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LLMや生成AIという言葉を耳にする機会が増えましたが、「どう違うの？」と感じる方も多いのではないでしょうか。

まず押さえたいのは、LLMは生成AIと対立する別の概念ではなく、生成AIの一種だという点です。生成AIは、文章・画像・音声・動画などの新しいコンテンツを生み出すAIの総称であり、LLMはその中でも、主に文章の理解や生成を得意とするモデルを指します。

そのため、両者を比較するというより、「生成AIという大きな枠組みの中にLLMが含まれている」と理解すると整理しやすくなります。

この記事では、LLMと生成AIの違いと共通点を整理しながら、連携させたときに広がる使い方、そして導入時に気をつけたいポイントをわかりやすく解説します。

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LLM（大規模言語モデル）とは？

LLM（Large Language Models、大規模言語モデル）とは、大量の文章データを学習し、人が書いたような自然な文章を生成できるAIモデルの一種です。画像や音声、動画なども扱う生成AI全体の中で、LLMは「言葉」を中心に処理するモデルだと捉えると分かりやすいでしょう。

文章を作るだけでなく、質問に答えたり、長い文章を要約したり、外国語に翻訳したりと、幅広い言語処理に対応できる点が特徴です。

LLMの基盤技術として使われているのが「Transformer（トランスフォーマー）」と呼ばれる仕組みです。

これは、文章を単語ごとにバラバラで見るのではなく、

• 前後のつながりや文脈をまとめて理解する
• 人が文章を読むときと同じように文章全体を意識できる

という特徴があり、より自然で違和感の少ない文章を作れるようになっています。

また、LLMには利用形態の違いがあり、インターネット経由で使うものは「クラウドLLM」と呼ばれ、高性能で手軽に使える反面、入力した情報は外部に出てしまうため取り扱いには注意が必要です。

一方、「ローカルLLM」は自社のパソコンやサーバー内で動かすため、データ管理の面で安心感がありますが、準備や運用には一定の知識が求められます。

ローカルLLMとクラウドLLMの違いや導入のポイントは下記の記事で分かりやすく解説しているので、ぜひご覧ください。

参考記事：ローカルLLMとは？クラウドLLMとの違いや規制産業における導入の着目ポイント

生成AIとは？

LLMは、文章を理解し、文章を生み出すことに強いAIでしたが、そのLLMを含めより広い考え方として使われているのが「生成AI（Generative AI）」です。

生成AIとは、これまでに学習した大量のデータをもとに、新しいコンテンツを生み出すAI技術の総称です。生成AIが作り出せるものは、文章だけでなく、画像や音声、動画、プログラムのコードなど、さまざまな形があります。

過去のデータの傾向やパターンを学び、こういう内容なら、次はこうなりそうだと予測しながら、新しい表現を組み立てています。

例えば、「返信メールを書いて」と入力すると、過去の大量のビジネスメール文例をもとに、件名・書き出し・本文・締めの言葉まで、自然な流れで予測しながら文章を作っていきます。

そのため、

• 作業のスピードを上げる
• 発想を広げる

手段として活用されています。

一方で、便利だからこそ使い方には注意が必要です。正しそうに見える内容でも間違いが含まれることがあり、最終的な判断は人が行う必要があります。生成AIの特性を理解したうえで、LLMなどの技術と組み合わせながら、上手に活用していくことが重要です。

生成AIの中でのLLMの役割と使い分け

実際の業務では、「LLMか生成AIか」で分けて考えるというよりも、何を作りたいのか、どのような業務を効率化したいのかによって使い分けることが重要です。

文章作成や要約、翻訳のように言語処理が中心となる場面ではLLMが向いており、画像や音声、動画といった非テキストのコンテンツを扱う場合は、それぞれに対応した生成AIがおすすめです。

