LLMと生成AIの違いとは？仕組みや課題、対策方法をそれぞれ解説

LLM（大規模言語モデル）や生成AIという言葉をよく耳にするようになりましたが、両者の違いがよくわからない方も多いかもしれません。LLMは主にテキスト処理に特化する一方で、生成AIはテキスト・画像・音声などの多様なコンテンツを幅広く生成できます。つまり、LLMは生成AIの一部です。

本記事では、両者の仕組みや違い、活用例、課題について具体的に解説します。

また最近では、検索エンジンだけでなく生成AIからの流入を意識した「LLMO（Large Language Model Optimization）」という新しい概念も登場しています。

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LLMと生成AIの定義・仕組み

本章では、近年注目を集めるLLM（大規模言語モデル）と生成AIについて、それぞれの定義や仕組み、両者の関係性を以下のトピックに分けて解説します。

LLM（大規模言語モデル）とは？

LLM（Large Language Model：大規模言語モデル）とは、新たな文章生成を含む幅広い言語処理に対応したAIモデルです。基盤技術には、「Transformer（トランスフォーマー）」が採用されています。これは入力された文章の文脈を深く理解し、単語と言葉の関係性を捉えられる構造です。

学習データから、次に続く可能性がもっとも高い単語を予測する仕組みで、人間が読んでも違和感の少ない自然な文章を作り出します。主な使用目的は、以下のとおりです。

OpenAI社が開発したGPTやGoogle社のGeminiなどはLLMの代表例で、質問に対して的確な回答を返したり、長い文章を要約する際に活用されています。大量のテキスト情報を扱ったり、人間との自然な対話が求められたりする分野で能力を発揮する技術です。

生成AI（Generative AI）とは？

生成AI（Generative AI）は、学習したデータをもとに、全く新しい独自のコンテンツを創り出すAI技術全般を指します。

LLMも生成AIの一種ですが、生成AIが扱う対象はテキストに限りません。たとえば、以下のような形式のデータを生成可能です。

既存のデータの中から、パターンや特徴をディープラーニング（深層学習）などの技術を用いて学習することも可能で、学習結果に基づいた新しいデータやコンテンツを生成します。ビジネスの世界でも、以下のように幅広い分野で活用されています。

人間の創造性を支援する生成AIは、コンテンツ制作の効率を大幅に向上できる可能性を秘めた技術といえるでしょう。

LLMと生成AIの関係性

LLMは、生成AIというカテゴリーの中に含まれる「自然言語」の扱いに特化した技術分野です。対話型AI（チャットボット）や文章作成支援ツールなど、テキスト生成系サービスの多くがLLMの技術を基盤としています。

つまり、全ての生成AIがLLMを基盤にしているわけではありません。たとえば、画像生成AIの多くは、GAN（敵対的生成ネットワーク）や拡散モデルといった、LLMとは異なる仕組みを用いて画像を生成します。

	LLM（大規模言語モデル）	生成AI（Generative AI）
主な対象	テキスト（自然言語）	テキスト・画像・音声・動画・コードなど
主な能力	言語の理解・生成・要約・翻訳・質問応答	新しいオリジナルコンテンツの生成（形式は様々）
主な基盤技術例	Transformer	Transformer・GAN・タイポグラフィ・VAE・拡散モデルなど
位置づけ	生成AIのサブセット（言語特化）	LLMを含む広範な技術分野

また、近年では技術の融合が進んでおり、LLMが画像の内容を理解したり、逆にテキストの指示に基づいてAIが画像生成するなど、両者が連携する場面も増えています。

現時点では、言語関連の課題解決にはLLMが、多様なメディアコンテンツ制作には生成AIが適しています。しかし、将来的には両者を組み合わせた活用が一層進むと考えられます。

両社の関係性を理解した上で、自社の目的に合ったAIを選択することが重要です。

LLMと生成AIの活用事例

では実際に、LLM（大規模言語モデル）と生成AIは、ビジネスや開発の現場でどのように活用されているのでしょうか。

本章では、それぞれの役立つ場面を以下のトピックごとに解説します。

LLMの活用事例

LLMは、私たちの業務におけるテキスト関連タスクの効率化・高度化に幅広く貢献しています。人間が使う言葉の微妙なニュアンスや文脈も深く理解できるため、コミュニケーションや情報整理の場面で大きな力を発揮します。

