ニュースでよく見る「LLM」は、ChatGPTのような生成AIの中核にある仕組みの名前です。意味を知ると、AIの得意・苦手の理由も見えてきます。公的資料の定義をもとに平たく解説します。
LLMとは何か
LLMは「Large Language Model」の略で、日本語では大規模言語モデルと訳されます。
- 公正取引委員会は、LLMを「言語に特化した生成AIモデルの一種」と説明しています
- 膨大なテキストデータを使って事前学習されており、会話や論文などのテキスト生成ができます
- 総務省の情報通信白書でも、生成AIの技術の一つとして位置づけられています
「大規模」は何が大きいのか
大規模とは、学習データの量、計算の量、「パラメータ数」と呼ばれる調整項目の数の大きさです。
- 総務省の白書によると、パラメータ数はGPT-2（2019年）の15億から、GPT-3（2020年）では約1,750億へ拡大しました
- GoogleのPaLM（2022年）では5,400億に達しています
- 規模が大きいほど性能が上がる「スケーリング則」が、開発競争の背景になっています
文章を作る仕組みは「次の言葉の予測」
デジタル庁のガイドラインは、LLMを「文章や単語の出現確率を深層学習モデルとして扱う言語モデルを、非常に大量の訓練データを用いて構築したもの」と説明しています。
- 前の文脈から「次に来る言葉として確率が高いもの」を選び続けて、文章を組み立てます
- 人間のように意味を理解して答えるというより、確率の積み重ねで自然な文章ができあがります
「もっともらしい誤り」が出るのは、この仕組みそのものに由来する弱点です。重要な情報は、公式情報で裏を取る習慣が欠かせません。
LLMとChatGPTはどう違うか
- LLMは「モデル（仕組み）」そのもの、ChatGPTやGemini、ClaudeはLLMを組み込んで会話できるようにしたサービスです
- 同じ時期でも、サービスごとに採用するモデルや調整の仕方が違います
- サービス名が同じでも、中身のモデルは時期によって更新されます
迷ったら、サービス名ではなく中身のモデルと料金・制限を比べるのが実態に合っています。
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参照した公式資料
- 総務省「令和7年版 情報通信白書」 https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r07/html/nd112110.html （2026年11月2日確認）
- 公正取引委員会「生成AIを巡る競争」（2024年10月公表） https://www.jftc.go.jp/houdou/pressrelease/2024/oct/241002_generativeai_02.pdf （2026年11月2日確認）
- デジタル庁「行政の進化と革新のための生成AIの調達・利活用に係るガイドライン」 https://www.digital.go.jp/assets/contents/node/information/field_ref_resources/decb64eb-f26e-41cb-8d37-f3dd173108b8/59054b35/20260612_resources_standard_guidelines_guideline_01.pdf （2026年11月2日確認）
この記事はアマガジェ編集部（あまと）が作成しました。事実は各公式情報で確認し、原稿作成の一部に生成AIを活用しています。