得意なことの違いを理解して、目的に合った使い方をすることがポイントになります。

• テキスト中心の業務はLLM
• クリエイティブ制作は生成AI

テキスト中心の業務はLLM

LLMは、文章を扱う業務の効率化に特に適した技術です。

日常業務では、

• メールや報告書の作成
• 長文資料の要約
• 問い合わせへの回答作成
• 外国語の翻訳

など、多くの場面で文章を扱います。

こうしたテキスト中心の作業において、LLMは効果を発揮します。

LLMは文章の流れや文脈を理解することが得意なため、質問の意図を踏まえた自然な文章を生成できます。

また、既存の文章を整理したり、より分かりやすい表現に整えたりする作業にも向いています。

クリエイティブ制作は画像生成・音声生成AI

一方で、生成AIの中には、LLMのように文章を扱うものだけでなく、画像・音声・動画などを生成するAIも含まれます。

LLMも生成AIの一種ですが、主にテキスト処理に特化しているのに対し、これらの生成AIは非テキスト領域のコンテンツ生成に強みを持つ点が違いです。

たとえば、

• イメージ画像の作成（画像生成AI）
• 広告用ビジュアルのたたき案（画像生成AI）
• 動画の構成アイデア出し（動画生成AI）
• ナレーション音声の生成（音声生成AI）

など、さまざまなクリエイティブ制作に活用されています。

特に、正確な情報処理よりも、発想の広がりや表現の多様性が求められる場面では、これらの生成AIが効果を発揮します。

また、完成品としてそのまま使うだけでなく、アイデア出しや方向性の検討に活用することで、制作プロセス全体の効率化にもつながります。

LLMの土台となる生成AIの特性

LLMと生成AIの業務内容に応じた使い分けについて整理しましたが、LLMは生成AIの一部のため、LLMの特徴を理解するうえでも、土台となる考え方は生成AI全般と同じです。

ここでは、LLMと生成AIに共通する特徴をあらためて確認し、なぜ似たような動作をするのかを理解していきましょう。

• 学習データをもとに出力を生成する
• プロンプトによって結果が変わる

学習データをもとに出力を生成する

生成AIは、大量の学習データをもとに回答を作成しています。

文章や画像、音声など、過去に存在した多くのデータからよくある形やありがちな流れを学び、それを参考に新しい内容を生み出しています。

ただし、人のように

• 意味を深く理解している
• 意図や背景を本当に考えたりしている

というわけではなく、この流れなら、次はこうなりそうだという確率の高い選択を一つひとつ積み重ねることで、文章や画像などを生成しています。

そのため、見た目にはもっともらしい答えであっても、内容が正確でない場合や、事実とは異なる情報が含まれてしまうことがあります。

このような過去データにもとづく生成という考え方は、LLMに限らず、画像生成や音声生成などを含む生成AI全体に共通する基本的な仕組みです。

プロンプトによって結果が変わる

もう一つが、プロンプトによって結果が大きく変わることです。

プロンプトとは、AIに与える指示や質問のことで、AIはこの内容をもとに出力を生成するため、書き方や伝え方、含める情報の量によって、出力の内容や質が変わります。

たとえば、指示があいまいな場合、AIは何を重視すべきか判断できないため、返ってくる答えもぼんやりしたものになりがちです。

一方で、

• 誰向けの内容か
• どんな目的で使うのか
• どの程度の詳しさが必要か

などを具体的に伝えると、それに合わせたより適切で実用的な出力が得られます。

つまり、AIの性能だけでなく、使う側がどのように指示を出すかも重要な要素になります。

このように、入力内容が結果に影響する点は、文章生成を担うLLMを含め、生成AI全般に見られる基本的な性質の一つです。効果的に活用するには、目的に応じて入力の与え方を工夫することが必要です。

プロンプトを使いこなしながら、安全・安心に生成AIを業務活用したい方は、セキュリティ対策や入力・出力をコントロールできる仕組みを備えたAthena Platformをぜひご確認ください。

LLMの活用で広がる生成AIの可能性

ここまで、生成AIの中でLLMがどのような役割を担うのか、画像生成AI・音声生成AI・動画生成AIとの違いについて見てきました。実際の業務では、文章を作るだけ、画像を作るだけといった単体の使い方にとどまらず、ユーザーの意図をくみ取りながら、目的に合った出力へつなげる使い方が求められる場面が増えています。

LLMを起点に活用すると、依頼内容の整理から構成案の作成、必要な素材の洗い出しまで進めやすくなり、結果として生成AIの使い方そのものが広がります。ここでは3つのポイントを紹介します。

