大規模言語モデル（LLM）とは？ ChatGPTの中核技術をわかりやすく解説

By篠原まゆ 2026年2月25日2026年2月15日

ChatGPT、Claude、Gemini――ここ数年で急速に普及したこれらのAIサービスの基盤となっているのが「大規模言語モデル（LLM）」です。現在のAIブームの主役ともいえるLLMについて、ビジネスパーソンが押さえるべきポイントを解説します。

LLMとは ― ひと言でいうと

LLM（Large Language Model＝大規模言語モデル）とは、インターネット上の膨大な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モデルです。「大規模」とは、学習に使ったデータの量とモデルのパラメータ数がともに非常に大きいことを指しています。

LLMの基本的な仕組みは「次に来る確率の高い言葉を予測する」ことです。これだけ聞くとシンプルですが、数兆ものパラメータと膨大なテキストの学習により、文脈を理解し、質問に回答し、文章を要約し、翻訳し、コードを書くといった高度なタスクをこなせるようになりました。

代表的なLLM

現在、複数の企業がLLMを開発・提供しています。OpenAIのGPTシリーズ（ChatGPTの基盤）、AnthropicのClaude、GoogleのGemini、MetaのLlamaなどが代表的です。それぞれ得意分野や特徴が異なるため、用途に応じた使い分けが重要になっています。

LLMでできること・できないこと

LLMが得意なのは、文章の生成・要約・翻訳、質問への回答、アイデアの壁打ち、コードの生成・レビュー、データの整理・変換といったタスクです。

一方で注意すべき点もあります。LLMは「もっともらしいが事実と異なる回答」を生成することがあり（ハルシネーション）、リアルタイムの情報は持っていません。また、機密情報の取り扱いにも配慮が必要です。LLMの出力は必ず人間が確認するという運用ルールが不可欠です。

ビジネスでの活用ポイント

LLMをビジネスで活用する方法は大きく3つあります。ひとつ目はそのまま使う方法で、ChatGPTやClaudeを日常業務の補助ツールとして使います。ふたつ目はAPIで自社システムに組み込む方法で、社内チャットボットやカスタマーサポートの自動化などが可能です。みっつ目はRAG（検索拡張生成）やファインチューニングで自社データに特化させる方法で、より精度の高い業務特化型のAIを構築できます。