LLMの具体的な活用例には、以下のようなものが挙げられます。

カスタマーサポート業務の効率化	顧客からの問い合わせに対し、24時間体制で自動応答するチャットボットを構築。これにより、応答時間の短縮と顧客満足度の向上が期待できる。
文章作成・要約の支援	メール・報告書の草案作成、会議の議事録要約など、時間のかかる文書作成作業をAIが支援。作業時間の短縮につながる。
高精度な機械翻訳	多言語間のコミュニケーションをスムーズにし、海外の文献調査やグローバルな情報発信が容易になる。
情報検索と分析	大量の社内文書やウェブ上の情報から、必要な情報を自然言語で素早く検索したり、顧客レビューから製品改善に繋がる意見を抽出できる。
プログラミング支援	設計書に基づいたコードの自動生成や、既存コードのバグチェック、修正案の提示など、開発者の生産性を高めるツールとしても活用されている。

このように、LLMは言葉・テキスト関連の様々な場面で、業務の質やスピードが高まる可能性を秘めています。

生成AIの活用事例

生成AIは、既存のデータから学習したパターンを応用し、これまでになかったアイデアや表現を生み出すことが可能です。そのため、クリエイティブな分野や研究開発における場面での活用が広がっています。

生成AIの具体的な活用例を見てみましょう。

画像・動画コンテンツの制作	広告キャンペーンで使用する画像素材や、Webサイトに掲載する説明動画など、テキストによる指示から自動生成できる。デザインの知識がない人でも、プロ並みのビジュアルコンテンツを作成できる可能性がある。
音楽・音声の生成	オリジナル楽曲の作曲や編曲の支援、ゲームや動画で使用する効果音の作成、ナレーション音声の自動生成などが可能。
製品デザイン・研究開発	自動車や建築物の新しいデザイン案をAIが複数提案したり、新薬開発のための分子構造・設計などをしたりする。
合成データの生成	AIモデルの学習データが少ない場合や、個人情報保護のために実データが使えない場合に、合成データの生成によってAI開発を支援する。

このように生成AIは、新しいものをゼロから生み出すプロセスの効率化や、人間の創造性を拡張させるツールとして利用されています。

業界別の活用事例

LLMと生成AIは、様々な業界で導入が進んでいます。活用方法も業界特有の課題や、ニーズに合わせて最適化されています。業界別の具体的な活用例は、以下のとおりです。

金融業界	・LLM：市場レポートの分析やリスク評価 ・生成AI：不正取引パターンの検知・シミュレーション
医療・製薬業界	・LLM：電子カルテの要約 ・生成AI：新薬候補の探索・医療画像の解析補助
製造業	・LLM：技術マニュアルの検索・参照 ・生成AI：製品の設計最適化
小売・Eコマース業界	・LLM：顧客レビュー分析・チャットボットによる接客 ・生成AI：パーソナライズされた広告画像の作成

実際に自社で活用する際は、それぞれの特性を見極めた上で、最適なものを選択しましょう。

ハイブリッドアプローチの可能性

近年では、LLMと生成AIの強みを組み合わせたハイブリッドアプローチによる高度な課題解決や、新しい価値の創出が期待されています。

たとえば、LLMがユーザーの要求を理解した上でコンテンツの構成案を作成し、その構成案に基づいて生成AIが具体的な文章や画像・動画までも生成するといった連携です。

また、LLMが「司令塔」となって自律的に計画を立てて必要な情報を収集、画像生成AIや外部の予約システムなどを適宜呼び出し、一連の業務を完遂する「AIエージェント」のような活用も研究されています。

業務プロセス全体の変革を目指す上で、こうしたハイブリッドな視点は今後ますます重要になるでしょう。

ブランディング・マーケティング分野の活用事例

生成AIやLLMは、ブランディングやマーケティング領域においても新たな活用の可能性を広げています。

たとえば、オフィス家具メーカー・ハーマンミラー社は、「人間工学」や「姿勢改善」といったトピックにおけるブランド認知を高めるため、生成AI時代に最適化されたPR戦略を展開しています。

実際に、生成AIに「姿勢を改善するのに良い椅子はどれか」と尋ねると、ハーマンミラーの製品が推奨されるケースがあります。これは、AIが学習する過程において「姿勢改善」と「ハーマンミラー」が強く結びつけられているためです。

