「最近ニュースで『LLM』という言葉をよく聞くけれど、AIと何が違うの？」 「ChatGPTなどのサービスを使ってはいるけれど、仕組みまではよくわからない」 ——そんな疑問を持つ方は多いのではないでしょうか。
2026年現在、生成AIサービスはビジネスや日常のあらゆる場面で活用されていますが、その根幹を支えている技術がLLM（Large Language Model）です。
この記事では、LLMの基本的な仕組みから、何ができるのか、そして使用する際の注意点について初心者の方にもわかりやすく解説します。
LLM（大規模言語モデル）とは？
LLMとは「Large Language Model」の略称で、日本語では「大規模言語モデル」と呼ばれます。 膨大なテキストデータを学習し、人間が話す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。
従来のAIと大きく異なる点は、その「規模」と「汎用性」です。インターネット上の大量の文章（書籍、記事、会話データなど）を読み込むことで、文脈を高度に理解し、翻訳や要約、プログラミングコードの生成まで、多岐にわたるタスクをこなすことができます。
LLMの仕組み
LLMがどのように文章を作っているかというと、基本的には「次に来る言葉の確率予測」を行っています。
例えば、「昔々、あるところに」という入力があった場合、学習データに基づいてその次に続く可能性が高い言葉（「おじいさんと」など）を予測して出力します。
学習: 「昔々、あるところに」 → 次は？ → 「おじいさんと（80%）」「お城が（10%）」…
これを高速に繰り返すことで、あたかも人間が考えたような流暢な文章が生成されます。
LLMで何ができるのか
LLMができることは多岐にわたりますが、主な用途として以下が挙げられます。
- 文章作成・編集: メールの下書き、ブログ記事の執筆、物語の創作など
- 要約: 長いニュース記事や会議の議事録を短くまとめる
- 翻訳: 違和感の少ない自然な翻訳
- 質問応答: 専門的な知識や一般的な疑問への回答
- プログラミング: コードの生成やバグの修正提案
LLMの苦手なこと・注意点
非常に便利なLLMですが、完璧ではありません。利用する際には以下の点に注意が必要です。
1.ハルシネーション（もっともらしい嘘）
LLMはあくまで「確率的にありそうな言葉」をつなげて回答します。そのため、事実とは異なる内容を自信満々に回答することがあります。 これをハルシネーション（幻覚）と呼びます。出力された情報のファクトチェック（事実確認）は必須です。
2.情報の鮮度（学習データのカットオフ）
モデルの学習データには期間の区切り（カットオフ）があるため、直近のニュースや最新情報については答えられません。場合によっては古い情報を答えてしまうことがあります。
3.RAG（検索拡張生成）による補完
こうした「最新情報の欠如」や「専門知識の不足」を補う技術として、RAG（Retrieval-Augmented Generation）が注目されています。 RAGは、LLMが外部のデータベースや社内ドキュメントを検索し、その情報を基に回答を生成する仕組みです。これにより、LLM単体では答えられない固有の質問にも対応できるようになります。
代表的なLLMサービス
現在、様々な企業からLLMを利用したサービスが提供されています。代表的なものとして以下があります。
| サービス名 | 開発元 | 特徴 |
|---|---|---|
| ChatGPT | OpenAI | 生成AIブームの火付け役。GPTシリーズを搭載し、マルチモーダルに対応。 |
| Gemini | Googleの検索技術とも連携するマルチモーダルAI。 | |
| Claude | Anthropic | 自然な文章生成と長文処理に定評がある。 |
| Microsoft Copilot | Microsoft | Office製品との連携が強み。GPT-4ベース。 |
まとめ
今回は、LLM（大規模言語モデル）の基本について紹介しました。
- LLMとは: 大量のデータを学習し、言葉を理解・生成するAIモデル
- 仕組み: 「次に来る言葉」を確率で予測し、回答を生成する
- 注意点: 嘘をつくことがある（ハルシネーション）ため確認が必要
LLMは私たちの生活や仕事を大きく変える可能性を秘めた技術です。その仕組みや「できること・できないこと」を正しく理解することで、より効果的に活用していきましょう。