LLM（大規模言語モデル）の仕組みについて知りたいと考えている方も多いのではないでしょうか。近年、ChatGPTをはじめとする生成AIが注目を集めるなか、その根幹を支えるLLMの仕組みを理解したいという方は多いものの、専門用語が多く、難しそうだと感じている方も少なくありません。
この記事では、LLMがどのように動いているのか、その基本的な仕組みを専門知識がない方にも理解できるように、5つのステップに分けて解説します。
また、LLMとChatGPTや生成AIとの違い、そして企業での具体的な活用事例についてもご紹介します。この記事を読めば、LLMの全体像が明確になり、ビジネスへの応用を考えるヒントを得られます。⇒レイアップに相談する（無料）
目次
LLM（大規模言語モデル）とは？2つの基本的な特徴を解説
大規模言語モデル（LLM）の仕組みを理解する前に、まずその基本的な特徴を押さえておきましょう。
LLMは、膨大なテキストデータを学習し、人間が使う自然言語を理解、生成する能力を持ったAIモデルです。ここでは、LLMが持つ代表的な2つの特徴について解説します。
膨大なテキストデータから学習している
LLMの最大の特徴は、インターネット上のWebサイトや書籍、論文など、膨大なテキストデータを学習している点です。従来の言語モデルと比較して、学習データの量と質が圧倒的に優れているため、より複雑で多様な言語のパターンや文脈を習得しています。
この大規模な学習によって、人間が使う言葉のニュアンスや関係性を深く理解することが可能になります。
次に来る単語を確率的に予測する仕組み
LLMは、入力されたテキストに対して、次に続く単語が何かを確率的に予測する仕組みで動作します。
たとえば、「私の職業は」という文章が与えられた場合、「医者です」「SEです」といった続く可能性が高い単語を複数候補として挙げ、その中から最も確率が高いものを選択して出力します。
この予測と出力の繰り返しによって、自然で流暢な文章を生成するのが特徴です。
LLMの仕組みはたった5つのステップ
LLMが実際にどのようにテキストを生成するのか、その仕組みは以下の5つのステップで構成されています。一見複雑に思えますが、順番に見ていけば決して難しくはありません。
このステップを理解すれば、LLMが単なる「すごいAI」ではなく、論理的な処理を経て回答を出力している点がわかります。
ステップ1.入力されたテキストを「トークン」に分割する
LLMの最初のステップは、入力された文章を「トークン化」するプロセスです。トークンとは、文章を意味を持つ最小単位に分割したもので、単語や記号、句読点などが該当します。
たとえば、「私はサッカーが好きです。」という文章は、「私」「は」「サッカー」「が」「好き」「です」「。」のように分割されます。このプロセスにより、コンピュータが扱いやすい形に変換されます。
ステップ2.トークンを数値情報「ベクトル」に変換する
トークン化された文字は、そのままではコンピュータが処理できません。そこで、次に各トークンを数値情報（ベクトル）に変換します。このベクトルは、言葉の意味や文脈を数値で表現したものです。
たとえば、「王様」と「男性」のベクトルが近い位置にあり、「女王」と「女性」のベクトルも近い位置にあるといった具合に、単語間の関係性を数値でモデル化します。
ステップ3.ニューラルネットワークで学習した文脈を理解する
ベクトルに変換されたトークンは、ニューラルネットワーク（特にTransformer構造）を通して処理されます。この段階で、LLMは過去に学習した膨大なデータに基づき、文脈を理解します。
単語と単語の関連性を計算し、文章全体の意味やつながりの把握によって、人間が読む文章と同じように、言葉の背景にある意図や文脈を読み取れるのです。
ステップ4.次に来る単語を確率的に予測する
文脈を理解したLLMは、次に続く単語を確率的に予測します。この予測は、これまでのステップで学習した単語間の関係性や文脈理解に基づいて行われるものです。
たとえば、「夏といえば」という文章が与えられた場合、「海」や「花火」といった単語が続く可能性が高いと判断します。このステップが、LLMの生成能力の核心です。
ステップ5.ベクトルを人間が読めるテキストに変換する
最後に、LLMが予測した最も確率の高い単語のベクトルを、人間が理解できるテキストに変換するプロセスが必要です。この変換プロセスは「デコード」と呼ばれています。
このステップの繰り返しにより、LLMは一つの単語から始まり、最終的に文章全体を生成していきます。この一連の動作によって、まるで人間が書いたかのような自然な文章の生成が可能です。
