LLM（大規模言語モデル）をわかりやすく解説！仕組みからChatGPTなどのサービスまで

2022年末にChatGPTがリリースされてもうすぐ1年が経ちます。

日本でも生成AIやLLM（大規模言語モデル）の話題を耳にすることも多くなってきたのではないでしょうか。

LLMとは、自然言語処理の技術を利用して、人間の言語を理解し、生成することができるAIモデルです。

しかし、多くの方々にとって、LLMとは未知の存在であり、その機能や利用方法、可能性については十分に理解されていません。

そこで本記事では、LLMの基本的な概念から始め、その仕組み、種類、活用できる分野、そして運用に最適なIT機器について、わかりやすく詳細に解説します。

また、LLMの活用事例や、今後の展望についても触れ、LLMがもたらす未来の可能性を探ります。

この記事を通じて、AIや機械学習に不慣れな方でも、LLMの持つ広大な可能性と、それが私たちの生活やビジネス、社会に与える影響について理解を深めていきましょう。

LLM（大規模言語モデル）とは

2022年11月にChatGPTがリリースされてもうすぐ1年が経ち、世間ではLLM（大規模言語モデル）の話題を多く聞くようになりました。

ですが、そもそもLLMとは一体どういうものなのでしょうか。

意外と理解している方は少ないかもしれません。

本題へと入る前にまず、LLMとはどういうものか理解しておきましょう。

そもそも言語モデルとは

言語モデルとは、簡単に言うと、コンピュータが人の言葉を理解し、それを使って話すための「教科書」のようなものです。

たとえば、私たちが学校で英語を学ぶときに、文法や単語を学ぶのと同じように、コンピュータも大量の文章を読んで、どの単語がどの後に来るのか、どんな文が自然なのかを学びます。

この言語モデルがあるおかげで、コンピュータは私たちの質問に答えたり、新しい文章を作ったりすることができるのです。

より日常に近い例を挙げると、スマートフォンのキーボードで次に打ちたい単語の予測が出るのも、この言語モデルが活用されています。

最近では、より多くの文章を学習させることで、コンピュータが人のように話す「LLM（大規模言語モデル）」も登場しています。

LLMの登場により、コンピュータとの会話がより自然になり、さまざまな場面での活用が期待されています。

生成AIや自動言語処理との違い

種類	LLM（大規模言語モデル）	生成AI	自然言語処理（NLP）
主な目的	テキストの生成・理解	データの生成	言語の理解・解析
応用範囲	テキスト	テキスト、画像、音楽等	テキスト
学習データ	大量のテキストデータ	多様なデータタイプ	テキストデータ
生成内容	文章、会話	画像、音楽、テキスト等	文章の要約、翻訳等
応用例	チャットボット、文章生成	画像生成、音楽作成	感情分析、自動翻訳
テクノロジー	機械学習、深層学習	機械学習、深層学習	機械学習、深層学習

生成AIとは、人工知能が新しい情報やアイデアを「生成」する技術のことを指します。

これに対して、言語モデルは、既存のテキストデータから言語のパターンを学習し、テキストを生成または理解することが主な目的です。

生成AIは、画像、音楽、テキストなど、さまざまなデータタイプでの生成が可能であり、その応用範囲は広く、ChatGPTなどが生成AIにあたります。

自動言語処理（NLP）は、コンピュータが人間の言語を理解し、解析するための技術領域です。

NLPは、言語モデルを含みますが、それだけではありません。

自動翻訳や感情分析、要約生成など、多岐にわたるタスクが含まれます。

一方、言語モデルは、NLPの一部としてテキストデータのパターンを学習し、言語の生成や理解を助ける役割を果たします。

要するに、生成AIはさまざまなデータタイプの生成に対応し、自動言語処理は言語の理解と解析に焦点を当て、言語モデルは、これらの一環としてテキストの生成や理解を行うのです。

機械学習との違い

種類	LLM（大規模言語モデル）	機械学習
主な目的	テキストの生成・理解	データからパターンを学習し、予測・分類
応用範囲	テキスト	テキスト、画像、音声、数値データ等
学習データ	大量のテキストデータ	多様なデータタイプ
生成内容	文章、会話	予測モデル、分類モデル等
応用例	チャットボット、文章生成	画像認識、音声認識、予測分析
テクノロジー	機械学習、深層学習	機械学習、深層学習、強化学習

機械学習は、コンピュータにデータを与え、それをもとに学習させる技術のことを指します。

機械学習により、コンピュータは新しいデータに対して予測や判断を行うことができるようになるのです。

たとえば、手書きの数字を認識するためのモデルを学習させる場合、大量の手書き数字のデータを与えて、どの数字がどのような形をしているのかを学習させます。

一方、LLM（大規模言語モデル）は、特に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学習することで、文の構造や文脈を理解し、新しい文章を生成したり、質問に答えたりすることができます。

