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LLM（大規模言語モデル）とは？生成aiとの違いやWeb制作・運用での活用例
近年、AI技術の発展とともに注目されているのがLLMと呼ばれる大規模言語モデルです。文章の生成や要約、質問応答などさまざまなシーンで活用されるようになり、Web制作や運用の現場でも導入が進んでいます。
このページでは、LLMの基本から生成AIとの違い、代表的なモデルや実際の活用事例までを解説します。
目次
LLM（大規模言語モデル）とは
LLMとはLarge Language Modelの略称で、日本語では大規模言語モデルと呼ばれます。大量のテキストデータを学習することで、文章を理解し、自然な文章を生成できるAI技術の一種です。
近年では、ChatGPTやClaude、Geminiといった大規模な言語モデルが広く知られるようになり、ビジネスや日常のさまざまなシーンで利用が進んでいます。 LLMの特徴は、単語や文の意味を単独でとらえるのではなく、前後の文脈をふまえて言葉の意味を理解し、適切な応答や表現ができる点にあります。
これにより、定型的なルールに基づいた処理ではなく、人間らしい柔軟な言語運用が可能になります。 このようなモデルは、自然言語処理（NLP）という分野の中で発展してきたもので、深層学習（ディープラーニング）による高度なパターン認識を通じて構築されています。
テキスト生成、要約、翻訳、質問応答、コード生成など、応用範囲は非常に広く、今や生成AIの中心的な存在とされています。 LLMは特定の用途に限定されない汎用性の高さを持ち、今後もさまざまな分野での活用が期待されています。
Web制作や運用でも、情報整理やコンテンツ作成の効率化に力を発揮する技術として注目を集めています。
LLMと生成AIの違い
LLMと生成AIは、しばしば同じものとして扱われがちですが、正確には異なる概念です。
LLMは、自然言語を理解し生成するために設計されたAIモデルの一種であり、あくまで言語に特化したAI技術を指します。これに対して生成AIは、画像や音声、映像、コードなどを含むあらゆる形式のコンテンツを生成するAI全般を指す広いカテゴリーです。
つまり、LLMは生成AIの一部として分類される技術であり、生成AIという枠組みの中にLLMが含まれているという関係性になります。
例えば、ChatGPTはLLMを活用したテキスト生成AIですが、画像を生成するAIであるMidjourneyや音声合成を行うAIは、LLMではなく他の生成モデルに分類されます。 この違いを理解しておくことで、LLMの強みや用途をより正確に把握できるようになり、ビジネスやWeb制作への適切な活用判断がしやすくなります。
代表的なLLMモデルと提供サービス
LLMはさまざまな企業や団体によって開発されており、それぞれに特徴的な機能や活用方法があります。ここでは、主要なLLMとそれを基盤とした提供サービスを紹介します。
ChatGPT
ChatGPTは、OpenAIが開発したLLMをベースにしたチャット型の生成AIです。GPT-3.5やGPT-4といったモデルを搭載しており、自然な文章の生成や会話が可能です。
OpenAIは、ChatGPTを一般ユーザー向けにWeb上で提供しているほか、APIを通じて企業が自社サービスに組み込むこともできるようにしています。 ChatGPTは単なるチャットボットではなく、メール文や記事の下書き、コード生成、要約、翻訳など、多岐にわたる用途に対応しています。
また、有料プランでは、最新モデルへのアクセスや機能の拡張も可能です。開発者向けの柔軟なカスタマイズ機能も充実しており、業務効率化やサービス改善に活用する企業が増えています。
ChatGPTについて詳しくは ChatGPTとは？をご覧ください。
Claude
Claudeは、AIスタートアップのAnthropicが開発したLLMで、安全性と説明に重点を置いた設計が特徴です。特に企業利用を意識して設計されており、入力テキストに対して丁寧かつ慎重な応答を行う傾向があります。
Claudeは、長文の取り扱いが得意で、膨大な文書や会話の文脈を保ちながら応答できるのが強みです。
また、ユーザーとのやり取りを通じて、人間らしい意図理解を実現するための調整が重ねられており、感情に配慮した応答や多角的な視点を含む文章を生成できる点も評価されています。
セキュリティ意識の高い組織や、センシティブな情報を扱う業務に適したLLMとして注目されています。
Copilot
Copilotは、MicrosoftとOpenAIの連携によって提供されている生成AIで、Microsoft Office製品やWindowsの標準機能に統合されているのが特徴です。
