LLMとは？ChatGPTとの違いは？ビジネス活用方法・種類・導入コスト・代表サービスを徹底解説！

生成AIの発展に伴い、「LLM（大規模言語モデル）」への関心が高まっています。特に、ChatGPTの急速な普及により、GPT-3.5やGPT-4に代表されるLLMという用語はメディアでも非常に多く取り上げられています。しかし、多くの方は、LLMの真の能力や、それをビジネスにどう活用すればよいのか、把握するのを難しく感じているようです。

例えば、「LLMは高額で導入が難しい」という誤解や、「LLMは技術者でなければ理解できない」という考えを持っている方も多くいます。

この記事では、LLMの正しい理解と具体的な活用方法、導入コストの分析をわかりやすく解説します。LLMの適切な選定と活用がどう自社の成長につながるのかを理解するため、ぜひご一読いただくと、読者の皆様にとっての具体的なメリットとなるでしょう。

こちらでChatGPTの仕組み、活用方法を詳しく説明しています。

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ChatGPTの導入支援ができるAI開発会社について知りたい方はこちらで特集していますので併せてご覧ください。

LLMとは？

LLM（Large Language Models）は日本語に訳すと「大規模言語モデル」で、多くのテキストデータから学習し、人間のような文章を生成できるAIモデルの一種です。言語処理の分野で最先端の技術であり、昨今注目されている生成AIの代表格と言えます。

AIモデルにどんな種類があるかこちらの記事で詳しく説明していますので併せてご覧ください。

ほとんどのLLMはインターネット上の膨大なテキスト情報からパターンを学び取り、自然言語処理（NLP）の分野の一種であり、人々が普段使う言語を理解し生成する能力を持ちます。大量のデータと複雑なアルゴリズムに基づいて動作し、多岐にわたるタスクで使用されることが一般的です。

関連記事：「自然言語処理（NLP）とは？テキストマイニングに必須なのはなぜ？仕組み・3つの活用事例徹底解説！」

LLMの歴史

自然言語処理の初期の段階では、ルールベースや統計ベースの手法が主に用いられました。2010年代初頭ごろから、ディープラーニング（深層学習）の進展に伴い、単語の埋め込みやRNN、LSTMなどのアーキテクチャが開発されました。

関連記事：「ディープラーニングと機械学習の違いは？使い分け注意点、ビジネス活用事例徹底解説！」

2017年、GoogleがLLMのベースとなるTransformerというモデルを発表しました。このモデルは文中の単語どうしの関連性を理解する注意機構（Attention機構）を導入し、自然言語処理の分野に革命をもたらし、昨今のLLMの全世界的な流通の発端となっています。

このTransformerをベースに、BERTやGPTのような有力モデルが登場しました。特に、GPTシリーズは大規模なパラメータを持つモデルとして注目されています。

2020年代に入ると、より大規模なモデルが開発され、LLMが主流となりました。OpenAIのGPT-3、GPT-4などが代表例です。

ChatGPTはLLM？

ChatGPTは直接的にLLM（大規模言語モデル）ではなく、LLMを基に構築された対話型AIのサービスです。OpenAIのGPT-3、GPT-4と言ったLLMによって駆動されており、質問への回答、文章生成、会話シミュレーションなどを行います。

Googleの対話型AIであるBard（現在はGemini）は、GoogleのLLMであるPaLMやGeminiをベースとしており、MicrosoftのCopilotでは、GPTをベースとしています。

このように、ChatGPT自体はLLMではなく、LLMをベースとし、コミュニケーションを取りやすいインターフェースを持つ対話型サービスというのが正確な表現です。

LLMとSLMの違い

2023年後半頃からは、LLMと対をなすキーワードとしてSLMという言葉が使われるようになりました。

SLMとは小規模言語モデルを指し、特定の用途に限定した活用が可能で、計算コストが少なくコスト効率に優れた言語モデルとなっており、LLMに比べてデバイス搭載など多用途で扱いやすいとされている軽量のモデルです。

