生成AIとLLMの違いとは？ChatGPTやBardの特徴を解説

LLMは、日常生活だけでなくビジネスシーンでも、有効活用できる技術です。
近年、生成AIやChatGPTなどAIテクノロジーが話題となっています。

生成AIやChatGPTなどの言葉はよく耳にしますが、LLMについて詳しく知らない方もいるのではないでしょうか。LLMでできることや活用方法を理解する上で、生成AIやChatGPTとの違いを把握しておくことが大切です。

本記事では、LLMと生成AIの違いについて詳しく解説します。
LLMでできることや活用方法、課題点まで解説しますので、ぜひ最後までご覧ください。

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LLM（大規模言語モデル）とは

LLM（Large Language Models）とは、膨大なテキストデータと高度なディープラーニング技術によって、高次元な自然言語処理（NLP：Natural Language Processing）を実現したAIテクノロジーです。
LLMは大規模言語モデルを意味し、人間の脳の働きを模して自然なコミュニケーションや流暢なやり取りを行えます。

従来の言語モデルでは実現できなかった、テキスト分類や感情分析、情報抽出、文章要約、テキスト生成、質問応答など、さまざまな自然言語処理を実現しています。
なおLLMについて理解を深めるには、関連性が高い次の用語との違いを確認しておくことが大切です。

• ChatGPT
• 自然言語処理
• 機械学習

各用語との違いを確認して、LLMの特徴を理解しましょう。

ChatGPTとの違い

ChatGPTはOpenAI社が開発したAIモデルです。
2022年にChatGPT3.5が、人間と同程度の機能を備えたAIモデルとして話題となり、社会的なブームを起こしました。

ChatGPTは、自然なコミュニケーションとアイデア創出などといった、深層学習技術を活用した自然言語処理タスクを実行できます。
LLMが膨大なテキストデータを学習し高度な言語理解を実現したAIテクノロジーです。

対してChatGPTは、LLMを応用してより流暢なやり取りや人間らしい文章生成を実現しています。
ChatGPTはOpenAI社が開発したLLMの一種であり、人間らしいコミュニケーションややり取りを得意とするAIモデルです。

自然言語処理との違い

LLMは大規模言語モデルであり、高度な自然言語処理を実現しています。
人間が話す言葉や書く文章を大量のデータから読み取り、単語の出題確立を予測する技術を「言語モデル」と呼びます。

自然言語処理とは、言語モデルを活用し、テキスト分類や生成、感情分析、文章要約、質問応答、情報抽出などをAIが行う技術のことです。

LLM（大規模言語モデル）は、自然言語処理に特化した言語モデルであり、人間とチャットやコミュニケーションを取っているような感覚で文章や音声でやり取りができます。

機械学習との違い

機械学習とは、統計学やデータマイニング手法を活用して、コンピューターに特定の情報を学習させることです。
AIモデルの自然言語処理能力を高めるために、統計的な言語パターンやコミュニケーションの特徴を機械学習します。

LLMは、大量のテキストデータから文脈や構造を汲み取り、文章生成や質疑応答などの自然言語処理を実現しています。
LLMが高精度な自然言語処理を実現するためには、機械学習によるモデル構築が必要です。

生成AIとLLMの違い

生成AIとLLMの違いは、AI領域における階層と特化分野が異なることです。
生成AIとは、テキストや画像、動画、音声などを生成するAIテクノロジーの総称で、新しいアイデアやデータを生成する技術を指します。

対してLLMは、自然言語処理に特化した生成AIの一種であり、テキスト生成や要約、翻訳などを得意とします。
自然言語処理のモデルとして特化した生成AIの一種がLLMです。

LLM（大規模言語モデル）の仕組み

LLMは、次のような仕組みで高度な自然言語処理を実現しています。

• トークン化
• ベクトル化
• ニューラルネットワークを通した学習
• 文脈理解
• デコード・出力

LLMの活用を検討している方は、仕組みを確認しておきましょう。

トークン化

LLMで自然言語処理を実現するためには、膨大な量のテキストデータをAIモデルに理解させる必要があります。
そのため機械学習を円滑化するために、入力分を単語や句読点、記号などテキストデータにおける最小単位のトークンに分別します。