その背景には、以下のような多角的な情報発信活動があります。

これらは、単に製品情報を発信するのではなく、「人間工学 × 姿勢改善 × ハーマンミラー」という構図をAIにも認識させるための施策です。

生成AI時代のブランディングでは、AIの回答に自社ブランドが「ふさわしい選択肢」として登場するための土台づくりが求められているのです。

LLMと生成AIの課題

LLM（大規模言語モデル）と生成AIの導入を検討する上で、事前にリスクを把握しておくことも重要です。

特に見落とされがちなのが、「導入すれば自然と成果が出る」という誤った認識です。実際には、業務プロセスの再設計や社内教育、ルール・評価体制の整備といった環境構築が不十分なままでは、検証段階で止まってしまい、実業務への定着や継続的な効率化にはつながりません。

こうした“思い込み”による失敗を避けるためにも、LLM・生成AIの活用において想定される課題を正しく理解し、必要な準備や運用体制を整えることが不可欠です。

本章では、LLMと生成AIの課題について、以下のトピックごとに解説します。

LLMと生成AIの共通課題

LLMと生成AIは技術的な特性上、いくつかの共通課題を抱えています。これらを理解しておくことは、AIを安全かつ効果的に活用するためには不可欠です。

主な共通課題としては、以下の点が挙げられます。

データの偏り（バイアス）と公平性	AIは、学習に使用したデータの影響を強く受けるため、学習データに社会的な偏見（性別・人種などに関するもの）が含まれていると、AIの出力にも反映され、不公平または差別的な結果を生む可能性がある。
倫理的・法的問題	AIが生成した文章・画像・音楽などが、既存の著作物と意図せず類似し、著作権を侵害してしまうリスクがある。個人情報・企業の機密情報の学習や、対話時に入力することで、情報漏洩の懸念もある。ディープフェイクのように悪用される可能性も考慮する必要がある。
セキュリティリスク	悪意のあるユーザーが特殊な指示（プロンプト）を与えることで、不適切なコンテンツを生成させたり、内部情報を不正に取得しようとしたりする攻撃（プロンプトインジェクションなど）の危険性がある。
コストと運用負荷	高性能なAIモデルの開発や利用には、高性能な計算資源（GPUなど）が必要で、多額のコストがかかる場合がある。導入後の継続的な運用・保守・チューニングにも専門知識とコストが必要。

これらの課題に対処するためには、以下の対策をおこなうことが重要です。

LLMの主な課題

自然言語の扱いに長けているLLMは、仕組みに由来する課題も存在します。これらは、LLMが「言葉の意味」を人間と同じように理解しているわけではなく、学習データに基づいて「確率的にもっともらしい言葉の連なり」を生成する点に関連します。

LLMの主な課題は、以下のとおりです。

ハルシネーション	事実に基づかない情報や完全に誤った情報を、あたかも真実であるかのように、もっともらしい文章で生成することがある。、LLMに限らず、生成AI全般に起こりうる事象といえる。
知識の限界	LLMの知識は、学習に使用されたデータが収集された時点までの情報に限られる。そのため、学習データに含まれていない最新の出来事や、新しい情報に関する質問をしても回答できないか、古い情報に基づいて答えてしまうことがある。
長文の理解	長い文章や会話の文脈全体を、一貫して正確に把握し続けることに限界がある。話が長くなると、初期の内容を忘れたり、矛盾した応答をする可能性がある。

これらの課題から、LLMの生成結果を常に批判的に評価する必要があります。とくに正確性が求められる場面では、人間によるファクトチェックや内容の検証が不可欠です。

最新情報が必要な場合は、検索エンジンと連携するRAG（検索拡張生成）といった技術も有効です。根本的な推論能力に限界がある点に注意しましょう。

生成AIの主な課題

生成AIにおいても、LLMとは異なる種類の課題が存在します。これらは主に、生成プロセスの複雑さや、生成されるコンテンツの性質に起因します。

生成AIの主な課題は、以下のとおりです。

品質・内容の制御	ユーザーが思い描いた通りの品質や形式、コンテンツの内容を安定して生成させることが難しい場合がある。指示（プロンプト）を変えるだけで、出力内容が大きく変わる場合も。
評価基準の曖昧さ	生成された画像のデザイン性や音楽の芸術性、動画の構成の巧みさなどを客観的かつ定量的に評価させる明確な基準を設定することが困難。そのため、良い・悪いの判断が主観に依存しやすい。
創造性のギャップ	人間のような経験・感情、独自の哲学に基づいた創造性を持っているわけではないため、特定のスタイルを模倣できても、全く新しい概念を生み出すことは苦手。
モード崩壊	GAN（敵対的生成ネットワーク）という種類のモデルにおいて、生成されるコンテンツの種類が極端に偏ってしまい、多様性が失われるという問題が発生する場合がある。
計算コスト（特定モデル）	高品質な画像を生成できる拡散モデルなどは、一般的に画像の生成に時間がかかり、多くの計算能力を必要とする傾向がある。

