LLM（大規模言語モデル）とは？ビジネス活用事例や仕組みを紹介

自然言語処理に優れているLLM（大規模言語モデル）は、身の回りやビジネスなど幅広いシーンで活用されている画期的な技術です。LLMの導入を検討している方の中には、以下の疑問や悩みを抱えている方も多いのではないでしょうか。

「LLMはどういう仕組みで自然な対話を実現するの？」

「LLMと生成AIは具体的にどう違う？」

「LLMをビジネスに活用するとしたら、どんなことができる？」

この記事では、生成AIの専門家の視点から、弊社スパイクスタジオがLLMについて詳しく解説していきます。LLMの仕組みやビジネス活用例、先行企業のLLM活用事例も紹介していきますので、ぜひ参考にしてみてください。

LLM（大規模言語モデル）とは？

LLMとは、「Large Language Models」の頭文字を取ったもので、機械学習の自然言語処理モデルのことを指します。まずは、言語モデルとは何か、LLMは他の技術とどう違うのかからみていきましょう。

言語モデルとは何か

言語モデルは、人間の言語をコンピューターが理解し、生成するための統計的なモデルのことです。言語モデルは大量のテキストデータを学習しており、単語やフレーズの出現確率から次に来る単語を予測したり、文章を生成したりできます。

例えば、「私の性別は」という文章があるとしましょう。人間なら「男です」「女です」といった自然な並びが思い付きますが、コンピューターは通常判断できません。そこで、自然な並びとなる単語を高確率に、不自然な単語は低確率で出現するように確率を割り当てることで、コンピューターに文章を処理させます。

この確率をモデル化したものが言語モデルです。言語モデルは、自然言語処理の分野で広く使用されており、文章生成・機械翻訳・音声認識などのタスクにおいて重要な役割を果たしています。

LLMと機械学習の違い

機械学習は、データからパターンを学習して予測・分類をおこなう技術です。テキストのみならず、画像や音声などのさまざまなデータタイプに適用でき、幅広い応用が利きます。一方で、LLMはテキストデータに特化した機械学習の一種です。大量のテキストデータを用いてトレーニングされ、自然言語の生成・理解をおこなうことに特化しています。

また、一般的な機械学習モデルは、小規模なデータセットでも機能することも可能です。しかし、LLMは大規模なデータセットが必要になることから、計算リソースが多く必要になります。

LLMとChatGPTの違い

LLMとChatGPTはどちらもAIの一種ですが、それぞれ異なる機能を持っています。

ChatGPTは、OpenAIによって開発された対話型のAIで、LLMを基にしたアプリケーションのことです。ユーザーとの自然な会話を実現するために設計されており、対話形式での応答生成に特化しています。

つまり、ChatGPTはLLMの一種です。LLMが多様な形式の応答生成を実現するのに対し、ChatGPTはチャットや対話に最適化しているという違いがあります。

LLMと生成AIの違い

LLMと生成AIは、どちらも人工知能技術の一種です。生成AIは、非構造化データと呼ばれるテキスト・画像・音声のデータを自律的に生成します。創造的なコンテンツを生成する性質を持っており、文章・アート・音楽・映像など、さまざまな分野で活用されているのが特徴です。

一方、LLMは自然言語処理に特化しており、自然な文章の生成や質問への応答生成を実現します。文脈を理解した上で、適切な言葉を選んで文章を構成できるのが強みです。また、生成AIはさまざまなデータ形式を扱いますが、LLMはトランスフォーマーモデルを基にしたアプローチを採用します。

LLMの仕組み

LLMがデータを学習し、処理する仕組みは以下の通りです。

1. トークン化（単語やサブワードなどの最小単位に分割）

2. ベクトル化（トークン同士の類似性を数値化）

3. 文脈理解（ニューラルネットワークによる特徴量抽出）

4. デコード（情報を元のテキストデータに戻す）

5. 確率出力（次に来るトークンの種類を確率的に判断）

上記の5つのステップを踏むことで、適切な回答を導き出しています。

LLMの種類と特徴

LLMの代表的な種類と特徴は以下の通りです。

言語モデルの種類

開発元

特徴

BEAT

Google

初期の言語モデル

GPT-3

OpenAI

文書生成に特化したモデル

GPT-4

OpenAI

現在最も高性能とされるLLM

LaMDA

Google

対話に特化したLLM

PaLM

Google

論文を元にしたLLMで課題解決能力に優れている

LLaMA

Meta

15兆の言語データを学習した高性能LLM

現在もさまざまな企業がLLMの開発を進めているため、今後はさらに画期的なLLMが生まれる可能性も高いでしょう。

【できること】LLMの具体的な活用例

ここからは、LLMを活用してできることを具体的にみていきましょう。ビジネスにおける活用例やLLMでは実現できないこともあわせて紹介しますので、ぜひ参考にしてみてください。