機械学習は広い範囲のデータタイプに適用可能な学習技術であり、LLMはその中でも特にテキストデータに特化した技術です。

LLMは機械学習の技術をベースにしているため、共通点も多いですが、その応用範囲や特性においては異なる点が多々あります。

LLMの仕組み

LLM（Large Language Models）と聞くと、一見ビッグデータと同じような仕組みで動いていそうですが、その仕組みは複雑です。

ここでは、そんな複雑なLLMの仕組みを理解するために、どのような仕組みで成り立っているのかをステップごとに解説します。

STEP① トークン化

大規模言語モデル（LLM）の仕組みを理解するためには、最初のステップとして「トークン化」について知る必要があります。

トークン化とは、テキストデータを小さな単位、すなわち「トークン」に分割するプロセスです。

たとえば、日本語の文章では、文を形態素と呼ばれる単位に分割します。英語の場合、単語や句読点がトークンとなり得ます。

トークン化の目的は、コンピュータがテキストデータを効率的に処理できるようにするためです。

テキストデータはそのままではコンピュータにとって理解しづらいため、トークン化によって数値データに変換可能な形に整理されます。このプロセスを通じて、LLMはテキストの意味や構造を把握し始めます。

トークン化は、LLMがテキストデータを解析し、理解する重要なステップです。この段階を経て、次に進んでテキストデータはベクトル化され、更に深い解析が行われます。

STEP② ベクトル化（エンベディング）

トークン化の次のステップは「ベクトル化」、または「エンベディング」と呼ばれます。

このステップでは、トークン化されたテキストデータ、つまりトークンが数値のベクトルに変換されます。

ベクトル化によって、コンピュータはテキストデータを数学的に処理し、解析することが可能になるのです。

ベクトル化のプロセスでは、各トークンが高次元空間上の一点として表現されます。

この高次元空間では、似た意味のトークンは互いに近い位置に、異なる意味のトークンは遠い位置に配置されます。

これにより、トークン間の意味的な関連性や類似性が数値的に捉えられるようになります。

このベクトル化の段階を経て、大規模言語モデル（LLM）はテキストデータのセマンティクス、すなわち意味を理解し、更に高度な分析や学習を進めることが可能です。

STEP③ ニューラルネットワークの各層を通過

ベクトル化されたテキストデータは、次にニューラルネットワークの各層を通過します。

ニューラルネットワークは、人間の脳の構造を模倣した計算モデルで、大規模言語モデル（LLM）の核心的な部分です。

多数の層から構成され、各層は数多くのノード（ニューロン）で構成されています。

テキストデータがニューラルネットワークを通過する際、各層でデータは変換され、重みが調整されます。

これにより、モデルは入力データの特徴を抽出し、学習するのです。

特に、深層学習モデルでは、多層のネットワークを通過することで、データの抽象度が高まり、より複雑な特徴やパターンが捉えられます。

このプロセスを通じて、LLMはテキストデータの文脈やニュアンスを理解し、より精緻で自然なテキスト生成が可能になります。

つまり、ニューラルネットワークの各層を通過することで、モデルはテキストの深層的な意味や構造を学習し、これを基に新しいテキストを生成する能力を獲得することができるようになります。

