LLM

LLMとは

LLMはLarge Language Modelの略で、日本語では大規模言語モデルを指す。大量のテキストデータで学習し、入力文脈に続く言葉（トークン）を予測して文章を生成するAIモデルの総称。

代表的な用途

文章生成・編集

• メール文案、説明文、企画のたたき台
• 言い換え、校正、トーン調整

要約・翻訳

• 長文要約、議事録整理
• 多言語翻訳、用語統一

質問応答・分類

• FAQ対応、チャットボット
• 文書のカテゴリ分け、タグ付け

コード支援

• サンプルコード生成
• バグ原因の候補出し、テスト作成

仕組みの要点

• 入力文から「次に来やすい語」を確率的に予測し、出力を組み立てる
• 指示（プロンプト）次第で、出力の形式・粒度・トーンを調整できる

強み

• 幅広いタスクを1つのモデルでカバーしやすい
• 文章の下書き作成や整理が速い
• 例示（少数例）や制約条件を与えると精度が上がりやすい

注意点

ハルシネーション

ハルシネーション（ハルシネーション：もっともらしい誤情報を作ること）が起こり得る。

• 数字、固有名詞、出典が必要な内容は要検証

最新情報・一次情報

• 学習時点に依存するため、直近の出来事は誤ることがある
• 必要なら検索や社内文書参照（RAGなど）で補う

機密・個人情報

• 入力内容の取り扱いは、社内規程やサービス設定に従う

関連用語

• 生成AI（セイセイエーアイ：指示から文章や画像などを生成するAIの総称）
• プロンプト（プロンプト：AIへの指示文）
• RAG（ラグ：外部資料を検索して回答に反映する手法）
• ファインチューニング（ファインチューニング：追加データでモデルを調整する手法）