LLMでできること

LLMを使ってできる基本的なことは以下の通りです。

• 質問の回答

• 文章要約

• 感情分析

• 機械翻訳

• コード生成

• 文章の分類や言い換え

• キーワード抽出

• 途中入力したプロンプトの続きを予測

• 入力されたプログラムのバグチェック

また、上記に加えてLLMは、休みなく働かせることができ、自然言語で指示できるのが魅力です。学習させた膨大なデータから、ニーズに合ったパーソナライズをおこなうこともできます。

LLMのビジネス活用例

LLMは、主に以下の分野におけるビジネスシーンで活用されています。

1. 検索エンジン

2. 自然言語処理

3. テキストの要約・生成

4. チャットボット

5. コード生成

6. マーケティング活動サポート

7. 教育・学習サポート

具体的には、以下の方法での活用が可能です。

• 24時間対応のカスタマーサービス

• FAQボット

• データモニタリング

• サイトの常時更新（ニュースメディアなど）

• 市場調査の自動レポート

• 特定の業務要件に応じたツールのカスタマイズ

• 教育用コンテンツの自動生成

• パーソナライズされたフィード

• オンラインショッピングのレコメンデーション

• 個別指導の教育プラットフォーム

• 面接トレーニングツール

• 工場の生産ライン制御

• 自動車運転支援

• IoTデバイス遠隔操作　など

LLMの苦手なこと・できないこと

LLMはさまざまなタスクに応用できますが、技術的な側面から以下は苦手だとされています。

• ハルシネーション（不正確なアウトプット）を防ぐ

• 最新情報を取り入れる

• 深い専門知識（汎用LLMの場合）

• 長い文脈の理解や多段階の複雑な推論

• 回答に一貫性を持たせる

ハルシネーションは、間違った情報からアウトプットを生成することを指します。ビジネスで活用する際は、このハルシネーションやバイアスなどがネックになってしまうため、活用時は注意が必要です。

LLMは、既存の学習データの内容をそれらしく組み合わせているだけなので、必ずしも回答が正しいとは限りません。また、最新情報や専門的な内容についても回答させたい場合は、追加でデータを用意し、学習させる必要があります。

【ビジネス活用事例】日本企業によるLLM活用事例5選

ここからは、実際にLLMをビジネスに活用している日本企業の事例を紹介していきます。

• LLM活用事例①スパイクスタジオ

• LLM活用事例②ソニーネットワークコミュニケーションズ

• LLM活用事例③日清製粉

• LLM活用事例④西松建設

• LLM活用事例⑤メルカリ

情報検索が得意なLLMの性質を活かし、検索エンジンやチャットボットとして活用している例をチョイスしましたので、ぜひ参考にしてみてください。

【弊社】LLM活用事例①スパイクスタジオ

弊社スパイクスタジオが開発した、社内情報チャットボットの事例です。議事録・ドキュメント・チャット履歴といった、膨大なテキストデータをLLMに学習させて構造化しました。

このデータベースをRAG（検索拡張生成）としてLLMと組み合わせることにより、汎用性の高いチャットボットを構築しています。

本文中から、データの属するカテゴリと固有名詞を抽出してラベリングすることで、高速検索を実現しました。社内問い合わせ数の削減を目的にしており、バックオフィス業務の負担軽減や、顧客への回答精度・速度向上などに役立っています。

LLM活用事例②ソニーネットワークコミュニケーションズ

ソニーネットワークコミュニケーションズでは、カスタマーサポートの分野に生成AIとLLMを導入しています。既存のAIでは、回答が企業側が想定している質問や類似質問への回答にのみ留まっていたため、LLMを導入して汎用性の高いカスタマーサポートを実現しました。

さらに、LLMとRAGを組み合わせることで精度を向上し、多様な質問に対してもより正確で関連性の高い回答がおこなえるように工夫しています。導入後は、問題解決の確率が3割から8割に大きく改善されました。

出典TECH＋「生成AIで進化するカスタマーサポート - ソニーネットワークコミュニケーションズはRAGと何を組み合わせたか?」

LLM活用事例③日清製粉

日清製粉は、バックオフィス業務の効率化にLLMを導入しています。法人向けのAIチャットボット「hitTO」を採用し、社内のITヘルプデスクにおける対応の品質向上・スピード改善に役立てています。