STEP④ コンテキスト（文脈）の理解

ニューラルネットワークの各層を通過した後、大規模言語モデル（LLM）は「コンテキストの理解」段階に入ります。

このステップでは、モデルは入力されたテキストの文脈や背景を把握し、それに基づいて意味の解釈を行います。

コンテキストの理解は、テキストが持つ意味の多層性や微妙なニュアンスを正確に捉えるために不可欠です。

コンテキストの理解によって、LLMは単なる単語の並びではなく、文全体の意味や、文と文との関連性を理解することができます。

たとえば、「バット」が「野球用具」としての意味を持つのか、「動物（コウモリ）」を指すのか、入力テキストのコンテキストによって判断します。

このようにして、モデルは文脈に応じた適切な応答やテキスト生成を行うことができるのです。

このフェーズを経て、モデルはより人間に近い理解力と応答能力を発揮し、多様で複雑なテキスト処理が可能となります。

STEP⑤ 出力ベクトルに修正しテキストへ変換

LLMの処理の最終段階は、出力ベクトルの修正とテキストへの変換です。

この段階では、モデルは内部で処理していたベクトルデータを、人間が理解できるテキストデータに戻します。

ここで、出力ベクトルが修正され、最も確率が高い単語やフレーズが選択されるのです。

出力ベクトルに修正を加えることで、モデルは入力テキストに対して適切で自然な応答を生成することができます。

この応答は、元の入力テキストのコンテキストや意味を考慮し、人間の会話に近い形で表現されます。

例えば、質問に対する答え、文章の要約、新しい文章の生成など、さまざまなテキスト生成タスクが可能です。

この最終ステップを経て、LLMは高度な自然言語処理能力を発揮し、多様なテキスト処理タスクを遂行することができます。

最終的に、ユーザーはモデルからの出力を直接利用し、より効率的かつ効果的なテキスト処理が可能になるのです。

LLMの種類一覧

一口にLLMといっても、現在では多くの種類のLLMが登場しています。

ChatGPTに代表されるGPT-3（またはGPT-4）をはじめとして、今後もLLM開発競争は加熱していくことは、想像に難くありません。

そこでここでは、代表的なLLMを6つ厳選してご紹介します。

以下に紹介する6つのLLMさえ把握しておけば、現在のLLMの主流について理解できるようになるでしょう。

①GPT-4 / GPT-3（Open AI）

種類	GPT-4	GPT-3.5
開発者	OpenAI	OpenAI
性能	上位10％の成績（アメリカの司法試験）	下位10%の成績（アメリカの司法試験）
マルチモーダル	あり	なし
文字数制限	25,000文字	2,500文字
搭載プラットフォーム	Bing, Microsoft Office, Teams	-
知識の更新	2021年9月まで	2021年9月まで

OpenAIによって開発されたGPT-4とGPT-3は、近年のAI技術の進化を象徴する大規模言語モデルです。

これらのモデルは、数兆のパラメータを持ち、インターネット上の膨大なテキストデータから学習しています。

GPT-4は、その前のバージョンであるGPT-3よりもさらに高度な性能を持ち、画像や文章、音声などのマルチモーダルな入力を理解し、文章としてアウトプットすることが可能です。

特に、GPT-4はアメリカの司法試験で上位10％の成績を叩き出すなど、その能力の高さが注目されています。

一方、GPT-3も非常に高い性能を持つモデルであり、多くのアプリケーションやサービスで活用されています。

ChatGPTに搭載されていることで話題となり、昨今の生成AIブームの火付け役ともなった最も注目されるLLMです。

マルチモーダルとは？

マルチモーダルとは、複数の異なるタイプのデータや入力モードを組み合わせて処理することを指します。

たとえば、マルチモーダルなAIモデルは、テキスト、画像、音声などの異なる種類のデータを同時に解析・理解し、これらの異なるモードのデータ間で関連性や意味を抽出可能です。

②BERT（Google）

名称	BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）
分野	自然言語処理（NLP）
アーキテクチャ	トランスフォーマー
学習方法	大量のラベルなしテキストデータでの事前学習
特徴	文脈表現の学習、周囲の単語に基づく学習
応用タスク	テキスト分類、固有表現認識、質問応答など
搭載プラットフォーム	Google Search, Google Translate, Gmailなど
発表日	2018年

Googleが開発したBERTは、自然言語処理（NLP）の分野で革命をもたらした大規模言語モデルです。

BERTは、Bidirectional Encoder Representations from Transformersの略で、トランスフォーマーというアーキテクチャを基にしています。

大量のラベルなしテキストデータを用いて事前学習され、その後、特定のNLPタスクのために微調整が可能です。

BERTの最大の特徴は、文脈表現の学習にあります。

従来のモデルは一方向からの学習が主流でしたが、BERTは双方向からの学習が可能で、これにより文脈の理解が格段に向上しました。

この技術により、BERTは多くのNLPベンチマークで最先端の結果を達成し、テキスト分類、固有表現認識、質問応答など、多くの応用タスクで広く採用されています。

Googleの多くのサービス、例えばGoogle SearchやGoogle Translate、GmailなどでもBERTの技術が利用されており、サービスの性能向上が図られています。

トランスフォーマーアーキテクチャとは？

トランスフォーマーアーキテクチャは、自然言語処理（NLP）において、系列データ（例：テキスト）を処理するための革新的なニューラルネットワークアーキテクチャです。

特徴は、注意機構（Attention Mechanism）にあり、各単語が入力系列内の他の全ての単語との関連性を同時に計算・評価できるため、文脈の理解が格段に向上します。

トランスフォーマーアーキテクチャは、BERTやGPTなど、多くの最先端の大規模言語モデルの基盤となっています。

③LaMDA（Google）

開発元	Google Brain
対応言語	英語
ライセンス	プロプライエタリソフトウェア
歴史	2020年にMeenaとして開始 2021年にLaMDA第1世代発表 2022年に第2世代発表
アーキテクチャ	seq2seq、トランスフォーマーに基づく
製品	AI Test Kitchen, Bard
特徴	興味性の領域で人間を上回る、外部情報検索システムとの相互作用
パラメータ数	1,370億の非埋め込みパラメータ

