの導入～運用をサポートしてもらえるため、事業課題を解決しつつ、安全な運用も目指せます。