LLM（Large Language Model：大規模言語モデル）とは、数十億〜数兆のパラメータを持つ人工知能モデルです。ChatGPT、Claude、Gemini、Perplexityなど、現在主流の生成AIサービスはすべてLLMを基盤技術としています。
大量のテキストデータから学習し、文章の意味・文脈・関係性を理解。質問に対して自然な言葉で回答を生成できます。検索エンジンにも組み込まれ、「AI検索」として新しい情報取得の形を生み出しています。
LLMの仕組み
1. 学習
Web上の膨大なテキストから言語パターンを学習
2. 理解
入力された文章の意味と文脈を解析
3. 生成
最も適切な回答を単語単位で予測・生成
主要なLLMサービス比較
| サービス名 | 開発元 | 特徴 |
|---|---|---|
| ChatGPT | OpenAI | 汎用性が高く、世界で最も利用されている |
| Gemini | Google検索と連携、最新情報に強い | |
| Claude | Anthropic | 長文処理に優れ、安全性を重視 |
| Perplexity | Perplexity AI | 検索特化型、出典を明示 |
LLMがビジネスに与える影響
検索行動の変化
キーワード検索からAIへの質問形式に移行。回答を直接受け取る体験が主流に
情報評価の変化
AIが信頼できる情報源を自動選別。E-E-A-Tの重要性がさらに高まる
コンテンツ評価の変化
AIに引用される明確で構造化された情報が価値を持つ時代に
LLM時代のコンテンツ対策
- 1明確な回答を冒頭に
質問に対する答えを最初の段落で示す
- 2構造化データの実装
JSON-LDで情報をAIが理解しやすい形式に
- 3専門性と独自性の強化
実体験や独自データでAIに引用される価値を提供
よくある質問
LLMとAIの違いは？
AIは人工知能全般を指す広い概念。LLMはAIの一種で、特に言語処理に特化したモデルです。画像生成AIや音声認識AIなど、LLM以外のAIも存在します。
LLMは正確な情報を返す？
LLMは学習データに基づいて「それらしい」回答を生成するため、事実と異なる情報を出力することがあります（ハルシネーション）。重要な情報は必ず一次情報で確認しましょう。
自社サイトをLLMに認識してもらうには？
構造化データの実装、明確なコンテンツ構成、専門性の高い独自情報の発信が有効です。LLMが情報を引用しやすい形式でコンテンツを作成することが重要です。