GPTはLLMであるのに対し、SLMにはMicrosoftのPhi-2、Phi-3や、NTTのtsuzumiが該当します。

SLMとは何か、どんなモデルがあるか、こちらの記事で詳しく説明していますので併せてご覧ください。

LLMの特徴

LLMの特徴は以下の通りです。

上記の特徴が、LLMが複雑で高度なタスクを実行できる理由を説明しています。

ただし、パラメータをとにかく大きくしようとする時代も限界が見え始めているという意見もあります。量子技術を用いて計算量を抑制することで高性能なハードウェアを不要とする量子LLMも既に実用化されています。

関連記事：「KandaQuantumがLLMを組み合わせた量子生成AI「CalQamel」開発開始」

LLMで何ができる？

LLMは、以下の主要な機能を提供しています。

尚、GPTやGeminiのようにLLMとして知られているモデルも、言語処理以外にも画像認識やデータ分析等が可能なモデルとして発展しています。LLMという言語に特化したモデルというよりも、マルチモーダルと呼ばれる複数のデータを扱える統合的なモデルとなってきていることには注意が必要です。

関連記事：「VLMとは？画像とテキストを統合処理する仕組み・メリット・デメリット・活用分野を徹底紹介！」

LLMの仕組み

LLMの内部は、以下のように主に3つの要素で構成されています。

LLMで使用されるアルゴリズム

以下は、LLMがどのように動作するかを支える主要なアルゴリズムと技術です。

これらの機能と仕組みは、LLMを非常に強力で多岐にわたるタスクをこなせるツールにしており、その応用範囲は今後も広がりを見せるでしょう。

代表的なLLMサービス

商用利用可能な商品を含めて、主要LLMには以下があります。基本的に、一つのシステムで一つのLLMが実装されていますが、LangChainの活用により複数のLLMを組み合わせて順番に使用することも可能です。

こちらでLangChainの機能、活用事例を詳しく説明しています。

OpenAI GPT-3、GPT-4

OpenAIのGPT-3とGPT-4は、特に多言語対応の強力なモデルで、その大規模な訓練データと洗練されたアーキテクチャによって、さまざまな言語の生成と理解が可能です。

GPT-3は、1750億のパラメータを持つ強力なモデルで、20種類以上の言語を理解し生成できます。文章生成、翻訳、要約、質問応答など、多岐にわたるタスクに対応しています。

GPT-4は、GPT-3をさらに強化したモデルで、非公開ですが5000億〜1兆個くらいと推測される多くのパラメータと進化した技術を使用しています。多言語対応の能力はさらに強化され、より精度の高い結果を提供できます。

Anthropic Claude 2

「Claude」は、Anthropic社によって提供される次世代型AIアシスタントで、テキストの要約、文書作成、コーディングなどのタスクに対応するチャット型サービスの機能を持っています。Anthropic社は、OpenAIの元研究者によって設立されたスタートアップ企業です。

ClaudeはChatGPTやGoogle Bardと同様の分野で展開されており、チャットインターフェースをユーザーに提供しています。さらに、APIの提供やSlackなどとの連携が可能で、多岐にわたるサービスとの組み合わせが容易です。

2023年7月に新版「Claude 2」が発表されました。米OpenAIの「ChatGPT」と競合するテキスト生成AIモデルとして位置付けられています。Claude 2は前世代に比べて、パフォーマンスと安全性の向上が図られ、より長い回答を生成することが可能になっています。また、Claude 2は有害な出力の生成確率が低く、より安定した動作を実現しているとされています。

Claude 2は、米国と英国での公開ベータ版として提供が開始されました。2023年10月にはグローバルにアクセス可能になり、日本を含む95の言語をサポートしていることで、日本からの利用も容易になっています。

Claude 2のグローバル展開は、Amazon社の支援を受けています​​。Anthropicは、ビジネス向けにClaude 2へのアクセスを提供しています。

Claude2の使い方をこちらの記事で詳しく説明していますので併せてご覧ください。

Google LaMDA

Google LaMDA（Language Model for Dialogue Applications）は1370億のパラメータを持ち、特に会話型アプリケーションに焦点を当てた言語モデルです。2017年にオープンソース化されています。