• 意図を理解し最適な生成を選べるようになる
• 人の考え方に近い制作プロセスを再現できる
• 業務プロセス全体を自動化の対象にできる

意図を理解し最適な生成を選べるようになる

1つ目は、LLMがユーザーの意図を読み取り、その目的に合った最適な生成方法を選べるようになる点にあります。単に指示された内容をそのまま処理するのではなく、何を実現したいのかという背景や目的を踏まえて、適切な対応を判断できることが重要な役割です。

例えば、営業担当者が「来週の商談で使う説明資料を作ってほしい」と依頼した場合、単純な生成AIであればサービス説明の文章をまとめるだけで終わってしまいます。しかし、LLMが意図を理解できる場合、この依頼の目的が「商談を前に進めること」であると判断。

そのため、文章だけでなく、

• 仕組み図
• 比較表
• 導入効果の整理など

相手が理解しやすく意思決定しやすい形に変換する必要があると考えます。結果として、文章生成だけでなく図解やスライド構成まで含めた資料作成に適した生成手法を選び、より実務で使える成果物を作ることができます。

つまり、LLMは完成物を一つ作るためだけに使うのではなく、目的に合った生成AI活用へ橋渡しする役割でも活かしやすい技術です。テキスト生成、画像生成、動画生成といった各機能をばらばらに使うよりも、まず意図を整理してから動かすほうが、実務では使いやすい成果物になりやすいでしょう。

人の考え方に近い制作プロセスを再現できる

資料やコンテンツを作るとき、人は最初から完成形を作るのではなく、まず「誰に何を伝えるか」を考え、次に構成を組み立て、最後に文章やデザインを整えていきます。

LLMを活用すると、この流れの前半、つまり情報整理や構成設計の部分を進めやすくなります。その結果、後続の画像生成AIや音声生成AIを使う場面でも、方向性がぶれにくくなります。生成AIはテキスト・画像・動画など多様な出力に対応できますが、目的や前提があいまいなままだと、出力全体の一貫性が崩れやすくなります。

たとえば、新サービスの紹介ページを作る場合でも、先にLLMでターゲット、訴求軸、掲載順序を整理しておけば、その後に作成する、

• キャッチコピー
• 本文
• イメージビジュアル

にも統一感を持たせやすくなります。結果として、後から修正するときも「どこを直すべきか」が明確になり、改善作業を進めやすくなります。

業務プロセス全体を自動化の対象にできる

生成AIの活用は、文章作成や画像制作のような単体業務だけでなく、業務の流れ全体を見直すきっかけにもなります。LLMを組み込むことで、

• 問い合わせ内容の整理
• 回答方針の作成
• 必要情報の抽出

といった前工程を進めやすくなり、その後の文章生成や記録作業まで含めて効率化しやすくなります。

たとえば、社内問い合わせ対応では、届いた質問文をLLMで整理し、必要な案内内容をまとめたうえで返信文案を作成し、対応履歴を記録するといった流れを組み立てやすくなります。

担当者はゼロから考え直す負担が減るため、確認と調整に集中しやすくなり、繰り返し発生する定型対応の時間短縮にもつながります。ただし、生成AIの出力には誤りや不適切な内容が含まれる可能性があるため、業務効率化を進める場合も、人による確認を前提に設計することは必要です。

LLMを起点にした生成AIの活用事例

LLMと生成AIを組み合わせることで、判断と制作を分けた人に近い業務プロセスが実現できることを見てきました。

ここでは、その考え方が実際の業務でどのように活かされているのかを具体例で紹介します。身近な業務をイメージしながら読むことで、自社での活用イメージも広げやすくなります。

• NEC｜報告書作成業務の自動化
• メルカリ｜出品した商品への改善提案機能
• 電通/ソフトバンク｜ブランド認知の向上

NEC｜報告書作成業務の自動化

報告書の作成は多くの企業で日常的に行われていますが、情報の整理や文章化に時間がかかり、担当者の負担になりやすい業務の一つです。

こうした課題に対して有効なのが、LLMと生成AIを組み合わせた報告書作成の自動化です。

両者を連携させることで、情報の整理と文章生成を分担できるため、作業時間を削減できます。

例えばNECでは、ドライブレコーダーの映像とLLMを組み合わせ、交通事故の報告書を自動作成する技術を開発しています。

従来は担当者が映像を確認し、事故の状況や原因を整理したうえで文章を作成するという流れでしたが、この技術ではAIが映像解析結果や関連データをもとに報告書作成を支援します。