LLMとChatGPT・生成AIとの違い
LLMやChatGPT、生成AIという言葉は混同されがちですが、それぞれ異なる意味を持っています。ここでは、これらの関係性を明確に整理します。
生成AIは「生成するAIの総称」
生成AIは、テキストや画像、音声、動画といった多様なデータを自律的に生み出すAI技術の総称です。従来のAIがデータからパターンを分析・分類するのに主眼を置いていたのに対し、生成AIは「無」から「有」を創造する能力を持つ点が最大の特徴です。
具体的には、ユーザーが入力したテキストからリアルな画像を生成するAIや、既存のメロディを元に新しい楽曲を作り出すAIなども、すべてこの生成AIに含まれます。このように、生成AIは単なる情報処理を超え、創造的なタスクをこなすための革新的な技術として注目されています。
なお、AIライティングのメリットや注意点については、こちらの記事でご紹介しています。
関連記事：【2025年最新版】AIライティングとは？メリットや注意点、おすすめのAIライティングツールもご紹介！
LLMは「生成AIの一種」
LLM（大規模言語モデル）は、生成AIという大きなカテゴリーのなかに位置付けられる、テキスト生成に特化したAIモデルです。膨大な量のテキストデータの学習により、人間が使う自然言語の複雑な構造や文脈を深く理解する能力を持っています。
これにより、ただ単語を羅列するだけでなく、まるで人間が書いたかのような自然で流暢な文章を作成可能です。つまり、画像を生成するAIや音楽を生成するAIが生成AIであるのと同様に、LLMは言葉を生成する生成AIの一種であると理解できます。
ChatGPTは「LLMを搭載したサービス」
ChatGPTは、OpenAI社が開発した、LLMであるGPTシリーズを基盤として作られたサービス名です。ユーザーとの対話に特化しており、質問に答えたり、文章を作成したりするなど、LLMの機能を活用してさまざまなタスクを処理できます。
したがって、ChatGPTは、LLMを活用した具体的なアプリケーションの1つという位置づけになります。
なお、ChatGPTを活用してSEOに強い記事を作成する方法については、こちらの記事でご紹介しています。
関連記事：ChatGPTを活用してSEOに強い記事を作成する方法｜プロンプト例や導入メリットを解説！
LLMの仕組みでよくある3つの質問
LLMの仕組みや関連技術について、よくある質問とその回答をまとめました。
質問1.LLMは最新の情報を学習できるのですか？
LLMは、基本的に学習した時点までのデータに基づいて回答を生成します。そのため、学習範囲外の最新の出来事や時事的な情報については、正確な回答ができない場合があります。
最新の情報に対応させるためには、外部の情報源と連携させるRAG（検索拡張生成）といった技術や、追加学習（ファインチューニング）が必要です。
質問2.LLMが生成した文章の著作権はどうなりますか？
LLMが生成した文章の著作権については、現在のところ明確な法的ルールが確立されていません。著作権法では、人間の創造的表現が保護の対象となるため、AIが完全に自律的に生成した文章は、著作物として認められない可能性があります。
ただし、AIをツールとして利用し、人間が創作意図を持って文章を修正、編集した場合は、著作物と認められる余地があると考えられます。
質問3.LLMの精度を高めるにはどうすれば良いですか？
LLMの精度を高めるには、大きく2つの方法があります。1つは、特定のタスクや業界に特化したデータを追加で学習させるファインチューニングです。これにより、特定の分野における専門性を高められます。
もう1つは、プロンプト（指示文）の工夫です。より具体的で明確な指示によって、期待する回答を得やすくなります。
まとめ
LLMの仕組みは、入力されたテキストをトークンに分割し、それをベクトルに変換、ニューラルネットワークで文脈を理解した上で、次に続く単語を確率的に予測するという一連のステップで成り立っています。このプロセスの繰り返しによって、人間のような自然な文章を生成できるのです。
また、LLMと混同されやすい言葉として、生成AIとChatGPTがあります。生成AIはテキストや画像などを生成するAIの総称であり、LLMはそのなかのテキスト生成に特化したAIモデルです。
そして、ChatGPTはLLMを基盤として開発された具体的なサービス名という関係性になります。これらの技術を正しく理解し、活用できれば、ビジネスにおけるさまざまな課題解決が可能になります。