まず、LLMとは何か、具体的にどのような種類があるのかなど、LLMの概要を解説します。あわせて、LLMそのものとLLMを組み込んだ生成AIサービスを切り分けて整理します。

LLM（Large Language Model）は、日本語では「大規模言語モデル」と呼ばれます。膨大なテキストデータを学習し、人間が使う自然な文章の理解・生成を行うAIモデルです。ChatGPTや Gemini 、Claudeなどの生成AIサービスは、LLMを基盤技術として活用しています。
LLMを理解するためには、まず「言語モデル」について理解する必要があります。たとえば、「海の色は」に続く言葉であれば「青い」や「緑色」などが多く、「茶色」や「黒い」といった言葉が続く可能性は低いと考えられます。言語モデルは大量の文章データを学習して、ある文脈の中で次にどのような言葉が続きやすいかを予測する仕組みです。

LLMは、この言語モデルを大規模化したものです。ディープラーニング（大量のデータから自動的に特徴を抽出・学習する技術）を用いて膨大なデータを学習し、さまざまな文脈に応じた処理が可能になりました。その結果、質問への回答や文章作成、要約、翻訳など、多様な用途で活用されています。

LLMは、入力された文章をそのまま人間のように理解しているのではなく、文章を細かな単位に分け、統計的に次に続く単語や表現を予測しています。基本的な流れは以下のとおりです。

この仕組みにより、LLMは要約、翻訳、質問応答、文章作成、コード生成など幅広いタスクに対応できます。ただし、回答は確率的に生成されるため、事実と異なる内容を出力するリスクもあります。

近年では、生成AIというキーワードを耳にする機会が増えました。生成AI（Generative AI）とは、文章や音楽、画像、動画など、さまざまなコンテンツを作成できるAIを指します。従来のAIは、あらかじめ定めた方法に基づいて分類や予測などを行うものでしたが、生成AIでは大量のデータをもとに新たなコンテンツを生み出すことができます。生成AIの技術的なベースとなっているのがLLMです。LLMは、ChatGPTなどの生成AIサービスの根幹を支える技術であり、LLMの登場により、生成AIという新たなサービス領域が発展しました。

整理すると、LLMは「言語を理解・生成するAIモデル」、生成AIは「テキスト、画像、音声、動画、コードなどを生成するAI全般」、ChatGPTは「LLMを活用した生成AIサービス」、AIチャットボットは「ユーザーと対話するための画面・業務アプリケーション」です。

企業でLLMの導入を検討する際は、LLMそのものの性能だけでなく、どのサービスに組み込まれているか、社内データと連携できるか、利用者ごとの権限管理や回答根拠を提示できるかといった点も確認する必要があります。近年では、LLM以外にもテキストから画像を生み出す「text-to-image」という技術や、テキストと画像を組み合わせて利用する「マルチモーダル」といった技術の活用も進んでいます。LLMをはじめとするさまざまな技術により、生成AIのユースケースも広がっています。

世の中には、さまざまなLLMが存在します。以下では、その中でも代表的なLLMを例に、特徴と活用しやすい用途を解説します。各LLMは得意領域や利用できる機能、連携できるサービス、料金体系が異なるため、用途に適しているかを確認することが重要です。

GPTはOpenAI社が開発するChatGPTに用いられているLLMです。GPT系モデルは、文章生成、要約、翻訳、コード生成、画像を含む入力内容の理解、音声を使った対話など、複数の用途で利用できます。ChatGPTのような生成AIサービスだけでなく、APIを通じて業務システムやアプリケーションに組み込むこともできます。

Gemini はGoogle社が提供するLLMです。テキストだけでなく、画像、音声、動画など複数形式の情報を扱えるマルチモーダルモデルとして提供されています。 Google Workspace や Google Cloud と連携した活用も可能です。文書作成、要約、検索、コーディング支援、データ分析などの用途で利用できます。

ClaudeはAnthropic社が提供するLLMです。長文の読解・要約、文章作成、コード生成、複雑な指示に沿った文書レビューなどに活用できます。長文や複数の文書を要約・整理する用途や、業務文書のたたき台作成、開発支援などで利用できます。

LLMにより、従来は個別に開発を行っていたようなタスクに対しても、汎用的に対処できるようになりました。すでに提供されているLLMだけではなく、自社で新たにLLMを構築し、サービスとして提供することも可能です。LLMの活用には、以下のようなメリットがあります。

LLMは、単に「文章を作る」「質問に答える」だけではありません。企業では、部門ごとの業務課題に合わせて活用範囲を決めることが重要です。以下では、業務別に活用例を整理します。

文章の作成や校正、要約などはLLMの活用例の一つです。返信メールや報告書の下書き、翻訳、FAQ、提案書、議事録などの作成に活用できます。音声や画像など複数形式の情報を扱えるLLMであれば、会議の録画ファイルから議事録を作成することも可能です。社外向け文書や契約に関わる文書では、担当者による事実確認と表現確認を前提に運用します。