これらの課題を解消し、生成AIをビジネスで活用するためには、出力結果を鵜呑みにするのではなく、人間による取捨選択や修正、仕上げといった工程が必要になります。

指示内容（プロンプト）を工夫することや、複数のツールを組み合わせるなどの対策も有効です。しかし、AIはあくまで支援ツールであるという認識を持つことが重要です。

LLMと生成AIの展望

AI技術は、目覚ましいスピードで発展しています。AIとの未来を見据え、変化に対応するための準備を進めることが、今後ますます求められます。

本章では、LLM（大規模言語モデル）と生成AIの展望について、以下のトピックに焦点をおいて解説します。

最新の研究成果・論文における動向

LLMと生成AIの技術は、日々世界中で研究開発が進められており、いくつかのトレンドが見受けられます。主な研究の方向性には、以下が挙げられます。

アクセシビリティの向上	より少ない計算能力で動作する、小型で軽量な言語モデル（SLM：Small Language Models）の開発が進んだことで、スマートフォンなどにはデバイス上でAIを直接動作させる「オンデバイスAI」が一部実装されており、これが拡大していくことが予想される。
利用ハードルの抑制	推論速度の向上や消費電力削減のための技術（量子化、知識蒸留など）も重要視されており、これが実現するとAI利用コストの削減や、企業・個人への普及（民主化）にも繋がると期待されている。
マルチモーダル化の進展	AIがテキストだけでなく、画像・音声・動画といった複数の情報を統合的に理解し、生成する能力が急速に向上している。たとえば、画像の内容に関する質問にテキストで答えたり、文章による指示から動画生成をできるAIが登場している。
推論・問題解決能力の強化	AIが単に情報を記憶・出力するだけでなく、与えられた情報に基づいて論理的に考え、複雑な問題を解決する能力（推論能力）を高める研究が活発に行われている。「Chain-of-Thought（思考の連鎖）」のような、AIに段階的に考えさせる手法なども開発されている。
安全性・信頼性・倫理の重視	AIがより強力になるにつれて、その出力が安全で、人間の意図や社会の価値観に沿ったものであるか（アライメント）が極めて重要になっている。AIが誤情報や偏見を拡散しないように制御する技術（RLHFなど）や、AIの判断プロセスを透明化する研究（XAI）など、法的な規制や倫理ガイドラインの整備が世界的に進められている。

これらのトレンドは、AIの応用可能性を広げ、社会実装を加速させる重要な要素です。最新の動向をキャッチアップできるように、主要な国際会議や論文発表を注視しましょう。

データ基盤・人材育成・ガバナンスの必要性

LLMや生成AIのような先進技術を最大限に活用し、恩恵を持続的に享受するためには技術そのものだけでなく、それらを支える組織的な基盤を整備することが重要です。

基盤を整備するために不可欠な要素には、たとえば以下が挙げられます。

データ基盤の整備	AI活用において、質の高いデータを適切な形で収集・管理・活用できる体制を構築することが、AIの性能と信頼性を左右する大前提になる。データのプライバシー保護やセキュリティ確保も重要な要素。
AI人材の育成と全社的なリテラシーの向上	AIを開発・運用する専門家（データサイエンティスト、AIエンジニアなど）の確保・育成はもちろん重要だが、それだけでは不十分。ビジネスの現場でAIを使いこなし、その結果を正しく評価・判断できる人材、すなわちAIと協働できる人材の育成（AIリテラシー教育）が必要。
ガバナンス体制の構築	社会的な信頼を得ながらAI活用を進めるためには、AI利用に関する明確な社内ルールや倫理ガイドラインを定め、遵守する体制（AIガバナンス）の構築が不可欠である。判断の透明性を確保し、問題発生時の責任体制の明確化も重要。

