大規模言語モデルと生成AIの違いとは？LLMの仕組みや企業での活用例を紹介

大規模言語モデル（LLM）と生成AIは、どちらもAIに関する言葉ですが、意味は同じではありません。生成AIは文章・画像・音声・動画などのコンテンツを生成するAIの総称で、LLMはそのなかでも言語処理を得意とするモデルです。

本記事では、LLMと生成AIの違いを比較しながら、ChatGPTとの関係や代表的なLLM、文章を生成する仕組みを解説します。企業がAIを導入するときの選び方や注意点も紹介するので、AI活用の基礎知識として役立ててください。

大規模言語モデルと生成AIの違い

LLMと生成AIの最大の違いは、指している対象の広さです。生成AIが「コンテンツを生成するAI」という広い概念であるのに対し、LLMは言語を扱うモデルを指します。

比較項目	生成AI	大規模言語モデル（LLM）
意味	コンテンツを生成するAIの総称	大量のデータで学習した言語モデル
得意分野	文章・画像・音声・動画など	文章生成・要約・翻訳・質問への回答など
関係性	広い概念	生成AIに利用される代表的なモデル
代表例	文章・画像・動画生成AIなど	GPT・Gemini・Claude・Llamaなど

NIST（米国国立標準技術研究所）は生成AIについて、入力データの特徴を学習して新しいコンテンツを生成するAIモデルのクラスと定義しています。生成対象にはテキストだけでなく、画像・動画・音声なども含まれます。

LLMとは生成AIの一部

LLMは、生成AIを実現するために利用される代表的なAIモデルです。特に文章の生成や要約、翻訳、質問への回答など、言語を扱う処理を得意とします。

ただし、LLMそのものが生成AIというわけではありません。LLMは「AIモデル」、生成AIは「コンテンツを生成するAIの大きな括り」と考えると整理しやすくなります。

LLMは言語処理に特化

LLMは、大量のデータから言葉のパターンや関係性を学習し、自然言語を扱うモデルです。文章生成だけでなく、翻訳・要約・質問応答などにも利用されます。

Google Cloudも、LLMを大量のデータで学習した言語モデルと説明しており、自然言語処理や文章生成などに利用できるとしています。

生成AIは幅広いコンテンツを生成

生成AIは、文章だけでなく画像・音声・動画など、さまざまなコンテンツを生成できます。そのため、LLMよりも広い範囲を指す言葉です。

たとえば、文章生成にはLLM、画像生成には画像生成モデル、動画生成には動画生成モデルなどが使われます。Googleも複数のモダリティを扱える生成AIモデルを提供しています。

LLMとChatGPTは何が違う？

LLMとChatGPTは同じものではありません。LLMが「AIモデル」を指すのに対して、ChatGPTはAIモデルなどを利用してユーザーと対話する「AIサービス」です。

この違いを理解すると、「ChatGPT＝LLM」という混同を避けられます。

LLMはAIモデルそのもの

LLMは、人間の言葉を処理したり、文章を生成したりするためのAIモデルです。大量のデータを学習し、入力された情報に応じて文章を生成します。

LLMは単体のモデルとして提供される場合もあれば、アプリケーションやAIサービスの基盤として組み込まれる場合もあります。

ChatGPTはAIサービスの一つ

ChatGPTは、ユーザーが文章で質問したり指示したりすると、回答や文章などを生成してくれるAIアシスタントです。OpenAIはChatGPTを、文章作成・学習・計画・コーディングなどに利用できるAIアシスタントとして説明しています。