LaMDAは、自然な会話の流れを模倣する能力を持ち、人と人との対話のように感じる応答を生成できます。現在はGoogleの対話型AI「Bard」に採用されています。

Google PaLM2

PaLM2は、多言語対応、推論、コーディングの性能を向上させた最先端のLLM（大規模言語モデル）で、前世代のPaLMの研究を発展させています。100以上の言語テキストを学習し、ニュアンスを含む表現の理解、翻訳、生成が可能で、効率的に高速な動作を実現しています。

一部報道によれば、PaLM2のパラメータ数は3400億とされており、従来のモデルよりも高性能であると言われています。

PaLM2の特徴、すごいところをこちらの記事で詳しく説明していますので併せてご覧ください。

Google BERT

Google BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）は、Googleが2018年10月に発表した自然言語処理（NLP）モデルです。日本語では「Transformerによる双方向のエンコード表現」と訳されています。

BERTは、翻訳、文書分類、質問応答などのNLPタスクにおいて2018年当時の最高スコアを叩き出し、大きな注目を集めました。強みはその汎用性で、WikipediaやBooksCorpusなどの大量の文章データを事前学習し、様々なタスクに応用できる点です。

Googleは、検索システムにBERTを導入し、ユーザーへの理解を深めており、その実績は「GLUE」という指標で最高スコアを収めています。ゆくゆくはGeminiに置き換えられていくことが予想されます。

Gemini

Geminiとは、Googleが開発した生成AIモデルです。LLM（大規模言語モデル）ですが、そもそもの設計がマルチモーダルであるため、テキスト、画像、オーディオ、ビデオ、コードなど様々な種類の情報を扱うことができ、人間の学習や相互作用に近いものです。

機械学習で囲碁の世界チャンピオンに勝ったことで知られる囲碁プログラムAlpha Goを開発したDeep Mind社が関わっており、GeminiにはAlpha Goの技術が備わっていることが発表されています。

機械学習を駆使したAlphaGoは、自ら戦略を練る「思考」能力で人間を超えました。Geminiはそこに、言語処理能力を加えることで、単なる問答サービスを超え、より高度なサポートが可能になると期待されます。

Geminiとは？どんな特徴があるか？こちらの記事で詳しく説明していますので併せてご覧ください。

Meta Llama 2、Llama 3

Llama 2（ラマ2）はMetaとMicrosoftが共同で開発した次世代のLLM（大規模言語モデル）で、オープンソースとして研究や商用利用に無料で提供されています。その名前は「Large Language Model Meta AI」の略から来ています。

Llama 2はGoogleやOpenAIのLLMの代替として機能し、大量のテキストデータを学習することでさまざまな自然言語処理タスクをこなすことができます。

Llama 2は、3つの異なるモデルを提供しており、それぞれ70億、130億、700億のパラメーターでトレーニングされています。さらに、会話に特化した「Llama 2 Chat」というバージョンもリリースされています。

この提供により、Microsoftツールを使用する開発者はMetaのLlamaモデルやOpenAIのGPTモデルを選択できるようになります。特に、最大サイズの700億パラメーターモデルは「ChatGPTに匹敵する」と評されます。

Llama 2の提供は2023年7月18日に開始され、商用利用も可能な形で無料で提供されるため、その活用範囲は広がると期待されています。

そして2024年4月19日には、Llama 3が発表されました。Llama 2、Llama 3ともにオープンソースなのでローカルLLMなど別企業のカスタムLLMのベースとされて使われることも多いLLMです。

Llamaの詳細な特徴、使い方をこちらの記事で詳しく説明していますので併せてご覧ください。

Alpaca 7B

「Alpaca」とはスタンフォード大学が開発・公開した特別な言語モデルで、Metaの大規模言語モデル「Llama」の7B（70億）パラメータモデルを基盤としています。このLlamaモデルは、他の一般的な大規模言語モデルと比べてパラメータ数が少なく、その効率性から世界中の研究者が利用しています。

