Hello there, ('ω')ノ
AIの世界でよく聞く「LLM」って？
生成AIの話をしていると、よく出てくるこの言葉。
LLM（エル・エル・エム）
なんとなく「専門用語っぽい」と感じてスルーしていませんか？
でも、ChatGPTやRAGを使ううえで、このLLMという言葉を理解しておくことはとても大事なんです。
今回は、「LLMとは何か？」「ChatGPTとどう関係しているのか？」を初心者向けにやさしく解説します。
LLMとは？：正式名称は「大規模言語モデル」
LLMは Large Language Model（ラージ・ランゲージ・モデル） の略。
日本語では「大規模言語モデル」と訳されます。
言葉のとおり、「とても大きな言語モデル（文章生成AI）」という意味です。
✔️ もっと簡単にいうと…
たくさんのテキストを学習して、人間のように文章を理解・生成できるAIモデル
のことです。
LLMは「生成AIのエンジン部分」
たとえば、ChatGPTを車にたとえると…
| 部分 | 機能 | 例 |
|---|---|---|
| 外観（UI） | 質問を入力したり、結果を見る画面 | ChatGPTの画面そのもの |
| エンジン | 実際に考えて回答を出す頭脳 | GPT-4（LLM） |
| ナビ | 質問の仕方や指示の工夫 | プロンプト（後日紹介） |
つまり、LLMは“頭脳”にあたる部分で、ChatGPTはその応用サービスというわけです。
ChatGPT = GPT-3.5 / GPT-4 を搭載したAIチャット
ChatGPTは、OpenAI社が提供する対話型AIサービスです。
その内部では、次のようなLLM（GPTシリーズ）が使われています。
| モデル名 | 特徴 |
|---|---|
| GPT-3.5 | 速くて軽量。無料プランで利用可能な主力モデル |
| GPT-4 | より高精度で多機能。有料プラン限定の高性能版 |
| GPT-4 Turbo / GPT-4o | 高速・大容量に進化したGPT-4の最新版（最大128,000トークン処理可能） |
この「GPT」こそが LLMそのもの です。
つまり、ChatGPTは「LLM（GPT）を使って会話できるアプリ」なんですね。
他にもある！有名なLLMたち
LLMはOpenAI社のGPTシリーズだけではありません。
最近では各社が競い合うようにLLMを開発しています。
| モデル名 | 提供企業 | 特徴 |
|---|---|---|
| Claude 3 | Anthropic | 安全性重視。200,000トークンの長文処理が可能 |
| Gemini | 検索連携やマルチモーダル機能が強み | |
| LLaMA 2 / 3 | Meta（旧Facebook） | オープンソースモデル。軽量でカスタマイズしやすい |
| Mistral / Mixtral | Mistral社 | 超高速＆軽量モデルで注目 |
これらもすべて「LLM」であり、RAGに組み込むことでさまざまな用途に対応できます。
LLMが得意なこと・苦手なこと
✅ 得意なこと
- 文書の要約
- 説明の言い換え
- マニュアルの生成
- メールや企画書の草案づくり
- プログラムコードの補助
LLMは「言葉を扱う作業」に強いAIです。
⚠️ 苦手なこと
- 最新情報への対応（訓練時点の情報しか知らない）
- 数値計算や事実確認の精度（ときどき“それっぽく間違う”）
- 「自社のルール」や「個別の事例」には弱い（ここをRAGで補う！）
LLMとRAGの関係は？
RAGは、LLMをベースにして、「社内情報を検索 → 回答に活かす」という仕組みです。
つまり、RAGとは──
✅ 「LLMに“自社の知識”を与えて、さらに賢く使う技術」
なのです。
LLMが「文章を生み出す頭脳」なら、RAGは「その頭脳に社内データを与える情報チーム」のような存在です。
まとめ：LLMを知ると、生成AIの全体像が見えてくる
- LLMとは「大規模言語モデル」の略で、生成AIの心臓部
- ChatGPTはLLM（GPT）を使った会話サービスの1つ
- さまざまなLLMがあり、用途に応じて選べる
- RAGはLLMの弱点（社内知識の欠如）を補う仕組み
Best regards, (^^ゞ