目的に合わせたコードの生成、コードのバグチェック、テストケースの作成、仕様書の要約、エラー調査の補助などに活用できます。生成されたコードについては、安全性、ライセンス、脆弱性、既存システムへの影響を人が確認します。

LLMにより、製品・サービス情報をもとにしたチャットボットや、社内規程・業務マニュアル・申請ルール・FAQを検索する仕組みを構築できます。RAG（検索拡張生成）を組み合わせることで、回答に参照元文書を添え、利用者が根拠を確認しやすくなります。部署や役職ごとの閲覧権限を反映できれば、機密性の高い文書を扱う場合にも運用しやすくなります。また、Microsoft 365 Copilotのように、文書やメール、チャット、会議の記録と連携して、情報検索や要約、文書作成を支援する活用も進んでいます。

カスタマーサポートや社内ヘルプデスクでは、過去の問い合わせ履歴、FAQ、製品マニュアルをもとに回答案を作成できます。一次回答の作成、問い合わせの分類、回答履歴の要約に活用することで、担当者の対応負荷を下げられます。顧客情報や個人情報を扱う場合は、入力データの範囲、ログ管理、回答内容の確認フローを定めます。

営業・マーケティング部門では、提案書、メール文面、広告コピー、記事構成などの案の作成や、商談メモの要約などに活用できます。開発部門では、仕様書の要約やエラー調査などの補助に利用できます。LLMの出力はたたき台として扱い、人が事実確認、権利確認、セキュリティ確認を行います。

LLMを利用するにあたり、注意すべき点があります。ここではLLMを導入する際に知っておきたい代表的な注意点について解説します。

LLMは汎用的に文章の生成を行う能力を持ちますが、生成内容が常に正確であるとは限りません。「ハルシネーション」と呼ばれるこのリスクは、生成AIの構築や利用に際し、認識しておくべき重要な注意点です。

企業が提供するサービスにおいて、LLMが誤った回答を生成したり、場合によっては差別的な文章を生成してしまったりする可能性がありますが、これは、企業にとっては大きなリスクです。LLMを構築する場合は、ハルシネーションのリスクを理解し、適切な対策を講じる必要があります。

たとえば、出力結果に対してフィルターをかけ、偏見や差別的な表現を表示させないようにしたり、ユーザーから得られたフィードバックを活用した強化学習により、誤りを含む情報を改善したりするなどの方法が考えられます。企業利用では、回答根拠を確認できる仕組み、担当者によるレビュー、利用ログの確認を組み合わせることで、誤情報の利用を抑えやすくなります。特に社外向けの回答や意思決定に関わる業務では、LLMの出力をそのまま確定情報として扱わない運用が重要です。

もう1つのリスクは、不正にLLMを利用されてしまうリスクです。悪意のあるユーザーがLLMから不適切な回答を生成するという攻撃手法が知られています。「プロンプトインジェクション」と呼ばれるこの攻撃により、LLMが本来想定しているものとは異なる動作をしてしまう可能性があります。

機密情報や個人情報の流出リスクともなるため、注意が必要です。プロンプトインジェクションを低減するには、プロンプトの入力内容を制御したり、出力結果を適切な内容のみにフィルタリングしたりするといった対応が必要になります。加えて、権限管理、プロンプトテンプレートの管理、ログ監視などを組み合わせることが重要です。

LLMに入力した情報がどのように保存・利用されるかは、利用するサービスや契約条件によって異なります。未公開の製品情報、契約情報、顧客情報、個人情報などを扱う場合は、入力可能なデータの範囲、学習利用の有無、ログの保管期間、アクセス権限、監査方法を確認します。社内で利用する際は、入力可能な情報と入力を禁止する情報を明文化し、利用者任せにしない運用ルールとして定着させる必要があります。

企業がLLMを社内ナレッジ検索に活用する場合、単に社内文書を読み込ませるだけでは不十分です。回答に使った文書を参照元として提示できること、利用者が閲覧できる範囲の文書だけを回答に使うこと、検索対象データを更新し続けることが重要です。

RAGを活用すると、LLMが回答する前に社内文書やFAQを検索し、その内容をもとに回答を生成できます。回答根拠を表示できれば、利用者は回答の妥当性を確認しやすくなります。また、部署や役職ごとの閲覧権限を反映できれば、機密情報を必要以上に表示しない運用につなげられます。

LLMの導入を検討する際は、LLM単体の性能だけでなく、業務で利用するサービス全体を評価することが重要です。確認すべき主な観点は、利用用途、社内データ・既存システムとの連携、RAG、回答根拠の提示、権限管理、セキュリティ、コスト、導入後の改善体制です。複数のLLMを使い分けられるサービスであれば、業務ごとに適したLLMを選択しやすくなります。

企業によっては、利用するLLMが社内ルールで定められていたり、特定の部門ですでにLLMサービスを導入していたりする場合があります。また、サービスごとに利用条件やコスト、機能も異なります。そのため、1つのLLMに固定するのではなく、業務内容に応じて適切なLLMを選択したり、複数のLLMを使い分けたりできるかを確認します。