テキストデータをそのままAIモデルに学習させても理解できないため、トークン化して数値データに変換しなければなりません。
トークン化によって機械学習の精度を向上させることによって、LLMがテキストデータを理解し、高精度な自然言語処理を実現します。

ベクトル化

ベクトル化は、トークン化されたデータを数値のベクトルに変換する作業です。
トークン化によって最小単位に分割されたテキストデータは、AIモデルが理解できないため、ベクトル化で数値化する必要があります。

ベクトル化によってトークンを数値に変換すれば、各トークンが持つ文脈を理解できるため、より高精度な自然言語処理を実現できます。

ニューラルネットワークを通した学習

LLMの特性である、人間のようなコミュニケーションや流暢なやり取りを実現するために、ニューラルネットワークを通した学習が必要です。
ニューラルネットワークとは、人間の脳の働きを模したデータ処理をコンピュータに学習させるAI手法です。

LLMの核心的な部分であるニューラルネットワークは、多数の層から構成されており、各層でデータを変換し調整する役割があります。
ニューラルネットワークをデータが通過するごとに、各層でデータを抽出し単語の出現確率や関係性、文脈などを学習します。

ニューラルネットワークを通した学習によって、LLMは人間のような精密で高精度なコミュニケーションを会得し、高精度な自然言語処理を実現できるのです。

文脈理解

LLMがテキストデータを理解するためには、ニューラルネットワークを通した学習だけでなく、文脈理解が必要不可欠です。
ニューラルネットワークによって、単語の意味や文の関係性を理解すれば、文脈や背景を把握できます。

例えば「彼は革の財布を買った」という文章の場合は、「革」が「川」ではなく「動物性の革を加工した素材」であることが理解できるのです。
文脈理解によって人間が読み取るような理解力と応答能力を獲得することで、円滑なコミュニケーションを実現できます。

デコード・出力

LLMが機械学習を通して文脈を理解できるようになれば、出力ベクトルを修正しテキストデータへ変換するデコードを行えます。
デコードは、LLM内で蓄積したベクトルデータを自然なテキストデータに変換し、出力することです。

デコードによって入力されたテキストデータに対する応答を、「人間が返答したような自然なもの」に変換できます。
LLMの特徴である「人と同程度の自然なコミュニケーション」を実現するために、デコードによってベクトルデータをテキストデータに変換し出力します。

LLM（大規模言語モデル）の種類

LLMの主な種類は、次の通りです。

• BERT
• ChatGPT
• LaMDA
• PaLM
• Gemini

LLMには複数の種類がありますが、なかでも代表的なモデルを5つご紹介します。

BERT

BRETは、2018年にGoogle社が発表した自然言語処理モデルです。
大量のテキストデータによって機械学習されたモデルであり、文のマスキングタスクと文予測タスクによって文脈理解を促進しました。

BERTは、現在世に出回っているLLMのなかでも初期に登場したモデルです。
文脈理解による自然言語処理に特化したAIモデルで、発表当初は各企業や研究機関から注目を集めました。

ChatGPT

ChatGPTは、OpenAI社による大規模言語モデルです。
2018年にGPTとGPT-2が誕生し、2020年に膨大なテキストデータを学習したGPT-3が公表されました。

世界中で大きな反響を呼んだGPT-3.5は2022年に発表され、人間と同じような応答能力やアイデア創出、言語処理能力を実現しました。
さらに2023年にはGPT-4が誕生し、テキストだけでなく画像の入力や生成を実現し、数学や化学、法律、経済学、コーディングなどの分野での精度を向上させました。

2024年にはGPT-4oが発表され、テキスト、音声、画像など、複数の形式のデータを処理できるLLMへと成長しています。

LaMDA

LaMDAは、2021年にGoogle社がBERTの後に開発した大規模言語モデルです。
GPT-4やBERTと同じく、ニューラルネットワークアーキテクチャ「Transformer」をベースとして開発されており、ユーザーとの自然な対話を目的としています。

会話型AIとしてファインチューニングしたことで、ユーザーとの自然なコミュニケーションを実現しました。
なお現在はGoogle社の対話型AIサービス「Bard」に、LaMDAが採用されています。

