【2025】言語モデルとは？大規模言語モデルとの違い・活用事例・注意点をわかりやすく解説

AI、データサイエンス、機械学習といった技術は、未来の傾向を分析し、私たちの生活に大きな変化をもたらしています。これらの技術の中で、人間とのコミュニケーションを支え、情報活用の可能性を広げているのが「言語モデル」です。

しかし、「言語モデル」と聞いても、実際に何かはよく分からない。そんな方も多いのではないでしょうか。加えて、生成AIの土台である「大規模言語モデル」との違いも、意外と知られていません。

この記事では、言語モデルの基本から大規模言語モデルとの違い、さらに身近な活用例まで、わかりやすく解説します。最新のAI技術の仕組みを理解したい方は、ぜひご一読ください。

言語モデルとは何か

言語モデルとは、文章の続きを予測するAIの仕組みです。
これは、言葉の並び方に「どれくらい自然か」という確率を割り当てることで実現されます。

1. 言語モデルは「次の言葉」を予測
2. 言語モデルの基本的な仕組み
3. 言語モデルの目的

①言語モデルは「次の言葉」を予測

例えば、「犬が」という言葉の後に続く言葉を考えたとき、言語モデルは「走る」という言葉が来る確率を高く、「飛ぶ」や「泳ぐ」が来る確率を低く判断します。

これは、言語モデルが大量の文章を学習する中で、「犬が走る」という表現の方が「犬が飛ぶ」よりも多く使われていることを把握しているためです。

このように、言語モデルは人間が使う文章や単語の使い方を確率的に捉え、次に続く言葉を予測するAI技術なのです。

②言語モデルの基本的な仕組み

上記画像のように、言語モデルの仕組みは5つのステップで機能します。

1. 文章を単語やフレーズなど、意味を持つ小さな単位（トークン）に分割
2. 各トークンの役割、他のトークンとの関係性（文脈）を理解
3. 得た情報をコンピューターが処理できる形（数値データ）に変換
4. 変換された数値データから次に続くトークンを予測
5. 人間が理解できる文章として出力

この数値データは「特徴量」と呼ばれ、文字などを数値に変える作業を「エンコード」といいます。

そして、その特徴量から言葉（トークン）を予測して出力する作業は「デコード」と呼ばれます。エンコードとデコードは名前が似ていますが、意味は正反対なので混同しないようにしましょう。

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言語モデルと大規模言語モデルとの違い

ChatGPTなどの生成AIが進化を続ける中で、「大規模言語モデル（LLM）」という言葉を目にすることが増えてきました。その一方で、「言語モデル」とどう違うのか、あるいは同じものだと考えている方も少なくないかもしれません。

ここでは、大規模言語モデルの特徴と進化に着目し、その違いをわかりやすく解説していきます。

1. 仕組みは同じでもスケールが違う
2. 大規模言語モデルの進化の歴史

①仕組みは同じでもスケールが違う

大規模言語モデル（LLM）は、言語モデルと同じ基本構造を持つモデルです。ただし、以下の3つの要素を桁違いに増強しています。

• 計算量（モデルを動かす演算量）
• データ量（モデルが学習するテキストの規模）
• モデルパラメータ数（学習で最適化される係数の数）

これらを大きくすることで、人間のような自然な文章の生成や、複雑な文脈理解を実現しています。生成AIが翻訳や要約、質問応答など、さまざまな言語処理タスクに対応できるのも、大規模言語モデルならではなのです。

②大規模言語モデルの進化の歴史

言語モデルと大規模言語モデルの関係性は、歴史を紐解くことでも明確に浮かび上がってきます。ここでは、AIの進化にも関連が深い歴史を見てみましょう。

• 1940年代〜1950年代： 言語モデルの原型が誕生（情報理論の発展が背景）
• 1970年代〜1990年代： 統計的モデルが普及（音声認識や初期の機械翻訳で使用）
• 2010年代中頃： ディープラーニング技術が自然言語処理分野で本格化
• 2018年： Googleが「BERT」を発表（大規模言語モデルへの扉を開く）
• 2020年： OpenAIが「べき乗則」を提唱（大規模化による性能向上に明確な指針を示す）
• 2022年： OpenAIが「ChatGPT」をリリース（大規模言語モデルの能力を広く世に示す）

これらの歴史的経緯からも、大規模言語モデルは、ディープラーニング技術と圧倒的なスケールの拡大によって、その能力を飛躍的に向上させた「言語モデルの進化形」であることがわかります。

そして、この大規模言語モデルの発展を原動力として、テキストからの画像生成や動画生成といった、様々なAI技術も登場しています。例えば、近年発表されたOpenAIの「Sora」もその一つです。

Soraの能力や使い方、特徴、およびAI技術の最先端について知りたい方は、ぜひ以下の記事で詳細をご確認ください。

【2025】生成AI「Sora」とは？基本の使い方や料金・日本語対応の有無・いつから使えたのかも解説

代表的な言語モデル6選

先程お伝えしたように、AIの進化は言語モデルの進化と深く結びついています。ここでは、AIの進化を象徴する代表的な言語モデルを6つ紹介しましょう。

①BERT｜前後の言葉から意味をくみ取る

BERT（バート）は2018年にGoogleが発表した大規模言語モデルです。このAIは、言葉の前後を読み取って、文の中での意味を正しく判断できます。例えば、

• 「彼は腕が立つ料理人だ」→「料理が上手い」という意味
• 「転んで腕が立たないほど痛い」→「腕が使えない」状態

このように、同じ言葉でも意味が変わった場合、前後の文からニュアンスの違いを読み取れます。Googleで自然な言葉で検索しても、意図をきちんとくみ取ってくれるのは、このBERTの機能によるものなのです。