GoogleのLaMDAは、"Language Model for Dialogue Applications"の略で、会話型の大規模言語モデル（LLM）です。

最大の特徴は、特定のトピックや質問に限定されず、幅広いトピックについて自由に会話ができる点にあります。

つまり、ユーザーがどんな質問をしても、LaMDAはそれに対応する適切な回答を生成する能力を持っています。

LaMDAにも、トランスフォーマーアーキテクチャが採用されており、文の関連性を深く理解し、次に来る単語を予測することが可能です。

他のLLMとの大きな違いは、LaMDAが会話型のモデルとして特化している点です。

そのため、ユーザーとの自然な対話を実現し、新しいカテゴリの有用なアプリケーションの開発が期待されています。

2022年6月には、「LaMDAが意識を持つのではないか」という記事をワシントンポスト紙が掲載したことでも話題になりました。

④PaLM（Google）

開発元	Google
発表日	PaLM 2: 2023年5月, PaLM: 2022年4月
特徴	高度な処理能力、100以上の言語に対応、4つのサイズから選択可能、多言語でのコード生成が可能
活用例	言語翻訳、テキスト・コード生成、大量・複雑な文章の要約、質問応答
搭載されている製品	Bard, Med-PaLM 2, Sec-PaLM, Duet AI for Google Workspace

GoogleのPaLMは、多言語対応と多様なタスク処理の能力を兼ね備えた大規模言語モデルです。

初版は2022年4月に発表され、その進化版PaLM 2は2023年5月に登場しました。

100以上の言語、特に日本語を含む多くの言語での学習が可能で、ロジック、数学、推論などの高度なタスクを処理できます。

PaLMは、ユーザーがGecko、Otter、Bison、Unicornの4つのサイズから選択できる柔軟性を持ち、多言語でのコード生成も可能です。

そのため、PythonからPHPまで、さまざまなプログラミング言語でのコード生成が実現し、言語翻訳、テキスト・コード生成、大量・複雑な文章の要約、質問応答など、多岐にわたる活用が可能となっています。

また、Bard、Med-PaLM 2、Sec-PaLM、Duet AI for Google Workspaceなど、多くの製品に搭載されているため、その高度な機能を広く利用することができます。

⑤LLaMA（Meta）

開発者	Meta
発表日	2023年2月23日
モデルサイズ	70億から650億パラメータ
アーキテクチャ	Transformerアーキテクチャ
特徴	開放性が高い（非商用ライセンスでウェイト公開） 多様なモデルサイズが存在し、130億パラメータモデルはGPT-3を上回る性能を示す 大量のトレーニングデータを使用し、推論の精度が向上
データソース	ウェブページ、ウィキペディア、オープンソースリポジトリ、パブリックドメインの書籍など
ライセンス	GPLv3ライセンス（オープンソース）

Metaが開発したLLaMAは、2023年2月に発表された大規模言語モデルで、70億から650億パラメータの範囲で構築されています。

特に130億パラメータのモデルは、GPT-3を上回る性能を示し、その開放性から多くの研究者に利用されています。

LLaMAの一番の特徴は、そのオープン性です。

Metaは、非商用ライセンスでモデルのウェイトを公開し、研究コミュニティが広く利用できるようにしました。そのため、多くの研究者がLLaMAを基盤として研究を進め、AIの可能性を探求しています。

また、LLaMAのコードは、オープンソースのGPLv3ライセンスで公開されており、これによって、LLaMAはAI研究の新たなスタンダードとなりつつあります。

⑥NVIDIA NeMo（NVIDIA）

名称	NVIDIA NeMo
開発者	NVIDIA
利用用途	ジェネレーティブAIモデルを構築、カスタマイズ、デプロイ
特徴	エンドツーエンド、エンタープライズグレード、ROIの向上、柔軟性、オープンソース、トレーニングと推論の加速
利用可能プラットフォーム	Microsoft Azure, Amazon Web Services, Oracle Cloud Infrastructure, NVIDIA DGX SuperPODs, NVIDIA DGX Foundry

NVIDIA NeMoは、AIの開発を手助けするフレームワークで、大規模言語モデルの作成から運用までをサポートします。

オープンソースで提供されているので、誰でも利用できるのが嬉しいところです。

NVIDIA NeMoは、さまざまな環境で利用可能で、クラウドから個人のPCまで、場所を選ばず利用できます。

また、特定のビジネスニーズに合わせてカスタマイズが可能で、テキストやビジュアルコンテンツの生成など、多岐にわたる用途で利用できます。

NVIDIA NeMoを利用することで、企業はビジネスのニーズに合わせた大規模言語モデルを効率良く開発し、展開可能です。

LLMを活用できる分野

近年、技術の進化とともに、大規模言語モデル（LLM）の存在感が増してきました。

LLMは、人々の日常生活やビジネスのさまざまな場面での活用が期待されています。

では、具体的にどのような分野でLLMがその力を発揮するのでしょうか。

まず、情報技術・IT分野では、LLMは情報検索や意味解釈の支援を行い、検索コストの削減やオペレーションの効率化を実現しています。これにより、ビジネスの価値を高めることができます。