PaLM

PaLMは、2022年にGoogle社がLaMDAの後継として開発した大規模言語モデルです。
LaMDAがユーザーとの会話を目的としたモデルであるのに対して、PaLMはプログラムのコーディングやジョークの説明、論理理論に基づいたアウトプットなど幅広く対応しています。

質疑応答や文脈理解など高精度な自然言語処理を得意としており、言語翻訳機能までも有しています。

Gemini

Geminiは、2023年にGoogle社によって発表された最新の大規模言語モデルです。
PaLMを改良したPaLM2の後継モデルとして開発され、GPT-4を凌ぐほどの性能を持ち合わせています。

テキスト、画像、音声など複数の種類のデータを同時に扱えるネイティブマルチモーダルにより、複雑な情報処理を実現し、日常生活だけでなくビジネスシーンでも幅広く活用されています。
また高度な推論性能を持ち合わせており、複雑な文字情報や視覚情報を理解することが可能です。

さらにPythonやJava、C++、Goなど基本的なプログラミング言語を理解しているため、高精度なコード生成によって開発領域においても高度なスキルを発揮します。

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生成AIやLLMでできること

生成AIやLLMは、さまざまな情報処理やアウトプットの機能を備えています。
生成AIやLLMでできることは、主に次の通りです。

• 情報検索や意味解釈
• 機械翻訳
• 仮想アシスタント
• 文章生成や要約
• 文章校正や補完
• 質問応答
• プログラムのバグチェック

他にも近年では、画像や音声による学習や生成に対応しているLLMも登場しています。
日常的な情報検索や意味解釈、機械翻訳だけでなく、プログラムのバグチェックなどビジネスシーンで活用できる機能を多彩に備えています。

生成AIやLLMを活用すれば、業務の効率化により生産性を向上させることが可能です。

生成AIやLLMのビジネスにおける活用方法

生成AIやLLMのビジネスにおける活用方法は、次の通りです。

• カスタマーサポート
• 市場調査
• 文章作成・翻訳
• クリエイティブ制作
• 教育・学習支援
• システム開発支援

上記は一例ですが、ビジネスシーンのさまざまな場面で、生成AIやLLMが活躍します。
上記の活用方法を参考に、自社で生成AIやLLMを活用する方法を検討しましょう。

カスタマーサポート

LLMを活用すれば、カスタマーサポート業務を効率化できます。
例えばお問い合わせページやFAQページに、LLMを活用したチャットボットを設置すれば、ユーザーの問い合わせ内容に対して自動的に応対します。

コールセンターへの問い合わせが減少し、従業員の業務負担を軽減し人件費削減にもつながるため、企業にとってメリットの多い活用方法です。
さらにチャットボットによって空いたリソースを他の業務にまわせるため、生産性の向上にもつながります。

またLLMを活用したチャットボットは、24時間365日応対できるため、スピーディーな顧客対応によって顧客満足度を向上させられます。

市場調査

LLMは、市場調査やマーケティング活動にも活用できます。
LLMは膨大な量のテキストデータを瞬時に読み取り、要約してアウトプットすることが可能です。

膨大な市場データを収集し分析するには、時間と労力がかかるため、LLMを活用することで業務効率を向上できます。
市場調査にかかる負担を軽減しながら、高精度なデータ分析によって市場ニーズを把握できるため、営業活動やマーケティング活動を有効的に進められます。

文章作成・翻訳

LLMは人間が書いたような文脈で、文章作成と翻訳が可能です。
指示を出せば、文章に特徴を持たせてテキストを生成できるため、長文リポートや論文の作成を生成AIに自動化させられます。

文章の作成、要約だけでなく多言語を翻訳する機能も備わっており、英語やハングル語によるリポート作成や要約も可能です。
従来であればライターや翻訳者を雇い、行ってきた業務をLLMに代行させれば、人件費を抑えながら短時間で文章作成・翻訳を実現できます。

クリエイティブ制作

LLMはテキスト生成だけでなく、音声や画像の生成が可能です。
画像や音声、音楽、キャッチコピー、デザインなど、クリエイティブな職種が担当してきた業務をLLMで代行できます。