つまり、LLMが「エンジン」に近い存在なら、ChatGPTはその技術を利用してユーザーが使いやすい形にした「サービス」と考えるとわかりやすいでしょう。

▶関連記事：ChatGPTを活用した組織運営とマーケティング戦略入門

代表的なLLMと特徴

代表的なLLMには、GPT・Gemini・Claude・Llamaなどがあります。それぞれ提供企業や特徴が異なるため、用途に応じて選択することが重要です。

なお、モデルの名称や性能、提供形態は継続的に更新されています。導入時は各社の最新情報を確認してください。

GPT

GPTは、OpenAIが開発している大規模言語モデルのシリーズです。文章生成や要約、質問への回答、コーディングなど、幅広い用途で利用されています。

ChatGPTではGPTなどのAIモデルが利用されており、モデルそのものとサービスを区別して理解することが大切です。

Gemini

GeminiはGoogleが提供するAIモデルのシリーズです。テキストだけでなく、画像・音声・動画など複数の種類の情報を扱えるモデルも展開されています。

Google AIの公式情報では、Geminiには用途や性能、処理速度などが異なる複数のモデルが用意されています。利用目的に応じたモデル選択が可能です。

▶関連記事：Google Geminiとは？使い方や日本語対応、画像生成について

Claude

ClaudeはAnthropicが提供するAIモデル・AIアシスタントです。文章の作成や要約、分析、コーディングなど、言語を扱う幅広い用途に利用されています。

企業で利用する場合は、回答の品質だけでなく、必要な機能やデータの取り扱い、利用条件なども確認しましょう。

▶関連記事：ClaudeとChatGPTはどっちがいい？特徴や企業導入時の選び方

Llama

LlamaはMetaが開発する大規模言語モデルのシリーズです。開発者がモデルを活用して独自のAIサービスやアプリケーションを構築できる点が特徴です。

MetaはLlamaのモデルや開発者向けリソースを公開しており、モデルを直接利用したり、パートナーを通じて利用したりする方法を提供しています。

LLMの文章生成の仕組み

LLMは、入力された文章を細かい単位に分け、学習したパターンをもとに次に続く言葉を予測しながら文章を生成します。

大まかな流れを理解しておくと、LLMが「人間と同じように文章を理解している」とは限らないこともわかります。

①文章をトークンに分ける

LLMは入力された文章を、そのまま一つのまとまりとして処理するのではありません。文章を「トークン」と呼ばれる単位に分けて処理します。

トークンは、単語や文字の一部などを表す単位です。LLMは入力された文章をトークンの列として扱い、後続の処理につなげます。

②データを数値に変換する

LLMは、トークンをコンピューターが処理できる数値情報に変換します。これにより、言葉同士の関係や特徴を計算できるようになります。

たとえば、「東京」と「日本」のような言葉の関係も、学習したデータをもとに数値として扱われます。

③文脈を踏まえて処理する

LLMは、入力された言葉を単独で見るのではなく、前後の文脈を考慮して処理します。これにより、文章全体の流れに合った出力を作りやすくなります。

現在のLLMでは、Transformerと呼ばれるニューラルネットワークの構造が広く利用されています。Transformerは2017年にGoogleの研究者らが発表した技術です。

④次の言葉を予測する

LLMは、入力された文章や文脈をもとに、次に続く可能性が高いトークンを予測します。その処理を繰り返すことで、文章を少しずつ生成します。

そのため、LLMは「回答をあらかじめ保存して取り出す」のではなく、入力に応じて出力を生成している点が特徴です。

⑤文章として出力する

予測したトークンを順番に組み合わせることで、最終的な文章が生成されます。ユーザーから見ると、一つの自然な回答として表示されます。

ただし、LLMの出力が常に正しいとは限りません。生成AIには事実と異なる情報を生成する「ハルシネーション」のリスクがあるため、重要な情報は人間による確認が必要です。Google Cloudも、外部情報を取得して回答に反映するRAGなどがハルシネーションの低減に役立つと説明しています。

LLMと生成AIの活用例

LLMは文章や情報処理に強く、生成AIは文章以外のコンテンツ制作にも活用できます。企業では、目的に応じて複数のAI技術を組み合わせる方法も有効です。

LLMは文章や情報処理に活用

LLMは、文章作成や要約、翻訳、質問への回答などに活用できます。SEOやマーケティング業務では、記事構成の整理や情報の要約、文章のたたき台作成などにも利用可能です。

代表的な活用例は次のとおりです。

生成AIは画像や動画にも活用

生成AIは、文章以外のコンテンツ制作にも利用できます。画像・音声・動画など、目的に応じた生成AIを選択することが可能です。

たとえば、マーケティング業務では画像のアイデア出しや広告素材の制作、動画コンテンツの企画などに活用できます。NISTも生成AIの対象として、テキスト・画像・音声・動画などを挙げています。

企業では組み合わせて活用

企業のAI活用では、LLMと生成AIを別々に考えるのではなく、業務に必要な機能を組み合わせることが重要です。

たとえば、社内文書をLLMで検索・要約し、その結果をもとに生成AIで資料や画像を作成する方法があります。AIの種類ではなく、「どの業務を改善したいか」から考えることがポイントです。