次に、広告・マーケティング分野でLLMは、主にクリエイティブな広告やマーケティングキャンペーンの制作をサポートし、個別化された顧客体験を提供することで、ブランドの魅力を最大限に引き出すことなどに利用されています。

また、教育分野でもLLMの活用が進んでいます。教育内容のサポートや学習効率の向上を目指し、学び手の理解を深める手助けをする役割を果たし始めています。

以上の例からもわかるように、LLMは多岐にわたる分野での活用が期待されています。今後もその活用範囲は広がり続けることでしょう。

LLMで実現できること

LLMは既に多くの分野で利用され始めていることを理解したところで、具体的にどのようなシーンで使用されていることが多いのでしょうか。

ここでは、LLMが現状で実現できていることについて7つ厳選してご紹介します。

①文章の要約

情報過多の現代社会で、私たちは毎日、膨大な量の情報に接しています。その中で、要点を素早く正確に掴むことは非常に重要です。

ここで、LLMによる文章の要約が大きな助けとなります。

LLMに文章を要約させることで、大量の情報を短く、要点のみを抽出して表現し、ビジネス報告や研究の結果を高速に整理することが可能です。

具体的には以下のような場合に利用されています。

• ビジネスの会議やプレゼンテーションでの報告書の要約
• 研究論文やニュース記事の大量の情報を短時間で整理
• ユーザーが情報を検索する際、関連する要点を瞬時に提示

これにより、ユーザーは必要な情報に迅速にアクセスし、深い理解を得ることができます。

②キーワードの抽出

デジタルコンテンツが増加する中で、テキストから主要なキーワードやフレーズを特定する技術は、データ解析やSEO対策において重要な役割を果たします。

LLMを利用したキーワードの抽出は、テキストの内容を迅速かつ正確に理解し、その要旨を把握するための第一歩となります。

以下は、キーワード抽出が活用される具体的なシチュエーションです。

• ウェブページやブログ記事のSEO対策において、効果的なキーワードを特定
• ビッグデータ解析において、テキストデータから重要な情報を抽出
• ユーザーが検索する際、関連するキーワードを提示し、情報アクセスを助ける

キーワードの抽出により、ユーザーは求める情報に迅速かつ簡単にアクセスでき、企業はコンテンツの可視性を向上させることが可能です。

③顧客エンゲージメント

顧客エンゲージメントは、ビジネスにおいて顧客満足度やロイヤリティの向上を目指す重要な要素です。

LLMは、チャットボットやFAQシステムを通じて、顧客とのコミュニケーションを効率化し、パーソナライズされたコンテンツの提供を可能にします。

以下は、顧客エンゲージメントにおいてLLMが活用される主な場面です。

• チャットボットを利用し、顧客からの問い合わせに迅速かつ正確に応答
• ユーザーの興味やニーズに合わせたパーソナライズされたコンテンツの提供
• FAQシステムを通じて、顧客の疑問や懸念に即座に対応

顧客エンゲージメントの向上は、顧客満足度の向上、ブランドロイヤリティの構築、そして最終的にはビジネスの成長につながります。

LLMの活用により、企業は顧客との関係を強化し、ビジネスの競争力を高めることが可能です。

④質問応答

質問応答システムは、ユーザーからの質問に対して適切な回答を提供するためのシステムです。

LLMの技術を活用することで、これらの質問応答システムはより高度で正確な回答を生成する能力を持つようになりました。

以下は、質問応答におけるLLMの主な活用事例です。

• データベースや知識ベースをもとに、ユーザーの質問に対する正確な回答を生成
• 複雑なクエリや専門的な質問にも柔軟に対応
• 24時間365日、リアルタイムでのサポートツールとしての利用

LLMを活用した質問応答は、カスタマーサポートの効率化や、情報提供サービスの質の向上に大きく貢献しています。

⑤コンテンツ生成

コンテンツ生成は、LLMの能力を最大限に引き出す分野の一つです。

LLMは、新しい記事やブログのドラフトを作成し、クリエイティブな文章や詩を生成することができます。

以下は、コンテンツ生成におけるLLMの主な活用事例です。

• ターゲットに合わせた内容の提供
• クリエイティブな文章や詩、ストーリーの生成
• SEO対策を考慮した記事やブログのドラフト作成

コンテンツ生成においてLLMを利用することで、効率的かつ多様なコンテンツを生み出すことが可能となります。

これにより、ブランドの訴求力向上や、ウェブサイトの訪問者数増加など、多くのメリットが期待できます。

⑥ソフトウェア開発

ソフトウェア開発の領域でも、LLMはその能力を発揮しています。

LLMは、コードのバグ検出やセキュリティ問題の特定、さらには自然言語での要求をもとにした初歩的なコードの生成など、多岐にわたるタスクを効率的にこなすことができます。