アニメーションや音楽、ミュージックビデオの生成など、多ジャンルでLLMが使用されており、事務業務だけでなくクリエイティブ制作にかかる工数を削減できます。

教育・学習支援

LLMは、従来のe-ラーニングでは難しかったパーソナライズされた学習支援を実現しました。
教育・学習支援の領域において、LLMはユーザーの興味関心や得意・不得意分野を分析し、適切な教材や参考資料を提供できます。

ユーザーが学習したい分野や理解度を把握し、必要に応じて補足説明や問題演習を行ってくれるため、効率的に学習を進められます。
LLMを活用した学習支援ツールを導入すれば、ユーザーごとにパーソナライズされたアドバイス・指導によって、成績を伸ばすことが可能です。

システム開発支援

LLMはプログラミングコードの生成やバグ検知までできるため、システム開発を支援できます。
開発領域におけるすべてのプロセスでLLMが活躍するため、開発担当者の負担を大幅に軽減することが可能です。

単純作業となるコード生成やバグ検知をLLMで自動化すれば、エンジニアはクリエイティブな業務にリソースをまわせるため、より高品質なシステム開発を実現できます。

LLM（大規模言語モデル）の課題点

LLMを活用する際には、いくつか課題点があるため注意しなければなりません。
LLMの課題点は、次の通りです。

• ハルシネーションを起こす可能性がある
• 敵対的プロンプトへの対策が必要
• モデルによって出力精度が異なる

各課題点を確認して、LLMを活用する際の参考にしてください。

ハルシネーションを起こす可能性がある

ハルシネーションとは、日本語で「幻覚」の意味を持つ生成AIにおける課題です。
ハルシネーションは大きく分類して、学習したデータとは異なる誤情報を出力する「Intrinsic Hallucinations」と、学習データには存在しない嘘の情報を出力する「Extrinsic Hallucinations」の2種類です。

LLMが、偏った情報や誤情報をもとに回答内容を生成するため、ハルシネーションが起こります。
具体的には、プログラミングコードが誤っていたり数値が古いものであったりと、ユーザーが求めている情報とは異なる誤情報を「もっともらしく」出力します。

ひと目見ただけでは気づけないほど精密でもっともらしい誤情報が出力されるため、慎重に確認しなければ情報が誤っていることに気づけません。
LLMを活用する際には、ハルシネーションのリスクを考慮して、生成された成果物を慎重に評価する必要があります。

敵対的プロンプトへの対策が必要

LLMを活用する際には、敵対的プロンプトへの対策が必要です。
敵対的プロンプトとは、悪意のある言語モデルへの攻撃です。

LLMに対する敵対的プロンプトには、次のような種類があります。

敵対的プロンプトに対する対策は、いまだに複数の欠陥があり完璧ではありません。
そのためLLMを活用する際には、敵対的プロンプトのリスクを考慮した上で、適切に使いこなすことが大切です。

モデルによって出力精度が異なる

LLMはモデルによって出力精度が異なるため、自社が求める精度を備えたモデルを選ぶ必要があります。
ChatGPTのGPT-3よりGPT-4のほうが出力精度が高く、ハルシネーションのリスクも低いです。

BardはGoogleと連携することでリアルタイムな情報提供を強みとしているのに対して、ChatGPTは人間に近い自然な対話を強みとしています。
モデルごとの強みや特性を理解した上で、自社に必要なLLMを選ぶことが大切です。

生成AIとLLMの違いを理解して適切なモデルを活用しよう

LLMは生成AIの一部であり、自然言語処理に特化した技術です。
近年話題のChatGPTやBardもLLMの一種であり、モデルごとに強みや特性が異なります。

生成AIやLLMを活用すれば、カスタマーサポートや市場調査、文章作成・翻訳などさまざまな業務を効率化できるため、従業員の負担を軽減できます。
さらに空いたリソースを他の業務にまわせば、生産性を向上させて業績をアップさせることが可能です。

LLMを業務に活用したい場合は、生成AIとの違いを理解した上で、自社に必要な機能・出力精度を兼ね備えたモデルを導入しましょう。

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