LLM（大規模言語モデル）とは：生成AIの中核技術をわかりやすく解説

はじめに

「生成AI」「ChatGPT」といった言葉とともに、近年よく耳にするようになったのがLLMという用語です。ニュースや製品説明で頻繁に登場する一方、「具体的に何を指すのか」「従来のAIと何が違うのか」がはっきりしないまま、言葉だけが独り歩きしている面もあります。自社での活用を検討する際、この中核技術の輪郭をつかんでおくことは、適切な期待値と使いどころを見極めるうえで欠かせません。

LLM（Large Language Model：大規模言語モデル）とは、膨大なテキストデータを学習し、人間の言葉を理解・生成できるようにしたAIモデルです。本記事では、AI活用を検討し始めた情シス・データ基盤担当・データ分析部門・経営企画の方を主な読者と想定し、LLMとは何か、何ができて、どこに注意すべきかを、Snowflakeでの活用の文脈も交えて解説します。なお、技術動向は変化が速いため、具体的な機能やモデルの最新情報は各提供元の公式情報でご確認ください。

全体像：LLMは「言葉を扱うことに特化した大規模なAI」

まず、LLMの位置づけを押さえておきましょう。LLMは、AIの一分野である機械学習の中でも、自然言語（人間が使う言葉）を扱うことに特化したモデルです。「Large（大規模）」という名の通り、膨大な量のテキストを学習し、非常に多くのパラメータ（モデル内部の調整値）を持つ点が特徴です。

LLMの基本的な働きは、「これまでの文脈から、次に来る言葉としてもっともふさわしいものを予測する」ことにあります。この予測を連続して行うことで、質問への回答や文章の要約、翻訳といった、まるで人間が書いたような自然なテキストを生成します。従来のルールベースのシステムが人手で定めた規則に従うのに対し、LLMは大量のデータからパターンを学び取る点が大きく異なります。以降のセクションで、できることと留意点を見ていきます。

LLMに何ができるか

LLMは、言葉に関わる幅広いタスクをこなせます。代表的なものを挙げると、文章の要約、言語間の翻訳、文章の分類（例：問い合わせ内容の仕分け）、感情分析（ポジティブ／ネガティブの判定）、質問への回答生成、そして新しい文章の作成などです。

何ができるかという観点では、これまで人が読んで判断していたテキスト処理の多くを、自動化・効率化できます。どう役立つかという点では、たとえば大量の問い合わせ履歴を自動で分類・要約したり、社内文書をもとに質問に答える仕組みを作ったりと、業務の省力化や新しいサービスにつなげられます。留意点として、LLMは「もっともらしい言葉」を生成するのが得意な一方、内容の正確さを保証するものではありません。用途に応じて、出力の確認や根拠の提示といった仕組みを組み合わせることが大切です。

LLM活用の留意点：ハルシネーションと機密データ

LLMを活用するうえで、押さえておくべき代表的な留意点が2つあります。1つはハルシネーション、もう1つは機密データの取り扱いです。

ハルシネーションとは、LLMが事実と異なる内容を、あたかも正しいかのように生成してしまう現象を指します。LLMは文脈から自然な言葉を予測する仕組みのため、もっともらしくても誤った回答を返すことがあります。どう対処するかという点では、社内文書などの根拠データをふまえて回答させる仕組み（検索と組み合わせる方法）を使ったり、重要な判断には人の確認を挟んだりすることが有効です。

もう1つの機密データの取り扱いは、外部のLLMサービスにデータを送る構成で特に問題になります。自社の機密情報が外部に渡ることへの懸念です。どう対処するかという点では、データを外部に持ち出さずにLLMを使える環境を選ぶことが有効です。たとえばSnowflake Cortex AIでは、データが保管されている基盤の内側でLLMを呼び出せるため、データを外部に移動させずに活用できます。

SnowflakeでのLLM活用

LLMは単体でも強力ですが、自社データと組み合わせてこそ真価を発揮します。ここで課題になるのが、「どこでLLMを動かし、どうデータと結びつけるか」です。

何ができるかという観点では、Snowflake Cortex AIを使えば、Cortex LLM関数を通じてSQLの延長でLLMを呼び出せます。すでにSnowflake上にあるデータに対して、要約や分類といった処理を、通常のクエリと同じ感覚で実行できます。どう役立つかという点では、データを外部に移動させる必要がなく、既存のガバナンスを保ったままLLMを試せるため、スモールスタートのハードルが下がります。留意点として、利用できるモデルの種類はリージョンによって提供状況が異なる場合があるため、検証前に自社リージョンでの対応状況を公式ドキュメントで確認しておくことが重要です。

ベストプラクティス

LLMを業務で活用する際に押さえておきたいポイントをまとめます。

– 得意なタスクから試す: 要約・分類・翻訳など、LLMが得意で効果を測りやすいタスクから着手します。小さく試して有効性を確かめます。

– 出力を鵜呑みにしない: ハルシネーションの可能性を前提に、重要な用途では根拠の提示や人による確認を組み込みます。

– 根拠データと組み合わせる: 社内文書などの根拠をふまえて回答させることで、正確性を高められます（検索と生成の組み合わせ）。

– データの持ち出しを避ける: 機密データを扱う場合は、データを外部に移動させずにLLMを使える環境を選びます。Snowflake Cortex AIはその一例です。

– 対象範囲を絞って検証する: 精度は対象データの整備状況に左右されます。どのデータで何を検証するかを絞り込むことが成功の鍵です。

よくある懸念とその対応方法

– 懸念①：「LLMの回答は信頼できるのか？」

    対応: LLMはもっともらしい言葉を生成するのが得意ですが、内容の正確さを保証するものではなく、事実と異なる回答（ハルシネーション）を返すことがあります。根拠データをふまえて回答させる仕組みや、重要な判断での人の確認を組み合わせることで、リスクを抑えられます。

– 懸念②：「機密データをLLMに使うのは危険では？」

    対応: 外部サービスにデータを送る構成では懸念が生じますが、データを外部に持ち出さずにLLMを使える環境を選べばリスクを抑えられます。Snowflake Cortex AIでは、データが保管されている基盤の内側でLLMを呼び出せるため、データを移動させずに活用できます。

– 懸念③：「専門知識がないと使えないのでは？」

    対応: 従来はモデルの実行環境の構築などに専門知識が必要でしたが、Snowflake Cortex AIのように、SQLの延長でLLMを呼び出せる仕組みも登場しています。既存のデータ人材のスキルを活かして、要約や分類などから試せます。

– 懸念④：「どのモデルを使えばよいか分からない」

    対応: 用途や求める精度、コスト、対応リージョンによって適したモデルは異なります。まずは提供されているモデルで小さく試し、結果を見ながら選び分ける進め方が現実的です。利用できるモデルは変化するため、最新情報は公式ドキュメントで確認してください。

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本記事では、生成AIの中核技術であるLLM（大規模言語モデル）について、その仕組みとできること、留意点、そしてSnowflakeでの活用を解説しました。要点は、「言葉を扱うことに特化した大規模なAI」であり、自社データと組み合わせ、ハルシネーションやデータの取り扱いに配慮して使うことで価値を引き出せるという点にあります。

もっとも、どのユースケースからLLM活用に着手し、どうデータやガバナンスを設計するかは、各社の環境や目的によって最適解が異なります。NRIのasleadでは、Snowflakeの導入支援およびデータ活用・AI活用のコンサルティングを通じて、LLM活用の企画から検証、本番展開までを一貫してお手伝いしております。「自社データでLLMを試してみたい」といった段階からで構いませんので、ぜひお気軽にお問い合わせください。