以下は、ソフトウェア開発におけるLLMの主な活用事例です。

• ドキュメントや注釈の自動生成
• コードのバグ検出やセキュリティ問題の特定
• 自然言語での要求をもとにした初歩的なコード生成

ソフトウェア開発においてLLMを活用することで、開発プロセスの効率化や品質向上が期待できます。

これにより、開発者はより高度なタスクに集中し、イノベーションの加速が可能となります。

⑦各種ビジネスの補助

LLMは、ビジネスの多様な側面での補助としても利用されています。

市場調査や競合分析のデータ整理、企業内の文書や報告書の自動整理、スケジュールやタスクの最適化など、ビジネスプロセスのさまざまな部分でLLMの活用が見られます。

以下は、各種ビジネスでのLLMの主な活用事例です。

• 市場調査や競合分析のデータ整理
• 企業内の文書や報告書の自動整理
• スケジュールやタスクの最適化

LLMの活用により、ビジネスの効率が大幅に向上し、企業の競争力を高めることができます。

LLMの導入は、企業がより迅速かつ正確な意思決定を行い、市場での成功を追求する上で強力なサポートとなり得ます。

LLMでできないこと・課題

大規模言語モデル（LLM）は、自然言語処理の能力を飛躍的に向上させていますが、完全ではありません。

以下は、LLMがまだ克服していない課題や限界についてです。

• 出力の精度と安定性
  LLMは、学習データの巨大な量に依存しており、その結果として出力の精度と安定性に課題があります。特定の情報を正確に抽出・生成することが難しく、ユーザーの期待に応えるのが一層困難になっています。
• 不適切な内容のフィルタリング
  LLMの出力内容を適切に制御し、不適切または偏った情報の生成を防ぐためのメカニズムが必要です。これにより、ユーザーに対してより安全で信頼できる情報を提供できるようになります。
• セキュリティ対策の強化
  LLMの安全性と信頼性を確保するためには、セキュリティ対策を強化し、ユーザーに安心して利用してもらえる環境を整備する必要があります。

LLMは、多くのテキストタスクで卓越した性能を発揮しますが、その出力の精度や安全性には改善の余地があります。

これらの問題を解決することで、LLMは更に進化し、多くの方々にとって有益なツールとなるでしょう。

LLMの活用事例

LLMは多くの領域で活躍していますが、実際に活用されている事例も確認しておきたい方も多いかと思います。

ここでは、LLMの活用事例を3つピックアップしてご紹介します。

事例① チャットボット・コンテンツ生成などのコンシューマ向けサービス

LLMの進化により、コンシューマ向けサービスの質と効率が大きく向上しています。特に、チャットボットとコンテンツ生成の領域での活用が目立っています。

チャットボットの役割

LLMを活用したチャットボットは、ユーザーからの質問や要求にリアルタイムで応答することができます。

そのため、カスタマーサポートや製品情報の提供など、多くの業務が効率的に行えるようになりました。これらのチャットボットは、24時間365日、ユーザーの問い合わせに対応可能で、企業は人的リソースの削減とサービスの質の向上を両立できます。

コンテンツ生成の能力

LLMは、ブログ記事やSNS投稿など、多岐にわたるコンテンツの自動生成も可能にしています。

主に、一貫した品質のコンテンツを短時間で作成し、企業のブランディングやマーケティング活動を支援可能です。

特に、コンテンツの質と量を確保しつつ、時間とコストを削減できる点が大きな利点となっています。

メリット

このようなLLMの活用は、企業にとって多大な利益をもたらしています。

24/7のサポート提供により、ユーザーエンゲージメントが向上し、企業と顧客とのコミュニケーションがよりスムーズになります。また、人的リソースの削減により、企業は他の重要な業務に注力できるようになります。

事例② 文章自動生成・市場調査などのビジネスソリューション

LLMの進化は、ビジネスソリューションの領域でも多大な影響を与えています。文章の自動生成や市場調査など、さまざまなビジネスプロセスが効率化されています。

文書自動要約の進化

LLMによる文書自動要約は、長文のレポートや文書を短く、要点を押さえた形で要約することが可能です。

これにより、情報の取り扱いが効率的になり、企業は迅速かつ正確な意思決定を行うことができます。

特に、時間をかけずに大量の情報を処理し、重要なポイントを抽出できるため、ビジネスのスピードが加速できるのは非常に大きなメリットといえるでしょう。

市場調査のサポート

市場調査においても、LLMはソーシャルメディアやニュースサイトからの情報収集を自動化し、市場のトレンドや消費者の意見を分析するのに役立っています。

LLMを市場調査に活用することで、企業はデータ駆動の戦略を策定し、市場における競争力を向上させることが可能です。

メリット

このような技術の利用は、ビジネスの意思決定を迅速化し、企業のコスト削減にも寄与しています。

データ駆動の戦略策定により、企業は市場の動向を正確に把握し、ビジネスチャンスを最大限に活かしやすくなるのです。

LLMの活用によるビジネスソリューションの進展は、企業の競争力向上とイノベーション推進に寄与しており、今後のビジネスの発展において重要な役割を果たすことが期待されています。