企業がLLM・生成AIを選ぶ方法

企業がLLMや生成AIを選ぶときは、「有名なAIだから」という理由だけで決めないことが重要です。

目的・扱うデータ・安全性・コストを基準に比較すると、業務に合ったAIを選びやすくなります。

目的から必要なAIを決める

最初に決めるべきなのは、AIを使って何を実現したいのかです。文章作成なのか、画像制作なのか、社内検索なのかによって適したAIは変わります。

たとえば、文章の要約や問い合わせ対応ならLLMが適しています。画像制作なら画像生成AI、動画制作なら動画生成AIというように、目的から逆算して選びます。

扱うデータから選択する

次に確認したいのが、AIにどのようなデータを扱わせるかです。公開情報だけを扱うのか、社内文書や顧客情報まで扱うのかで、必要なセキュリティ対策は変わります。

特に企業では、個人情報や営業秘密などの機密情報を扱う可能性があります。利用するAIのデータ保持や学習への利用、アクセス管理などを事前に確認してください。

安全性とコストを比較する

AIを導入するときは、性能だけでなく安全性とコストも比較する必要があります。高性能なモデルを選べば、必ずしも業務効率が最大化するとは限りません。

利用料金、処理速度、必要な機能、セキュリティ、社内環境との連携などを比較し、費用対効果の高い選択肢を検討しましょう。

AI導入前に確認したい3項目

AIを導入する前には、「何に使うか」「どのデータを扱うか」「誰が結果を確認するか」の3点を決めておくと安全です。

生成AIについてNISTも、人によるレビューや組織としての管理・記録などを含む適切な監督の重要性を示しています。

LLM・生成AI活用の注意点

LLMや生成AIは業務効率化に役立つ一方、出力内容をそのまま業務に利用するのは危険です。正確性・情報管理・社内ルールの3点を意識して利用しましょう。

それぞれの注意点について解説していきます。

生成内容をそのまま信用しない

LLMは、もっともらしい文章を生成しても、その内容が正しいとは限りません。数字や固有名詞、法律、医療などの重要情報は、必ず信頼できる情報源で確認してください。

NISTも生成AIの利用では、出力の評価や人による監督が重要だとしています。AIを最終判断者にするのではなく、人間の判断を補助するツールとして活用することが重要です。

機密情報を入力しない

社内の機密情報や個人情報をAIへ入力するときは、利用するサービスのデータ取り扱いを確認する必要があります。サービスによって、データの保存方法や利用条件が異なるためです。

「とりあえずAIに入力する」のではなく、入力してよい情報と禁止する情報を明確に分けましょう。

利用ルールを社内で決める

企業でAIを利用するなら、個人の判断だけに任せないことが重要です。利用可能なサービスや入力禁止情報、生成物の確認方法などを社内ルールとして定めます。

NISTの生成AI向けリスク管理資料でも、組織としてのガバナンスや人によるレビュー、記録・監督などが重要な要素として扱われています。

LLMと生成AIの違いに関するFAQ

LLMと生成AIの違いに関する疑問を集めてみました。

それぞれについて回答していきます。

Q1.LLMはどのようなデータで学習しますか？

LLMは、大量のテキストなどのデータを使って、言葉のパターンや関係性を学習します。学習したデータをもとに、入力された文章に対して適切な出力を生成します。

ただし、具体的な学習データや学習方法はモデルによって異なります。利用するLLMを選ぶ際は、提供元が公開している情報も確認しましょう。

Q2.LLMは自分で情報を検索できますか？

LLMそのものは、学習済みの情報だけを使って回答する仕組みが基本です。Web検索や社内データ検索を行う場合は、検索機能やRAGなどの外部機能と組み合わせます。

RAGは、質問に関連する外部情報を検索し、その情報をLLMへの入力に加えて回答を生成する仕組みです。最新情報や社内情報を扱う場合に活用されています。

Q3.LLMと小規模言語モデル（SLM）の違いは？

LLMとSLMの違いは、主にモデルの規模と必要な計算資源です。SLMはLLMより小規模で、少ない計算資源で動かしやすい特徴があります。

IBMによると、SLMは数百万から数十億程度のパラメーターを持つモデルがあり、LLMよりもメモリや計算能力を抑えやすいとされています。用途によっては、SLMが企業の選択肢になる場合もあります。

Q4.LLMを利用するときに著作権の問題はありますか？

LLMを利用して文章や画像などを生成する場合、著作権を含む法的な問題に注意が必要です。AIが生成したからといって、生成物の利用に関する権利関係を無条件に解決できるわけではありません。

特に商用利用では、利用するAIサービスの規約や生成物の扱いを確認し、必要に応じて専門家へ相談してください。AI生成物の利用では、著作権だけでなく第三者の権利侵害や情報の出所なども確認することが重要です。

まとめ｜LLMと生成AIの違いを理解して使い分けよう

LLMと生成AIは同じ意味ではありません。生成AIは文章・画像・音声・動画などのコンテンツを生成するAIの広い概念で、LLMはその中で言語処理を得意とするモデルです。

企業でAIを活用するときは、LLMか生成AIかという名称だけで判断するのではなく、業務の目的や扱うデータ、必要な機能、安全性、コストなどを比較して選びましょう。

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