WordやExcel、PowerPointといったビジネスツール内で、文章作成やデータ整理、資料の要約などをアシストする機能として活用されています。 特に企業内での文書業務の自動化や効率化に強く、普段の業務フローにそのまま組み込める点が大きな魅力です。
ITリテラシーの高くないユーザーでも扱いやすく、業務の負担軽減や作業スピードの向上に寄与しています。また、Microsoft Azure経由で提供されるCopilot APIを活用すれば、独自の業務システムに組み込むといった高度なカスタマイズも可能です。
Gemini
Geminiは、Googleが開発・提供する大規模言語モデルです。旧名はBardで、Geminiとして再ブランドされて以降、複数のタスクに対応するマルチモーダルな性能を備えています。
テキスト生成だけでなく、画像や音声、動画といったさまざまな情報形式を扱えるのが特徴です。 Google検索やGoogle Workspaceと連携して動作し、GmailやGoogleドキュメント内での文章提案、表現の言い換え、要点の要約といった支援を行います。
また、GeminiはGoogleのクラウドサービス経由でAPI提供もされており、開発者が自社のアプリケーションに組み込むことも可能です。
Googleの検索インフラとの親和性が高いため、SEOでも活用されています。
LLMの注意点
LLMは非常に高性能で多機能な技術ですが、導入や活用にあたってはいくつかの注意点が存在します。ここでは、主なリスクや課題について紹介します。
ハルシネーションを起こす可能性
LLMは、人間のように自然な文章を生成できる一方で、事実と異なる情報をもっともらしく出力してしまうことがあります。これをハルシネーションと呼びます。
たとえば、存在しないデータを引用したり、あたかも本当であるかのような架空の情報を提示したりすることがあります。これは、モデルが統計的なパターンをもとに文章を生成しているために起こる現象であり、意図的に嘘をついているわけではありません。
Webサイトでの情報発信や社内資料の作成においてハルシネーションが発生すると、誤解を招いたり、信頼性の低下を招いたりする可能性があります。そのため、生成された内容は必ず人の目で確認し、必要に応じてファクトチェックを行うことが重要です。
セキュリティとプライバシーの問題
LLMは、入力されたテキストを学習や解析に使用する場合があり、扱う情報によってはセキュリティやプライバシーに関するリスクが生じることがあります。
特に、クラウド上で提供されるLLMサービスを利用する場合、社内の機密情報や個人情報を不用意に入力してしまうと、意図しない情報漏えいにつながる可能性があります。
また、サービス提供元によっては、入力データが学習用途として二次利用されるケースもあるため、利用規約やデータの取り扱い方針を事前に確認しておくことが重要です。業務でLLMを導入する際は、機密性の高いデータを扱わない工夫や、セキュリティポリシーに則った運用が求められます。
法的・倫理的なリスク
LLMの活用には、法律や倫理の観点からも注意が必要です。
たとえば、生成された文章が著作権を侵害している可能性がある、偏見を含んだ内容になっている、人権や差別に関する配慮が欠けているなど、社会的に問題となる出力がされるリスクもあります。
特に、商用利用を前提とするWebコンテンツやマーケティングにおいては、誤解や誤情報によって法的責任を問われるケースも考えられます。そのため、LLMが出力した内容については十分に確認し、必要に応じて専門家の監修を受けることが望まれます。
また、AIに関する法整備は現在も進行中であり、今後の動向によっては対応方針の見直しが求められることもあります。常に最新の情報を把握し、適切な判断と運用を心がけることが大切です。
Web制作・運用でLLMができること
LLMは、単なる情報生成にとどまらず、Web制作や運用の業務においても多彩な活用が可能です。ここでは、実際にどのような機能が業務に役立つのかを紹介します。
文章の作成
LLMは、与えられたテーマやキーワードに基づいて自然な文章を生成することができます。たとえば、Webサイトのサービス紹介文や会社概要、特集記事などのライティング支援に活用できます。
事前に書きたい内容の方向性や目的を指定することで、トンマナや語調に合わせた文章をアウトプットできるため、社内にライターがいない場合でも一定のクオリティを保った原稿が作成可能です。
特に構成を考える段階からLLMを活用することで、ライティングのスピードと質の向上につながります。
文章の要約
長文資料や過去のコンテンツを短くまとめたい場面にLLMは役立ちます。ブログ記事の冒頭に表示するリード文や、SNS投稿用の短縮コメントなどを自動生成することで、情報整理や再利用の効率を高めることができます。