これらの基盤整備は、一朝一夕に実現できるものではありません。中長期的な視点で計画的に投資し、組織全体で取り組んでいくことが大切です。

LLMと生成AIに関するQ&A

本章では、LLM（大規模言語モデル）や生成AI関連の疑問点を、以下のトピックごとにQ&A形式で解説します。

LLMとChatGPTの違いは？

「LLM（大規模言語モデル）」と「ChatGPT」はよく一緒に語られますが、意味する部分が異なります。LLMは特定のサービスを指すのではなくAI技術そのもので、ChatGPTはAIモデルを使うための代表的なサービス名です。

たとえば、LLMはいわば自動車における「エンジン」のようなものです。一方で、ChatGPTは、自動車における車種を意味します。つまり、LLMというエンジン技術があり、それを使って作られた製品・サービスがChatGPTというわけです。

LLMと機械学習の違いは？

LLM（大規模言語モデル）と機械学習の関係について、LLMは機械学習という大きな技術分野の中に含まれる、特定の種類の応用技術と位置づけられます。両者は対立する概念ではなく、包含関係にあります。

まず、機械学習とは、コンピューターが大量のデータからパターンやルールを自動的に学習し、それに基づいて予測や判断を行う技術全般を指す広義な言葉です。メールがスパムかどうかを分類したり、過去の売上データから将来の売上を予測したりするのも機械学習の応用例です。

機械学習の手法の中には様々なアルゴリズムがありますが、その一つに人間の脳の神経回路網を模倣した「ニューラルネットワーク」を用いる手法があります。このニューラルネットワークを多層的に深くしたものが「ディープラーニング（深層学習）」と呼ばれ、特に複雑なパターン認識（画像認識や音声認識など）で高い性能を発揮します。

そして、LLMはディープラーニング技術を用いて「自然言語」という非常に複雑なデータを処理するために、膨大な量のテキストデータで訓練された極めて大規模なニューラルネットワークモデルです。

LLMと生成AIの種類は？

技術の進歩が非常に速いため、新しいモデルが次々と登場しています。以下にLLMと生成AIの代表的な例を示しますが、これらは全体の一部にすぎません。

	技術/モデル例	主な特徴・用途
LLMの種類	GPT (OpenAI)	対話・文章生成・要約など汎用性が高い
	Gemini・PaLM・Gemma	検索・翻訳・質問応答・マルチモーダル対応 (Gemini)
	Llama (Meta)・ Claude (Anthropic) など	オープンソース（Llamaの一部）・特定の倫理原則重視（Claude）など
生成AIの種類 （モダリティ別）	テキスト生成AI	LLMが主に利用される
	画像生成AI (例: Stable Diffusion・Midjourney・DALL-E)	テキスト指示からの画像生成（拡散モデル・GANなど）
	音声・音楽生成AI (例:Suno・Soundraw・udio)	音声合成・作曲支援
	動画生成 AI (例: Sora)	テキスト指示からの動画生成

ほかにも、特定のプログラミング言語のコード生成に特化したモデルや、医療・金融といった特定の専門分野向けに調整（ファインチューニング）されたモデルなども開発されています。

どちらも多様な選択肢があるため、利用目的に合わせて最適なモデルを選ぶことが重要です。たとえば、以下を比較検討の材料にすると良いでしょう。

まとめ

LLMと生成AIは密接な関係にありますが、技術面が異なります。LLMは生成AIの一種であり、テキスト生成に特化しています。一方で、生成AIはテキスト以外にも画像や音声などの様々なコンテンツ生成が可能です。

自社でAI戦略を立てる際は、これらの違いを理解し、目的に応じて使い分けることが重要です。また、両者を組み合わせたハイブリッドアプローチも効果的な選択肢となるでしょう。

特に、これまでSEOに注力してきた企業がLLMO対策に取り組む際には、まず「どんなカテゴリーで想起されたいか（＝カテゴリーエントリーポイント）」を明確にすることが第一歩です。たとえば「SFAといえば○○」「BIツールといえば○○」のように、自社がAIにその領域で想起されることを目指します。

そのうえで、価格・機能・実績などの意思決定要因（KBF）を洗い出し、それを裏づける情報をWeb上に整備していくことで、AIから“選ばれる”確率が高まります。

まずは狙いたい想起を決めたうえで、LLMに関連する質問を投げてみて、自社と競合の言及状況を比較することから始めてみましょう。

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