事例③ コード生成・バグ検出などのソフトウェア開発

ソフトウェア開発の領域でも、LLMの活用が進展しています。

コードの生成やバグの検出など、開発プロセスのさまざまな側面でLLMが利用され、開発の効率と品質が向上している例が特に顕著です。

コード生成の革新

LLMを利用したコード生成技術は、開発者が指定した要件に基づいて、プログラムのコードを自動生成できるのです。

これにより、開発プロセスが大幅に高速化し、開発者はより複雑で創造的なタスクに集中できるようになりました。

また、一貫したコーディング規則の適用も可能です。

バグ検出と修正提案

LLMは、コード内のシンタックスエラーや論理エラーを自動的に検出し、修正の提案を行うことができます。

これにより、開発者はバグの早期発見と修正が可能となり、ソフトウェアの信頼性が向上します。

メリット

コード生成とバグ検出の自動化は、開発コストの削減とプロジェクトの納期の短縮に寄与します。

LLM技術の進展により、ソフトウェア開発の新たな可能性が広がり、より高品質で効率的なソフトウェアの開発が見込まれるでしょう。

LLMの運用に最適なIT機器をご紹介

大企業をはじめとして、現在では多くの日本企業がLLMを自社開発したり、運用を開始したりしています。

時代についていくためには、LLMの運用は必須と言える日も近いのかもしれません。

以降では、LLMの運用に最適な「GPU」と「サーバー」と「その他パソコン周辺機器」について、おすすめの製品を詳しくご紹介します。

もし、LLMの導入を検討しているのでしたら、ぜひ一度ご確認ください。

GPU

NVIDIA RTXシリーズとデータセンサー向けGPUのおすすめポイント

• 業界トップクラスの性能：あらゆるタスクを高速に処理
• 10bitカラー表示：細部まで鮮明に、約10億6433万色の表現力
• AI開発やトレーニング、推論で優れたパフォーマンスを発揮
• AIの開発と市場へ展開するためのソフトウェアスイートを提供

NVIDIA RTXシリーズおよびデータセンター向けGPUシリーズは、業務用としての使用を前提として設計されています。

LLMの運用においては、大量のデータをリアルタイムで処理する能力が求められますが、NVIDIA RTXシリーズおよびデータセンター向けGPUシリーズは、その高いCUDAコア数とビデオメモリ容量により、LLMの計算処理を迅速に行うことが可能です。

また、NVIDIAはNVIDIA AI EnterpriseというAI開発と展開のためのソフトウェアスイートも提供しており、これらの特徴から、NVIDIA RTXシリーズとデータセンター向けGPUシリーズはLLMの運用において最適なGPUと言えるでしょう。

詳細はこちらのリンクからご確認ください

サーバー

3種類のおすすめサーバー

• ASRock Rackサーバー
  AMD Threadripper PRO 5955WXを搭載し、最大4基のGPUをサポート。クラウド、HPC、ストレージ市場向けに特化した高性能サーバー
• ASUSサーバー
  第3世代AMD EPYCプロセッサを搭載。AI、ディープラーニング、HPC向けに最適化され、高い拡張性と効率性を持つ
• Supermicroサーバー
  高性能の4th Gen Intel XeonとAMD EPYCプロセッサ、最大32スロットの大量RAMサポート、高速10G/25Gネットワークインターフェースを備え、最先端のAI技術をフル活用