具体的には

• LLMが、議事録や業務データ、映像解析結果など複数の情報を読み取り、事故の経緯や関係要素を整理する
• 生成AIが整理された内容を文章としてまとめ、報告書の形に整える。

という流れを実現しています。

例えば、「大型トラックが赤信号で交差点に進入し、乗用車と衝突した」といった事故の流れや原因を、分かりやすい文章として自動生成することができます。

メルカリ｜出品した商品への改善提案機能

商品を出品したあと、なぜ売れないのか、どこを直せばよいのかを判断するのは簡単ではありません。

商品説明の内容が適切かどうか、購入者がどの点に注目しているのかを確認するには、時間と経験が必要になります。

ここでも、LLMと生成AIを組み合わせることで、改善のための作業を効率よく進められるようになります。 例えば、メルカリでは「メルカリAIアシスト」という機能を提供しており、出品した商品に対してAIが商品名や説明文の改善案を提案します。

具体的には

• LLMが、商品説明文や検索されやすいキーワードの傾向などの情報を読み取り、改善につながるポイントを整理する。
• 整理された内容をもとに、生成AIが具体的な改善案を分かりやすく提示する。

という流れを実現しています。

例えば、アパレル商品では「新品未着用 ペールグリーン ロングスリーブニット」のように、購入者に見つけてもらいやすく、商品の特徴が伝わりやすい商品名を提案します。

電通/ソフトバンク｜ブランド認知の向上

ブランド認知を高めるには、継続的に情報を発信し、ブランドらしい一貫した表現を保つことが重要です。

しかし、発信内容を毎回検討し、ブランドの価値観や世界観に沿った文章を作成するには、時間と経験が必要になります。

LLMと生成AIを組み合わせることで、ブランドに適した情報発信を効率よく行えるようになります。

例えば、電通とソフトバンクは、日本語コピーライティングに特化した生成AIの共同研究を進めています。

具体的には

• LLMが、過去の広告コピーやブランドの表現の特徴、ターゲット層などの情報を読み取り、ブランドに適した表現の方向性を整理する。
• 整理された内容をもとに、生成AIが広告コピーなどの具体的な文章案を分かりやすく提示する。

という流れを実現しているため、ブランドの世界観やターゲットに合わせて、目的に応じたコピーを生成することが可能になります。

生成AI（LLM）導入時に押さえたい課題とポイント

生成AIやLLMを実際に業務へ取り入れる際は、便利さだけに注目するのではなく、どのようなリスクがあり、どこを管理すべきかまで整理しておく必要があります。

以下3つのポイントを理解しておくことで、安心して活用を進めやすくなります。

• データの偏りと公平性
• 倫理的・法的問題
• セキュリティリスク

データの偏りと公平性

生成AIは、過去に作られた大量の文章や画像などのデータをもとに学習しています。

そのため、AIの出力は、学習に使われたデータの内容や傾向に大きく影響され、もし学習データに偏りがある場合、その影響が出力結果にも反映される可能性があります。

たとえば、特定の考え方や立場に偏った表現が多くなったり、ある意見だけが強調されたりすることがあります。また、生成された文章や画像が、既存の著作物と意図せず似た内容になってしまう可能性もあります。

これはAIが過去のデータを参考にして生成しているために起こるものであり、利用する際には注意が必要です。

どのようなデータをAIに学習させるのか、また日常的にどのような情報を入力してよいのかについて、あらかじめルールを決めておくことが重要です。

倫理的・法的問題

生成AIの利用が広がるにつれて、その便利さだけでなく、倫理や法律の課題にも注目が集まっています。

たとえば、AIが作成した文章や資料に誤りが含まれていたり、特定の考え方に偏った表現が含まれていたりする場合、その内容をそのまま使用して問題が起きたときに、誰が責任を負うのかは簡単には決められません。