Alpacaは学術目的にのみ利用が許可されており、商用利用は禁止されています。

Alpacaの開発においては、特に「命令追従性」に焦点が当てられました。これにより、より小さな環境でGPT-3.5と似た動作を簡単かつ安価に再現できる能力が提供されています。

NEC日本語特化型LLM

NECは、日本語に特化した「ジェネレーティブAI」（生成AI）を開発し、それに関連したサービスをトータルで提供すると発表しました。この新たなLLM（大規模言語モデル）は、130億パラメーターを持ち、世界最大級の日本語に特化したモデルとされています。

このLLMの最大の特長は、性能で海外製のLLMを凌駕しつつ、非常にコンパクトで超軽量化されている点です。パラメータサイズは海外製と比較して13分の1に抑えられており、標準的なサーバーでも動作可能な設計になっています。これにより、アプリのスムーズな動作や電力消費、サーバーコストの削減が可能になります。

NECのLLMの性能は、日本語言語理解の評価システム「JGLUE」で確認され、知識量で81.1%、文書理解で84.3%のスコアを記録しました。これは「世界トップレベルの性能」と評され、従来、日本語のLLMがほとんど存在しなかった中で、あらゆる業界の業務に適応可能なモデルとなると期待されています。

関連記事：「日本語特化LLMおすすめ徹底解説！なぜChatGPTだけでは不十分？現状と今後の期待」

BitNet b1.58

BitNet b1.58は、Microsoft Research AsiaとChinese Academy of Sciencesの共同研究チームによって開発された軽量LLMモデルです。2024年2月27日に論文『The Era of 1-bit LLMs: All Large Language Models are in 1.58 Bits』で発表されました。

主な特徴を以下に挙げます。

• 量子化技術：各パラメータを-1、0、+1の3値で表現する1.58ビット量子化技術を採用しています。
• メモリ使用量：70Bパラメータモデルで、LLaMAの7.16分の1
• 推論速度：LLaMAの4.1倍
• エネルギー効率：行列乗算のエネルギー消費がLLaMAの71.4分の1
• 性能：従来の32ビットや16ビットモデルと同等の性能を発揮しつつ、大幅な効率化を実現しています。
• スケーラビリティ：モデルサイズが大きくなるほど、効率性が向上する傾向があります。

BitNet b1.58は、大規模言語モデルの軽量化と効率化に大きな可能性を示しており、AIの社会実装を加速させる潜在力を持っています。ただし、現時点では研究段階にあり、実用化にはさらなる開発と検証が必要です。

この技術の進展により、モバイルデバイスでのAI実装やクラウドインフラの効率化など、様々な分野でのイノベーションが期待されています。

関連記事：「1ビットLLMの衝撃！BitNet b1.58の概要と活用方法について徹底解説！」

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LLMを利用した企業戦略

LLMは人材育成から製品開発まで、幅広い分野で企業の効率と革新を向上させる重要なツールとなっています。企業はこれらの機能をうまく活用することで、市場での競争力を強化し、未来への成長を促進することが可能です。

尚、前提として、LLMを活用するという観点で、LLMを自社開発する、という考え方を持つことはあまり適切ではありません。もちろん不可能ではありませんが、LLMを自社開発するには、高性能なGPUの調達を始め、膨大な費用と時間が必要となるため、Microsoftから大型の資金調達を実施しているOpenAIや、Google、Metaといった巨額の研究開発費用を注ぐことのできる会社が独自LLMを提供していることが多いです。（上述の通り、日本でも研究開発費を投資し、自社LLMを提供している会社もあります）

そのため、企業戦略としてのLLM活用を検討する際には、LLMを自社開発するのではなく、提供されているLLMを適切にカスタマイズして活用する、という考え方に立ったほうが良いということを前置きします。

LLMをビジネス活用するためのアイデアを以下で提案します。

カスタマーサポートの自動化と効率化

LLMの使用は、カスタマーサポート業務を革新的に変革しています。LLMを活用したチャットボットは、顧客からの質問に24時間365日対応することが可能で、人的リソースの削減と応答時間の短縮が実現しています。