上記3つのサーバーは、それぞれ異なる特徴を持ちながらも、高い処理能力と拡張性を持っています。

特に、LLMの運用においては、大量のデータを高速に処理する能力が求められるため、サーバーはその要求を十分に満たす必要があります。

ASRock Rackサーバーは、AMD Threadripper PROの高性能を活かし、大量のデータを迅速に処理することができます。

ASUSサーバーは、AMD EPYC 7003シリーズの高コア数を活かし、複数のタスクを同時に高速に処理することが可能です。

Supermicroサーバーは、最新世代のIntelとAMDの高性能プロセッサ・大容量RAMを搭載しているため、高速ネットワーク接続が可能です。

これらのサーバーであれば、LLMの運用がよりスムーズに、そして効率的に行えるでしょう。

詳細はこちらのリンクからご確認ください

その他パソコン機器

3種類のおすすめパソコンメーカー

• Lenovo製パソコン（Pシリーズワークステーション）
  高速なプロセッサ、高性能グラフィックス、大容量ストレージを備え、生成AIの能力を最大限に引き出すことができる頼れるワークステーション
• ELSA製パソコン（ELUSA VELUGAシリーズ）
  高性能なAMD Ryzen 7000シリーズやIntel Core i9 CPU、NVIDIA RTXグラフィックスサポート、高い互換性を兼ね備えており、生成AIのタスクに必要な部分を網羅
• GIGABYTE製パソコン
  業界トップ水準の360Hzモニター、最強クラスのCore i9-13950HX×RTX 4090 Mobile構成、高効率な冷却システム、先進DDR5-5600メモリを採用し、低コストながら高い性能を実現

LLMの運用には、高性能なIT機器が必要不可欠です。

特に、大量のデータを処理する際には、信頼性と性能が求められます。ここでは、その要件を満たす3つのパソコンメーカーを紹介します。

Lenovo製のパソコンは、高速なプロセッサ、高性能グラフィックス、そして大容量ストレージを搭載。この組み合わせは、LLMのような生成AIを活用する際に、迅速なデータ処理と安定した動作を実現します。

ELSA製のパソコンは、高性能なAMD Ryzen 7000シリーズやIntel Core i9 CPUを始め、NVIDIA RTXグラフィックスを搭載しております。

さらに、高い互換性も特徴の一つであり、幅広いAI関連のアプリケーションやツールとの連携がスムーズです。

GIGABYTE製パソコンは、業界トップ水準の360Hzモニターを持ち、高速な描写や動作を実現します。また、トップクラスとされるi9-13950HX×RTX 4090 Mobileの構成は、LLMのような生成AIの運用時にも高い処理能力を発揮します。

上記メーカーが提供するIT機器は、LLMの運用において最適な環境を構築可能です。

高性能、耐久性、そして多機能性を兼ね備えたこれらの機器は、LLMのポテンシャルを最大限に引き出すことができるはずです。

詳細はこちらのリンクからご確認ください

LLMで今後実現するであろう未来

今後も、加速するAIブームの中でLLMは重要な立ち位置を占めることとなるでしょう。

では、LLMがもたらす未来とはどのようなものでしょうか。

まず一つ目に、リアルタイム翻訳の進化が期待されます。

現在の翻訳アプリやツールも高度ですが、LLMの進化により、さらに自然で文化的背景を反映した翻訳が可能となっていくでしょう。

次に、教育分野での活用です。LLMは、学生の質問に即座に答えるオンラインチューターや、個別の学習スタイルに合わせた教材の生成を実現していくはずです。

また、クリエイティブな分野でもその力を発揮していくでしょう。

小説や詩、音楽の作詞など、LLMは人間の感性に近い作品を生み出すことが期待されています。

最後に、ビジネスの現場では、報告書の自動生成や市場調査の効率化など、業務の効率向上が見込まれます。

つまり、LLMの可能性は無限大です。技術の進化とともに、私たちの生活がより豊かで便利になることでしょう。

まとめ

本記事では、LLM（Large Language Models）の基本的な仕組みから、その種類、活用事例、運用に最適なIT機器について詳しく解説しました。

LLMは、言語を学習し、人間のように文章を生成する革新的な技術で、多くの分野での活用が期待されています。

また、LLMをビジネスに役立てていくには、適切なIT機器の選定も重要となります。

最適なGPU、サーバー、その他のパソコン機器の選定により、LLMのパフォーマンスを最大限に引き出すことが可能です。

とはいっても、PC周りの専門家でもない限り、自社にベストな選択をするのは非常に難しいと思います。

LLMを活用していく予定のある方は、株式会社アスクに一度ご相談ください。本記事を通じて、LLMの基本から応用までの知識を深め、今後のAI技術の発展や、それに伴う社会の変革に備えていただければ幸いです。

監修者：麻生哲

明治大学理工学部を卒業後、ITベンチャーにて多数のプロジェクトを管理。子会社を立ち上げる際には責任者として一から会社を作り上げ、1年で年商1億円規模の会社へと成長させることに成功。現在は経験を活かし、フリーランスとしてコンテンツ制作・WEBデザイン・システム構築などをAIやRPAツールを活用して活動中。

※ 本記事は執筆時の情報に基づいており、販売が既に終了している製品や、最新の情報と異なる場合がありますのでご了承ください。

株式会社アスクでは、最新のPCパーツや周辺機器など魅力的な製品を数多く取り扱っています。
製品に関するご質問や納期のご確認、お見積り依頼など、お気軽にお問い合わせください

お問い合わせはこちら