一見すると自然で正しそうに見える情報であっても、必ず人が確認し、判断することが大切です。また、AIが作成した文章や画像などの成果物の扱いについても注意が必要です。

AIにおける著作権に関するルールは現在も整理が進められている段階であり、どのような範囲で利用できるのかが分かりにくい場合もあります。

特に、商用利用や一般公開をする場合には、利用条件や権利関係を事前に確認することが重要です。

セキュリティリスク

生成AIはとても便利な技術ですが、使い方によってはセキュリティ面で注意が必要になる場合があります。

特に、誰でも自由に使える環境では、意図的に工夫したプロンプトを入力することで、本来は出力されないはずの情報や、不適切な内容を引き出そうとするケースがあります。

たとえば、AIに対してさまざまな聞き方を試すことで、内部の情報につながる内容を引き出そうとしたり、想定していなかった回答を出させたりすることがあります。

このようなことが起きると、企業の大切な情報が意図せず外に出てしまったり、正しくない情報が表示されたりする可能性があります。

そのため、AIを安全に使うためには、入力してよい内容と入力してはいけない内容をあらかじめ決めておくことが大切です。

AIセキュリティの基本対策や、規制産業で生成AIを安全に活用するポイントは下記の記事で分かりやすく解説しているので、ぜひご覧ください。

参考記事：AIセキュリティとは？基本の対策や規制産業での生成AI活用ポイントを解説

また、Athenaでは、オンプレミス環境で安全に生成AIを活用できるNVIDIA DGX Sparkの導入支援サービスを提供していますので、セキュアな環境での生成AI活用をご検討の方は、ぜひサービスサイトをご覧ください。

LLMのセキュリティ対策には「Athena Platform」

LLMや生成AIを業務に取り入れる際には、データの扱い方やセキュリティ、そして問題が起きたときに誰が対応するのかといった点について、あらかじめ考えておく必要があります。

これらは多くの企業が共通して直面する課題です。

生成AIは業務を効率化できる便利な技術ですが、その一方で、「安心して使える環境をどのように整えるか」という点は、導入を進めるうえでとても重要なテーマになります。

こうした課題に対応するための有力な選択肢の一つが、Athena Platformです。

プライベート環境で安全に生成AIを活用できる

Athena Platformは、クラウド環境だけでなく、オンプレミスや閉域網などのプライベートな環境でも生成AIを活用できる仕組みを提供しています。

社外のネットワークに接続することなく、社内の安全な環境のままLLMを利用することが可能になります。

機密性の高い業務データを扱う場合でも、外部への情報流出のリスクを抑えながらAIを活用できるため、金融・製造・公共分野など、特にセキュリティが重視される業務でも安心して導入できます。

入出力の制御により安全で適切に利用できる

Athena Platformには、AIへの入力内容やAIからの出力内容を制御する機能が備わっています。

たとえば、個人情報や機密情報が入力された場合に警告や制限を行ったり、不適切な内容や偏りのある回答が出力されないように制御したりすることができます。

情報漏洩のリスクを減らすだけでなく、公平で適切なAI活用を支援します。

業務で安心して利用するためのガードレールとして機能し、利用者の不注意によるリスクも抑えることができます。

利用履歴の確認により透明性と安心感を提供

Athena Platformでは、AIの利用履歴を記録し、後から確認できる仕組みが用意されています。

いつ、誰が、どのような入力を行い、AIがどのような結果を出力したのかを把握できるため、万が一問題が発生した場合でも原因を確認しやすくなります。

また、AIの判断や処理の流れを確認できることで、AIの利用状況を適切に管理しやすくなります。

こうした仕組みにより、AIの活用に対する不安を減らし、安心して業務に取り入れることができます。

LLMや生成AIを業務で活用するためには、AIの性能だけでなく、安全に運用するための環境や仕組みを整えることが欠かせません。

Athena Platformは、セキュリティ対策、利用制御、履歴管理といった機能をまとめて提供することで、企業が安心して生成AIを活用できる環境づくりを支援します。

生成AIの導入を検討している方や、安全にLLMを活用したいと考えている方は、Athena Platformのサービスサイトをご覧ください。