LLM
別名: 大規模言語モデル / Large Language Model
膨大なテキストを学習し、文章を理解・生成できる大規模なAIモデルです。
一言で
LLMとは、膨大なテキストデータを学習し、人間のように文章を理解・生成できる大規模なAIモデルのことです。
もう少し詳しく
LLMは「Large Language Model（大規模言語モデル）」の略で、ChatGPTやClaude、Geminiなどの会話AIの中身にあたる技術です。書籍・ウェブサイト・コードなどを含む膨大なテキストを読み込ませ、「ある単語の次にはどの単語が来やすいか」をひたすら学習させていきます。
ユーザーが質問を入力すると、LLMは学習したパターンをもとに「もっとも自然な続き」を1単語ずつ予測して文章を組み立てていきます。プログラミング、要約、翻訳、企画書作成など、文章にまつわるタスクを幅広く処理できます。
代表的なLLMには、OpenAIのGPT-5.5（2026年4月公開）、AnthropicのClaude Opus 4.7、GoogleのGemini 3.5、Meta社のLlama 4などがあります。商用の閉じたモデルと、誰でもダウンロードできるオープンモデルの両方が存在します。
主な特徴
- 大規模なパラメータ数: 数百億〜数兆規模の計算要素で構成される
- 汎用性: 1つのモデルで質問応答・要約・翻訳・コード生成などをこなせる
- 継続的に学習・改良される: 数か月単位で新バージョンが出る
使われ方の例
- 会話AI（ChatGPT、Claude、Gemini）
- メールや議事録の自動要約
- コーディング支援ツール（GitHub Copilot など）
関連する話題
LLMは「生成AI」の中心的な技術ですが、画像や音声を扱う部分は別の種類のモデルが担当します。最近は文章だけでなく画像も同時に扱える「マルチモーダルLLM」が主流になりつつあります。