また、クライアントとの打ち合わせメモや議事録を要約し、社内共有用に再構成するといった活用法もあります。情報量が多くなりがちなWeb制作の現場において、要点を素早く整理するツールとして効果を発揮します。
質問への回答
FAQページの作成や、チャットボットの自動応答文生成にもLLMは活用できます。ユーザーから寄せられそうな質問に対する自然な回答を生成することで、ユーザー対応の自動化を図れます。
また、既存のコンテンツから抜き出した情報に基づいて回答文を生成することで、回答の一貫性や品質を保ちながら、手間を大きく削減できます。こうした機能はユーザーの満足度向上や離脱防止につながります。
情報の検索
LLMは、膨大な文書データや既存コンテンツの中から、特定の質問に対する関連情報を探し出す検索アシスタントとしても活用できます。特にWeb制作に関わる仕様書やガイドライン、過去の施策レポートなどを対象に、必要な情報を短時間で抽出することが可能です。
単語単位のキーワード検索では拾いきれない文脈的な情報にも対応できるため、業務効率の向上が期待されます。また、社内ナレッジの共有ツールとしてLLMを活用するケースも増えてきています。
文章の言いかえ
すでに書かれた文章の表現を柔らかくしたり、フォーマルにしたりといった言いかえ作業もLLMが得意とする分野です。ユーザーに伝わりやすい言葉遣いや、トーンを合わせた表現に変換することで、Webサイトの信頼感やブランドイメージを高めることができます。
たとえば、メール文や問い合わせ対応のテンプレートの改善、コーポレートサイトに掲載する文言の見直しなどに活用されることが多く、表現の最適化によりユーザー体験を向上させることができます。
LLMを使ったWeb制作・運用の活用例
実際にLLMをWeb制作や運用の現場で活用する場面は、すでに多くの企業で広がりつつあります。ここでは、具体的な利用例を通して、どのような業務に役立つのかを紹介します。
自社で作成した原稿のブラッシュアップ
Webサイトに掲載する原稿や資料は、内容だけでなく文章表現や構成も重要です。
LLMを活用することで、自社で作成した原稿を読みやすく整えたり、語調を調整したりすることが可能になります。たとえば、やや硬い表現を柔らかくしたい、専門的すぎる表現を一般向けに書き換えたいといったニーズにも柔軟に対応でき、時間をかけずに改善案を得られます。
また、社内確認の前に文章を洗練させておくことで、やりとりの回数を減らし、業務効率化にもつながります。
ブログ記事の作成
定期的なブログ更新はSEOや集客において有効ですが、企画から執筆までを毎回手作業で行うのは負担が大きい業務の一つです。
LLMを使えば、記事構成の提案から見出しの生成、本文のドラフトまで幅広く支援が可能です。たとえば、ターゲットキーワードに基づいた構成を提示させた上で、各セクションの説明文や導入文を生成すれば、執筆スピードを大幅に短縮できます。
また、過去の記事をもとにトーンを合わせた新規記事の作成や、複数パターンのタイトル提案なども可能です。
検索意図の分析
ユーザーがどのような目的で検索しているかを正しく把握することは、SEO対策において極めて重要です。
LLMを活用することで、特定のキーワードに対する検索意図を分析し、コンテンツにどう反映させるかのヒントを得ることができます。
たとえば、◯◯というキーワードで検索する人は何を知りたいのかといった質問を投げかけると、LLMはユーザーの関心ごとや知識レベルを想定した上で、求められている情報の種類を提示してくれます。
これにより、コンテンツ制作時の軸が明確になり、より効果的な情報設計が可能になります。Web運用において、継続的な改善施策を考えるうえで有効な手法です。
まとめ：これからのWeb制作・運用はLLMの活用が必須
LLMは、文章生成や要約、情報検索などの多様な機能を通じて、Web制作や運用のあらゆる場面で大きな力を発揮します。従来の作業を効率化するだけでなく、コンテンツの質を高めたりと、業務の幅を広げる存在として注目されています。
一方で、ハルシネーションや情報漏えいのリスク、倫理面での配慮といった注意点もあるため、活用にあたっては適切な判断と運用体制が求められます。 今後、Web制作やマーケティングの現場では、LLMの特性を理解し、いかに自社の目的に沿って活かせるかが成果を左右する重要なポイントとなっていくでしょう。
また近年では、LLMに適切に情報を読み取らせることで、AIサービス上で自社コンテンツが引用されやすくなり、アクセス向上につながるケースが増えています。こうした活用を支援する役割や考え方として注目されているのが LLMO です。
具体的な取り組み方については、LLMO対策とは？のページをご覧ください。
