LLMとは？仕組み・生成AIとの違い・ホームページでの活用方法をわかりやすく解説

ChatGPTをはじめとする生成AIの普及によって、「LLM」という言葉を目にする機会も増えました。

LLMとは「Large Language Model」の略で、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から言葉のつながりや文脈のパターンを学習し、質問への回答や文章作成、要約、情報整理などを行うAIモデルです。

最近では、文章作成だけでなく、ホームページのコンテンツ企画や更新、問い合わせ対応、プログラムコードの作成など、Webサイトに関わるさまざまな業務でも活用されています。

一方で、「LLMと生成AIは何が違うのか」「ChatGPTそのものがLLMなのか」と、違いがわかりにくい部分もあります。

この記事では、LLMの基本的な意味や仕組み、生成AI・ChatGPTとの違い、ホームページ制作や運用での活用方法、利用する際の注意点までわかりやすく解説します。

LLMを含む代表的なAIモデル・モデル群

従来からAIにはさまざまな種類がありますが、LLMの特徴は、特定の用途だけではなく、幅広い言語を使った作業に対応できる点です。

LLMを含む代表的なAIモデル・モデル群には、次のようなものがあります。

モデル群	提供元
GPT	OpenAI
Gemini	Google
Claude	Anthropic

ChatGPTなど、私たちが普段利用している生成AIサービスの裏側でも、こうしたAIモデルが利用されています。

なお、現在は文章だけではなく、画像や音声など複数の種類の情報を扱える「マルチモーダル」なモデルも増えています。

LLMと生成AIの違い

LLMと生成AIは、同じ意味ではありません。

生成AIとは、文章や画像、音声、動画など、新しいコンテンツを生成するAIの総称です。NISTでも、生成AIはテキスト、画像、動画、音声などのコンテンツを生成するAIモデルのカテゴリーとして定義されています。

一方、LLMは大量のデータを学習し、文章の生成や要約、翻訳、質問への回答など、主に言語に関する処理を行うAIモデルです。

項目	LLM	生成AI
意味	大規模言語モデル	新しいコンテンツを生成するAIの総称
主な用途	文章生成・要約・翻訳・質問回答など	文章・画像・音声・動画などの生成
代表例	GPT、Gemini、Claude、Llamaなどのモデル／モデル群	ChatGPTなどの文章生成AI、画像生成AI、動画生成AIなど

つまり、LLMは主に言語を扱うAIモデルであり、文章を生成する生成AIサービスの基盤として広く利用されています。

生成AIのほうが広い概念で、LLM以外にも画像生成や音声生成、動画生成などに特化したモデルがあります。

LLMとChatGPTの違い

ChatGPTも、LLMそのものではありません。

ChatGPTは、LLMなどのAIモデルをユーザーが対話形式で利用できるようにしたサービスです。

大まかに整理すると、以下のような関係です。

• LLM：文章などを処理・生成するAIモデル
• ChatGPT：LLMなどのAIモデルを利用できるAIサービス

自動車にたとえると、「LLMがエンジン、ChatGPTが自動車」と考えるとイメージしやすいでしょう。

ユーザーはLLMの仕組みを直接操作しなくても、ChatGPTなどのサービスを通じて、文章作成や情報整理、画像の読み取り、データ分析などを行えます。

LLMはどのように文章を生成している？

LLMは、人間とまったく同じように文章の意味を考え、そのまま回答を書いているわけではありません。

多くの生成系LLMでは、入力された文章を「トークン」と呼ばれる細かな単位に分け、学習した大量のデータをもとに、文脈に応じて次に続くトークンを予測しながら文章を生成します。

大まかな流れは次のとおりです。

1. 入力された文章をトークンと呼ばれる細かな単位に分ける
2. 入力された文脈やトークン同士の関係を処理する
3. 次に続く可能性の高いトークンを予測する
4. この処理を繰り返しながら文章を生成する

