1.0 LLMって何？AIが文章を“理解して書く”時代のはじまり
──やさしく解説：大規模言語モデル（LLM）とは
近年、「AIが人間のように文章を理解し、自然に文章を生成する」そんな未来が、現実のものとなっています。
その中心にあるのが LLM（大規模言語モデル / Large Language Model） という技術です。
「ChatGPT」「BERT」「T5」といった名前を耳にしたことのある方も多いかもしれません。
これらはいずれもLLMに分類され、翻訳・要約・チャット・プログラミング支援など、さまざまな場面で活用されています。
LLMは何がすごいのか？
従来のAIとは異なり、LLMは数億〜数千億のパラメータを持ち、圧倒的な“文脈理解力”と“生成能力”を備えています。
たとえば：
- 「この文の要約をして」
- 「お客様の質問に合う自然な返答を考えて」
- 「英語で説明して、でもカジュアルな表現で」
といった複雑な依頼にも、LLMは柔軟かつ自然な文章で応えることができます。
どんな場面で使われている？
- リアルタイム翻訳：自然でスムーズな多言語対応
- 文書の要約：大量の文章から要点を抽出
- カスタマーサポート：文脈理解による人間らしい対応
- プログラミング支援：コード補完やデバッグ提案
多くの企業が導入を進めており、業務効率の向上や顧客満足度の改善に大きく貢献しています。
従来のAIとの違いとは？
従来の機械学習は「タスク専用型」でしたが、LLMは汎用性が高く、応用が効くという点が大きく異なります。
少ないデータでも新しいタスクに適応できる「転移学習」がそれを支えています。
一方で、LLMには膨大な計算リソースとエネルギーが必要という課題もあり、
現在は軽量化・高速化の研究も盛んに行われています。
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次のセクション「自然言語処理におけるLLMの役割」では、LLMが翻訳、要約、質問応答、コード生成などのNLPタスクでどのように使われているのかを、実際のユースケースとともに詳しくご紹介します。実社会における活用事例を知ることで、LLMの可能性がよりリアルに見えてくるはずです。
下田 昌平
開発と設計を担当。1994年からプログラミングを始め、今もなお最新技術への探究心を持ち続けています。検索履歴
チーム
任 弘毅
株式会社レシートローラーにて開発とサポートを担当。POSレジやShopifyアプリ開発の経験を活かし、業務のデジタル化を促進。
下田 昌平
開発と設計を担当。1994年からプログラミングを始め、今もなお最新技術への探究心を持ち続けています。