また、多くのLLMは多言語対応が可能で、異なる言語を話す顧客へのサポートも効率的に提供できます。

特に、RAGと呼ばれる技術を用いて、企業独自の内部データ（例えば製品に関するよくある質問と回答など）を元に回答を行えるようにすることで、企業ごとに適切なカスタマーサポートを実現することが可能になります。

オリジナルの回答を行うLLMを構築する手法として、ファインチューニングと呼ばれる手法もありますが、外部に保管したデータを参照しながら回答を生成するRAGのほうが一般的にコストメリットが優れているため、多くの企業がRAG技術を取り入れています。

そして、顧客の過去の対話履歴を活用したり、購買履歴データと組み合わせることで、より個人個人に合わせたサポートを提供することも可能です。

RAGについてはこちらで詳しく解説しています。

関連記事：「PKSHAグループと三井住友トラストHDが大規模言語モデルを活用した次世代コンタクトセンターを構築開始」

関連記事：「ELYZAが自社モデルとOpenAI社モデルでJR西日本グループ企業の顧客対応業務を半自動化」

コンテンツ生成とマーケティングの強化

マーケティング領域でも、LLMの力を借りることで多くの進展が見られます。LLMは、コンテンツライターと連携して、効率的に高品質なコンテンツを生成することができます。

そして、顧客の嗜好や行動を解析し、ターゲットに合った広告内容を自動生成することが可能です。ソーシャルメディア戦略では、ソーシャルメディア上のトレンドを分析し、最適なタイミングでの投稿やキャンペーンの設計が可能になります。

ただし、LLMの特性として、ハルシネーションと呼ばれる「もっともらしく嘘をつく（事実に基づかない情報を生成する）」という性質があるため、コンテンツを提供する前に専門家による人力チェックなどの工程が欠かせませんので注意が必要です。

データ分析とインサイト抽出の最適化

データドリブンな決定を支援するためにも、LLMの活用が進んでいます。大量のデータを処理し、意味のある可視化を提供することで、企業はより迅速な意思決定が可能になります。

データドリブン経営のメリットをこちらの記事で詳しく説明していますので併せてご覧ください。

ChatGPT等を通して活用可能なデータ分析機能では、データの中から重要なパターンやトレンドを自動的に特定し、ビジネス戦略の構築に活用することができます。さらに、過去のデータから未来のトレンドを予測し、供給チェーン管理や販売予測など、さまざまな業務で使用することができます。LLMは、それらの分析結果を適切な表現で言葉で出力することができます。

例えば、アンケート内容の分析など、多くのテキストデータからマーケットニーズや顧客の声を可視化することも可能です。

LLMを活用したこれらの戦略は、企業が効率的でパーソナライズされたサービスを提供し、競争優位を築く重要な手段となっています。。

人材育成と教育プログラムのサポート

LLMは、人材育成と教育の分野にも革新的な影響を与えています。

LLMは学習者の能力や興味に応じたカスタマイズされた学習プランを生成できます。これにより、各個人のニーズに合わせた効率的な学習が可能になります。複雑なテーマや専門知識を要する分野でも、LLMは容易に理解できる教材やチュートリアルを生成できます。

さらに、オンライン学習プラットフォームと組み合わせることで、学習者に対してリアルタイムでフィードバックを提供し、学習プロセスを強化します。そして、多言語対応のLLMを使用することで、世界中のさまざまな言語を話す学習者にも、均等な教育の機会を提供できます。

製品開発とイノベーションの推進

LLMは、製品開発とイノベーションの推進にも貢献しています。クリエイティブなプロセスを支援するために、LLMは新しいアイデアやコンセプトをスピーディーに提案できます。LLMの解析と提案能力により、企業は新しいテクノロジーの探求や既存製品の改善をより迅速に行えるようになります。