この処理に使われている代表的な仕組みが「Transformer（トランスフォーマー）」と呼ばれるニューラルネットワークです。

Transformerは、文章中の離れた位置にある情報同士の関係も扱いやすい仕組みで、現在の多くのLLMの基盤として利用されています。

ただし、LLMが生成する文章は、学習した情報や入力内容などをもとに生成されたものです。

自然で説得力のある文章であっても、内容が正しいとは限らない点には注意が必要です。

LLMはホームページ制作・運用でどう活用できる？

LLMは、ホームページを「作る」ときだけでなく、公開後の「運用」にも活用できます。

特に、文章作成や情報整理など、これまで人が時間をかけて行っていた作業をサポートする用途と相性があります。

ホームページの文章作成

会社紹介やサービス紹介、採用情報など、ホームページにはさまざまな文章が必要です。

LLMを使えば、伝えたい内容やターゲット、文章のトーンなどを指定して、原稿のたたき台を作ることができます。

• サービス紹介文を作る
• 専門的な内容をわかりやすく書き換える
• 長い文章を短く整理する
• 見出しやキャッチコピーの案を出す

上記のような使い方が考えられます。

ただし、AIが作成した文章をそのまま掲載するのではなく、自社の商品・サービスについて正しく説明できているか、人が確認することが重要です。

ブログ・コラムの企画や構成作成

ホームページへのアクセスを増やしたり、自社の商品やサービスについて理解してもらったりするために、ブログやコラムを運営している企業もあります。

LLMは、以下のような活用できます。

• 記事テーマのアイデア出し
• 記事構成の作成
• 見出し案の作成
• 原稿の下書き
• 文章の校正
• 既存記事のリライト案作成

一方で、AIだけで大量の記事を作成しても、ユーザーにとって役立つ情報になるとは限りません。

実際の経験や自社ならではの情報、専門的な知識などを加えながら、読者にとって必要なコンテンツを作ることが大切です。

ホームページの更新作業をサポートする

LLMは、HTMLやCSS、JavaScriptなどのプログラムコードを生成することもできます。

• HTMLの修正案を作る
• CSSの記述方法を確認する
• エラーの原因を調べる
• 簡単な機能のコードを作成する

上記のようなホームページ制作・更新作業のサポートにも利用できます。

ただし、生成されたコードが必ず正しく動作するとは限りません。

セキュリティや既存システムへの影響もあるため、実際のホームページに反映する場合は、内容の確認や動作確認が必要です。

FAQや問い合わせ対応

ホームページには、「営業時間」「料金」「利用方法」など、同じような問い合わせが繰り返し寄せられることがあります。

LLMに自社のFAQやマニュアルなどを検索・参照させる仕組みを組み合わせることで、質問に対する回答候補を作ったり、ユーザーが必要な情報を探しやすくしたりできます。

問い合わせ対応をすべてAIに任せるのではなく、よくある質問はAIで案内し、個別対応が必要なものは担当者につなぐ、といった使い分けも考えられます。

アクセスデータやお客さまの声を整理する

LLMは、大量の文章や情報を整理・分類する用途にも活用できます。

• アンケート回答を分類する
• 問い合わせ内容の傾向を整理する
• レビューやお客さまの声を要約する
• アクセス解析データをもとに結果を文章で整理する

アクセス解析についても、必要なデータをLLMに入力したり、対応するツールやシステムと連携したりすることで、数値の変化や傾向を文章でまとめるといった使い方ができます。

ホームページを公開して終わりにするのではなく、集まった情報を整理し、改善につなげる際にも活用できます。

LLMをホームページで活用するときの注意点

LLMは便利な一方で、AIが作成した内容をそのまま利用することにはリスクもあります。

ホームページ制作や運用で利用するときは、特に次の点に注意しましょう。

誤った情報を生成することがある

LLMは、事実とは異なる内容を自然な文章で生成することがあります。

このような現象は、一般的に「ハルシネーション」と呼ばれます。

サービス内容や料金、法律・制度、会社情報など、正確性が求められる内容をホームページに掲載する場合は、必ず事実確認を行いましょう。

AIの回答が自然で詳しいからといって、内容まで正しいとは限りません。

機密情報や個人情報の取り扱いルールを確認する

生成AIサービスによって、入力した情報の保存方法やAIモデルの学習への利用有無、データの取り扱い条件は異なります。

そのため、顧客情報や個人情報、社外秘情報などを扱う場合は、一律に「入力してはいけない」と考えるのではなく、自社の利用成功の法則や契約内容、サービス側の設定を確認することが重要です。

特に、

• 入力したデータがAIモデルの学習に利用されるか
• データがどの程度保存されるか
• 誰がデータにアクセスできるか
• どのような情報まで入力が認められているか

などを確認し、自社で利用が認められた環境・範囲で扱うようにしましょう。

著作権や表現にも注意する

AIで作成した文章や画像をホームページで利用するときは、既存の著作物との類似や、第三者の権利を侵害していないかについても確認が必要です。

また、著作権だけでなく、商標や肖像権など、公開する内容によって確認すべき権利は異なります。

特に外部公開するコンテンツについては、「AIが作ったからそのまま使ってよい」と判断せず、人が内容を確認することが重要です。

最終的な確認は人が行う

LLMは、ホームページ制作や運用を効率化するための便利なツールです。

一方で、

• AIが作成する
• 人が確認する
• 公開する

というように、人が確認する工程を含めて利用することが重要です。

すべてをAIに任せるのではなく、AIに任せる範囲と、人が判断する範囲をあらかじめ決めておくと、活用しやすくなります。

特に、会社情報やサービス内容、料金、法令に関係する情報など、公開後の影響が大きい内容については、人による確認を前提にしておきましょう。

ホームページ制作にLLMを取り入れる前に確認したいこと

生成AIが普及したことで、専門的な知識がなくても文章や画像、簡単なコードなどを作りやすくなりました。

しかし、AIを使えば必ず良いホームページができるわけではありません。

ホームページ制作では、次のような点も考える必要があります。

• 誰に見てもらうホームページなのか
• どのような情報を掲載するのか
• ユーザーにどのような行動をしてほしいのか
• 自社の商品・サービスの特徴をどう伝えるのか
• 公開後に誰が更新・運用するのか

LLMは、こうしたホームページ制作を支援する手段の一つです。

「AIを使うこと」を目的にするのではなく、ホームページで何を実現したいのかを先に整理したうえで活用するとよいでしょう。

また、ホームページ制作では、文章だけでなく、情報設計やデザイン、操作性、検索されやすさ、公開後の更新方法なども考える必要があります。

LLMで効率化できる部分と、専門的な判断が必要な部分を分けて考えることも大切です。

まとめ

LLM（大規模言語モデル）は、大量のテキストデータを学習し、文章の生成や要約、質問への回答、情報整理などを行うAIモデルです。

ChatGPTなどの生成AIサービスの普及によって、専門的な知識がなくてもLLMを身近な業務で利用しやすくなりました。

ホームページ制作や運用でも、文章作成、ブログ・コラムの企画、サイト更新、問い合わせ対応、情報整理など、さまざまな場面で活用できます。

一方で、AIが生成した内容が必ず正しいとは限りません。ホームページとして公開する情報については、人が内容を確認し、自社の情報として責任を持てる状態にすることが重要です。

また、LLMはホームページ制作を支援する便利な手段ですが、誰に何を伝えるのか、どのような情報を掲載するのかといったホームページそのものの設計も欠かせません。

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