今回は生成AIを語る上で欠かせない、「LLM」という技術について学びましょう！
1. LLMとは何の略？
LLMは Large Language Model（大規模言語モデル） の略です。
大量のテキストデータを学習し、人間のように自然な文章を理解・生成できるAIの仕組みを指します。
例えば、ChatGPTやClaude、Geminiなどのサービスは、すべてこのLLMを基盤にしています。
2. LLMの仕組み
LLMは「次に来る言葉を予測する」ことで文章を作ります。
- 学習：数十億〜数兆単語ものデータを読み込み、言葉のつながりを学習
- 予測：与えられた文章の続きとして、最も自然な単語を確率的に選ぶ
- 応用：質問に答える、要約する、翻訳する、文章を書くなど
例：
「AIはとても＿＿」と入力すると、「便利」「重要」「面白い」といった続きが予測されます。
3. 従来のAIとの違い
従来のAIは「特定のタスクに特化したプログラム」でした。
一方でLLMは「一つの仕組みで幅広いタスクに対応できる」のが特徴です。
- 従来AI：将棋AI、顔認識AI、翻訳専用AI
- LLM：質問応答、翻訳、プログラミング支援、記事作成など 多用途に対応
4. LLMの強みと課題
強み
- 自然な会話が可能
- 幅広い分野に対応（医療、教育、ビジネス、クリエイティブ制作など）
- コスト削減や効率化に寄与
課題
- 誤情報（ハルシネーション）のリスク
- 膨大な計算資源とコスト
- 著作権や倫理的な問題
5. 今後の展望
LLMはこれからさらに進化し、
- 音声や画像、動画との統合（マルチモーダルAI）
- 個人ごとに最適化されたパーソナルAI
- ビジネスや教育現場での広範な導入
といった方向に発展していくと考えられています。
まとめ
- LLM＝大規模言語モデルは生成AIの核となる技術
- 多用途で自然な会話や文章生成が可能
- 社会やビジネスを変える力がある一方、リスク管理も重要
生成AIを理解するうえで「LLM」を知っておくことは欠かせません。
今後もAIと共に仕事・生活が進化していく中で、基礎知識としてぜひ押さえておきましょう。