既存のFAQを活用するだけでなく、過去の問い合わせ履歴をLLMに学習させることにより、適切な回答のヒット率が55％に達しました。

出典NISSIN「日清食品グループのDXへの取組について」

LLM活用事例④西松建設

西松建設株式会社が、建設の分野にLLMを活用した事例です。建設特化型のLLM「AKARI Construction LLM」を導入することで、専門知識に関する品質に配慮しました。

さらに、社内で活用している文書管理のクラウドストレージサービス「Box」と連携させることで、社内問い合わせ業務の効率化やナレッジ検索などに役立てています。

出典西松建設株式会社「文章生成AIを導入し業務で利用開始」

LLM活用事例⑤メルカリ

株式会社メルカリが、Eコマースの分野においてLLMを活用した事例です。フリマアプリにLLMとgenerative AIを活用した新機能「メルカリAIアシスト」を搭載し、ユーザー体験の向上に役立てています。

メルカリAIアシストに搭載されているのは以下の機能です。

• 出品サポート機能

• 価格提案機能

• 問い合わせ応答機能

• カテゴリー分類最適化

これにより、ユーザーにおける出品の手間や負担を大幅に軽減しました。

出典メルカリ「メルカリAIアシスト」

LLM活用の課題

LLMの活用には、以下の5つの課題点があります。

1. 膨大なデータと計算リソースが必要

2. 情報が少ないと偏った返答になる

3. バイアスと倫理的な問題がある

4. テキストデータの言語によって精度が変わる

5. セキュリティやプライバシーへの懸念がある

膨大なデータと計算リソースが必要

大規模言語モデル（LLM）の開発や運用には、膨大なデータと計算リソースが必要です。モデルの性能は、パラメータ数や学習データ量、計算量の増加に比例して向上する「スケーリング則」に基づいています。

そのため、学習には多数のGPUやスーパーコンピュータが不可欠であり、高額な電力コストや設備投資が伴うのが現状です。この負担は非常に大きく、大量の電力消費による環境への影響なども懸念されています。

情報が少ないと偏った返答になる

LLMは学習データに依存して回答を生成するため、情報が少ない分野では偏った返答や誤った情報（ハルシネーション）を出力するリスクがあります。特に、学習データに偏りや誤情報が含まれている場合や、情報量が不足している分野では、モデルが不正確な内容を補完的に生成してしまうことがあるのです。

ユーザーに誤解を与える恐れがあるため、LLMの活用時には情報の正確性を検証し、必要に応じて信頼性の高い情報源と併用することが求められるでしょう。

バイアスと倫理的な問題がある

LLMは膨大なデータをもとに学習する性質を持つことから、学習データに含まれるジェンダーや人種、文化的偏見などのバイアスをそのまま反映してしまうリスクもあります。無意識に、差別的な表現や不適切な情報を出力する可能性があるのです。

また、著作権侵害や個人情報漏洩といった倫理的な問題も懸念されます。これらの課題に対応するためには、バイアス検出やフィルタリング技術の導入、倫理的ガイドラインの整備が不可欠です。

テキストデータの言語によって精度が変わる

LLMは、英語などのデータ量が豊富な言語で学習されているケースがほとんどです。そのため、日本語やその他の言語では精度が劣る可能性があります。特に、文法や表現が複雑な言語や、専門性の高い分野では適切な回答が得られにくくなるでしょう。

これは、学習データの偏りやデータ量の不足が原因です。この課題を解決するには、多様な言語や分野のデータをバランスよく収集・学習させることが重要であり、各言語に最適化したモデルの開発も求められています。

セキュリティやプライバシーへの懸念がある

LLMの活用には、セキュリティやプライバシーのリスクが伴います。機密情報や個人情報が誤ってモデルに入力されると、意図せず情報が漏洩する可能性があるため、十分注意しましょう。

また、悪意のある利用者がフィッシング詐欺や偽情報の拡散をおこなうなど、有害なコンテンツを生成する危険性も指摘されています。これらのリスクを防ぐために、企業や組織はデータの取り扱いルールを明確化する必要があるでしょう。アクセス制限や暗号化などのセキュリティ対策、プライバシー保護の強化が不可欠です。

生成AIに関するLLM活用でお悩みの方はスパイクスタジオにご相談ください

自然言語処理に優れているLLMは、さまざまな分野に活用できる画期的な技術です。LLMへの理解を深めることは、AIやIT技術のポテンシャルを最大限に活かしたビジネス導入につながります。

弊社スパイクスタジオでは、AI黎明期から積み重ねてきた確かな実績がございます。数々のアプリケーションやITソリューションを開発してきた、熟練のチームが在籍しているのが強みです。貴社のニーズや課題解決に最適な、LLMの活用方法を提案いたしますので、ぜひ一度ご相談ください。