例えば、SWOT分析やPEST分析など、戦略を検討するための分析をLLMが行うことなども可能です。

LLMはインターネット上の大量のデータから、市場トレンドや競合分析を迅速に実行し、製品開発の方向性を提供します。そして、技術的なドキュメントや設計ガイドラインを解釈し、エンジニアとデザイナーがプロトタイプを効率的に開発するのを助けることができるでしょう。

サプライチェーン管理とロジスティクスの改善

LLM（大規模言語モデル）をサプライチェーン管理とロジスティクスに適用することで、サプライヤーとの通信（例えばメール連絡など）を自動化し、情報共有の効率を上げ、協力関係を強化することもできます。

他にも、サプライチェーンに影響のある政治的な状況などを、ニュースから分析して、リスク管理を行うことなども可能になります。

法規制とコンプライアンスのモニタリング

法規制とコンプライアンスの分野でも、LLMは非常に役立つツールです。例えば、世界中の異なる司法管轄で変わる法規制の最新情報を効果的に追跡するのをサポートし、企業が常にコンプライアンスを維持できるようにします。多国籍企業の場合、異なる国の法規制を同時に追跡し、必要に応じてその地域の言語で対応することが可能になるでしょう。

また、契約書や企業内ポリシーなどの文書を分析し、法規制や業界基準との整合性を自動でチェックします。LLMによって、法的リスクの評価を自動化し、企業がリスクを最小限に抑えるための対策を策定できるように支援されるでしょう。

LLMのこれらの機能は、特に国際的なビジネスを展開している企業にとって、業務の複雑さを大幅に削減し、戦略的な意思決定を助ける重要な役割を果たすでしょう。

関連記事：「弁護士ドットコムとPKSHA Technologyがリーガル領域に特化したLLM「リーガルブレイン」を共同開発」

マテリアルズインフォマティクスでもLLMを活用

GPTなどのLLMは、マテリアルズインフォマティクス（材料科学）の複雑な知識構造やデータフレームを自動的に学習し、レビュー論文からの情報抽出に利用されています。

材料科学におけるLLMの適用は、エンティティ認識（NER）、関係抽出（RE）などの自然言語処理（NLP）技術と組み合わせて使用されます。これにより、材料名、物性、合成パラメータなどの情報を科学文献から効果的に抽出し、材料の性能を評価する際に必要な関係を抽出することが可能になります。

こちらでマテリアルズ・インフォマティクスの定義、成功事例、これからの課題を詳しく説明しています。

LLM導入のコスト分析

LLMの導入に際しては、様々なコストが発生します。具体的なビジネスニーズや目的に応じた慎重な計画と評価が必要です。企業のサイズ、業界、戦略によって最適な導入戦略は変わるため、専門的なコンサルテーションも検討する価値があります。

以下、主要な分野について詳細に分析します。

必要なハードウェアとソフトウェアコスト

開発や運用の人件費

総合的な費用対効果分析

LLM導入の総合的なコスト効果を評価する際には、上記のコストと以下のメリット（利益）を比較して費用対効果を検討する必要があります。

1. 効率の向上
   LLMの導入による業務効率の向上や人的リソースの節約など、具体的な利益の評価。
2.  収益の増加
   新しいサービスや製品の提供による収益増加の可能性。
3. リスクの減少
   コンプライアンスの強化やエラーの減少によるリスクの緩和。
4. 将来の拡張性
   今後の成長や拡張に対する準備としての投資。

LLMについてよくある質問まとめ

まとめ

LLMの定義と概要、活用方法、導入コスト、サービスとツールを解説しました。大規模言語モデルのLLMは、ビジネスの多岐に渡る分野での活用が期待されています。

しかし、適切なサービスやツールの選定は簡単ではありません。自社のニーズに合ったLLMの調査が必要とされます。また、導入コストの分析は、ハードウェア、ソフトウェア、人件費などを慎重に考慮する必要があります。

具体的なビジネスへの活用方法を計画し、開発と調整を検討する段階では、外部開発会社への委託も選択肢となるでしょう。LLMを実業に役立てたい企業経営者にとって、今すぐアクションを起こすことが、スピード感を持って効果的にLLMを活用するために必要です。

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