社内文書や問い合わせ履歴を活用する場合は、RAG、検索基盤、データソース連携、回答根拠の提示、権限管理に対応できるかを確認します。機密情報を扱う場合は、閉域環境やプライベート環境、ログ管理、監査に対応できるかも重要な比較軸です。

LLMは導入して終わりではなく、利用ログ、利用者のフィードバック、検索対象データの更新、プロンプト改善を通じて回答品質を高めていく必要があります。サービス選定時は、初期設定だけでなく、部門展開後の改善や運用相談まで支援を受けられるかを確認します。

企業向けLLMサービスを選定する際は、サービスの機能だけでなく、導入を支援するベンダーの技術力や実績、サポート体制も確認する必要があります。自社と同じ業界や類似する業務での導入実績があるか、PoC（Proof of Concept）から本番導入、社内展開、運用改善まで一貫して支援できるかを確認します。また、LLM、RAG、検索基盤、セキュリティ、既存システム連携などを総合的に提案できるかも重要です。特定のLLMや製品だけを前提にするのではなく、自社の課題や利用目的に応じて適切な構成を提案できるベンダーを選ぶことが大切です。

企業向けに生成AI・LLMの利用環境をオールインワンで提供する「Alli LLM App Market」は、専門知識がない利用者でも簡単にAIを活用できるようにするため、さまざまな業務で使えるアプリケーションを、生成AIから有効な回答を得るためのノウハウが詰まったプロンプトとともに提供しています。利用者が使いやすいユーザーインターフェースで、用途に応じて複数のLLMを使い分ける運用や、社内文書を活用したナレッジ検索の検討にもつなげやすい点が特徴です。また、独自のRAGシステムにより、表形式を含むドキュメントも高精度で検索して生成AIにインプットでき、回答根拠となった文書の該当箇所も提示されるので、上述のLLM利用時の課題である「ハルシネーション」にも対処できます。

日立ソリューションズは、「Alli LLM App Market」の開発元であるAllganize Japan株式会社と販売代理店契約を結んでおり、「Alli LLM App Market」の再販および提案・導入作業を実施しています。日立ソリューションズの長年にわたるシステムインテグレーションの実績により、生成AI・LLMで機密情報を安全に取り扱えるプライベート環境を提供できます。また、既存システムとの連携など、お客さまの要望に合わせて適切な生成AI・LLM活用環境を提供します。PoCから本番運用、社内データ連携、セキュリティ設計、運用改善まで含めて検討することで、LLMを一部業務の試験利用で終わらせず、継続的な業務活用につなげやすくなります。

全国に保険薬局を展開するクオール株式会社は、需要予測AIを用いた実証実験で発注の最適化に取り組むなど、AIの可能性に注目しています。より多くの従業員にメリットを体感してもらうことが本格的な活用への第一歩と考えた同社は、既存のチャットボットに代わる新たな選択肢として「Alli LLM App Market」を導入。生成AIを活用した高精度な自動応答で、店舗スタッフによる不明点の自己解決を促し、業務効率化が進みつつあります。

生成AIの活用を模索する企業が増える中、お客さまとの協創をベースに、最先端のデジタル技術を用いたソリューションを提供する日立ソリューションズは、AIトランスフォーメーション（AX）を推進する専門部署を立ち上げました。その活動の中で、「Alli LLM App Market」で全社員が生成AIを活用できる環境を構築。さまざまな業務で生成AIを活用していく文化の醸成に道筋をつけるとともに、定常業務の効率化も実現しました。

各導入事例の詳細は、以下のページで確認できます。

クオール株式会社様

生成AIで社内問い合わせへの高精度な自動応答を実現。店舗スタッフによる自己解決を促し保険薬局業務の効率化を推進

詳しく見る

株式会社日立ソリューションズ

全社員が生成AIを活用できる環境を「Alli LLM App Market」で構築。社員による自律的な生成AIの活用拡大と定常業務の効率化を実現

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この記事では、LLMの概要、仕組み、生成AIやChatGPTなどとの違い、LLMの業務での活用事例、利用時の注意点を解説しました。LLMは生成AIを支える重要な技術であり、文章作成、要約、社内文書検索、問い合わせ対応、開発支援など、さまざまな業務で活用できます。

導入を検討する際は、LLM単体の性能だけでなく、用途に応じたLLMの選択、社内データ連携、RAG、回答根拠の提示、権限管理、セキュリティ、運用改善まで含めて確認することが重要です。日立ソリューションズは、「Alli LLM App Market」の提供を通じて、生成AI・LLMの利用環境の構築を支援しています。LLMの業務活用や社内データ連携を検討する際の選択肢として活用できます。LLM活用環境の構築に関する相談は、当社までお問い合わせください。

• ※本記事は、2026年9月時点の情報をもとに作成しています。
• ※本記事は、一般的な情報提供を目的としたものです。記事内の内容については、当社は情報が最新のものであること、また、正確であることを保証することはできません。当社は本情報を使用したことにより生じる責任、損害を補償する義務を負いません。

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