②GPT-4｜人と会話するような文章

GPT-4はOpenAIが開発した大規模言語モデルで、生成AIを代表するツール・ChatGPTにも使われる基盤技術です。流暢で自然な文章を生成するのが得意で、以下のように人と会話しているようにやりとりができます。

• 悩み相談をすると、親身になって具体的なアドバイスを返答する
• 友人のように問いかけると、親しみやすい語調で対応する

このように、自然で柔軟なコミュニケーションを実現するのがGPT-4の特徴です。

③Claude｜配慮ある言葉で応える

アメリカのAnthropic社が開発したClaude（クロード）は、ユーザーの複雑な質問も深く理解し、常に配慮ある言葉で応答する大規模言語モデルです。例えば、

• 長文から意図を正確に読み取り、分かりやすく要約
• 有害な内容や差別的な表現を避け、建設的な対話に導く

このように、内容の正確さや安全性を重視しているので、丁寧な対応が求められる教育やビジネスの場でも多く採用されています。

④LLaMA｜カスタマイズできるオープンソース

LLaMAは、旧FacebookのMetaが開発した誰でも使えるオープンソースの大規模言語モデルです。このモデルは自由にカスタマイズできるため、以下のような幅広い用途に使えます。

• 医療分野に詳しいAIを作る
• 法律相談に特化したチャットボットを開発する

LLaMAは、ベースとなるAIを自分たちの目的に合わせて構築できるので、企業や開発者が独自のAIを作るための土台として活用されています。

⑤Gemini｜画像や音声もわかるマルチなツール

Googleの子会社・Google DeepMindが開発したGemini（ジェミニ）はマルチモーダルな大規模言語モデルです。文章だけでなく、画像や音声も一緒に理解できるのが特徴です。

• 画像から情報を読み取り、カスタマイズされた回答を提示
• 音声情報を読みやすい文章として提示

その他、複雑なプログラミングコードの生成やデバッグ支援、多言語間の翻訳など、その応用範囲は多岐にわたります。

⑥Copilot｜仕事を支えるAIアシスタント

Copilot（コパイロット）は、Microsoftが開発した業務支援向けの生成AIです。WordやExcel、PowerPointなどのOffice製品に統合されており、以下の様にオフィスワークのサポートが万全です。

• Wordでメモをもとにビジネス文書を自動作成
• Excelでデータからグラフや分析結果を自動生成

さらにMicrosoft Bingの検索バーから直接アクセスできるので、作業を中断せず検索の流れで相談でき、業務効率アップに貢献してくれます。

言語モデルの活用シーン

続いて、言語モデル（大規模言語モデル）の活用シーンを見てみましょう。

このように、言語モデル（大規模言語モデル）は現代のビジネスシーンにとってなくてはならない存在です。特に、2025年問題で顕在化する人手不足の課題解決にも有効な手段として、その重要性がますます高まっています。

言語モデルの活用事例

上記のような言語モデルの活用シーンは、実際の企業においてどのように展開されているのでしょうか。ここでは、言語モデル（大規模言語モデル）の導入事例を一覧表にまとめました。

これらから、言語モデル（大規模言語モデル）は、人手不足という課題解決だけでなく、社員の能力を最大限に引き出し、企業力を根本から強化していることが伺えます。

言語モデルを利用する際の注意点

言語モデル（ChatGPTなどの生成AI）を活用する際には、以下の点に注意が必要です。

• AIは過去のデータをもとに回答を生成するため、事実と異なる内容が含まれることがある
• 学習データの性質によって、特定の立場や価値観に偏った回答をすることがある
• 不適切な発言や差別的な内容を含む可能性がある
• 機密性の高い内容を入力することで、情報漏洩リスクが生じる恐れがある
• 著作権に抵触するコンテンツを生成するケースがある
• 利用するツールによっては商用利用できない

そのため、生成された情報は必ず自分で確認し、正誤をしっかりと判断しましょう。こうしたポイントを押さえることで、安全かつ効果的に生成AIを活用できます。

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著作権侵害については以下の記事をご参照ください。実際の判例も挙げて解説しているので、生成AIコンテンツによる著作権侵害のリスクを明確に感じることができるでしょう。

【2025】生成AIで作成した文章や画像は著作権違反になる？著作権侵害の事例とガイドライン

言語モデルについてまとめ

私たちの生活を大きく変えた生成AIは、言語モデルの技術革新に大きく依存しています。言語モデルの概念は基礎的ですが、近年では大規模言語モデルを核として飛躍的な発展を遂げています。

しかし、生成AIは万能ではないため、あくまで人間の作業を補助するツールであることを認識して使いましょう。セミナーを活用して、最新の生成AIに関する正しい知識を網羅的に学ぶと安心して活用できます。