【2026】LLMとは？生成AIとの違いから業界別活用例・取得すべき資格まで徹底解説

「LLMとは？」「ChatGPTとどう違うの？」と疑問を感じる方もいるでしょう。LLMはChatGPTやGeminiなどを構成する大規模言語モデルであり、生成AIを使いこなすには理解しておく必要があります。特にAIに関連する資格の取得を目指す場合は必須の知識です。

そこで本記事では、LLMとはどんな技術なのか、生成AIとの違いは何か、どのような業界で活用されているのかまでわかりやすく解説します。あわせて、これからAIを学ぶうえで役立つ関連資格についてもご紹介しますので、「まずは基礎を押さえたい」「実務でどう使われているのか知りたい」という方は、ぜひ最後まで読んでみてください。

LLMとは？

LLMとは、膨大なテキストデータと高度なディープラーニング技術によって人間の言語パターンを学習し、自然な文章の理解や生成を行うAIモデルのことです。

従来のルールベースや統計的な言語モデルとは異なり、Transformerなど最新の深層学習アーキテクチャを用いることで文脈を広く考慮した高度な言語処理を実現しています。LLMは数十億から数千億ものパラメータを持ち、高精度な文章生成や質問応答が可能です。

例えば、質問に対する的確な回答や文章の要約、多言語翻訳など、人間に近い柔軟な応答を示します。また、ファインチューニングを行うことで、特定の業務領域やドメインに合わせた出力も可能です。

生成AIとの違い

生成AIとは、テキスト・画像・音声など多様なコンテンツを自律的に生成できるAI技術の総称です。一方でLLMは、その生成AIの中でもテキスト生成に特化したものだといえます。

両者とも文章を自動生成する能力を持ちますが、LLMでは画像や音声、動画などテキスト以外のコンテンツを直接生成することはできません。以下の表は違いをまとめたものです。

例えば、ChatGPTやその他文章生成AIはLLMを基盤に動いていますが、画像生成AIは画像専用の生成モデルを用いており、アルゴリズムも異なります。要するに、LLMは生成AIの一種であり、文章という領域に特化している点が特徴です。

以下の記事では、生成AIについて詳しく解説していますので、あわせてご覧ください。

【2025】生成AIとは？仕組み・種類・代表的なサービス・課題まで解説

LLMが使用されている生成AI一覧比較表

出典：ChatGPT

LLMの概要について説明しましたが、どのような生成AIにLLMが使用されているかわからないという方も多いでしょう。以下はLLMを使用した代表的な生成AIです。

上記以外にも、ERMやEleutherAIによるGPT-Neo/GPT-J、スタートアップCohereのCommandモデルなど、各国・各企業から様々なLLMが登場しています。それぞれデータ量や得意領域が異なり、用途に応じてモデルを選定する時代になりつつあります。

LLMを理解するために必要なスキル

LLMを理解するためには以下3つのスキルを習得する必要があります。

1. Pythonによるプログラミング基礎
2. 数学・統計の基礎知識
3. 自然言語処理の基礎

①Pythonによるプログラミング基礎

LLMや機械学習の多くのフレームワークはPythonで提供されています。モデルの利用やカスタマイズ、API連携にはPythonコードを書く場面が多々あるため、基本的なプログラミングスキルは必要です。

また、OpenAIやHugging Faceのライブラリを使ったLLMの呼び出し、データ前処理のスクリプト作成など、Pythonに慣れていれば作業効率が上がります。LLMを扱うエンジニアには、Pythonスキルが重要だと言えるでしょう。

②数学・統計の基礎知識

LLMの根底には機械学習・深層学習の理論があり、その理解には数学の知識が求められます。例えば、以下の知識が挙げられます。

• ニューラルネットワークの重み調整
• 誤差逆伝搬の仕組み
• 単語ベクトル
• 確率分布の概念など

E資格では応用数学や機械学習理論も出題されるため、高等数学まで含めて習得する必要があります。初心者であれば、まず統計や確率の基礎から学び、機械学習の基礎へ進むと良いでしょう。

③自然言語処理の基礎

LLMは自然言語処理の分野に属する技術です。NLPの基本概念を知っておくと、LLMの動作原理を深く理解できます。例えば、「言語モデル」とは大量のテキストから学習し、次に来る単語の確率を予測するモデルです。

言語モデルの考え方や、トークン化、単語ベクトルなどNLP特有の概念を押さえておきましょう。理解しておけば、LLMがなぜ適切な単語を生成できるのか、どのように文脈を捉えているのかを理解できます。

ChatGPTでLLMを体感してみよう

ここでは、実際にChatGPTに質問をして、LLMがどのように言葉を理解し、文章を生成するのかを体験してみましょう。今回は2つの場面を想定して質問してみます。

1. 商品の説明文を自動で作ってもらう
2. アイデアが思いつかない時の相談

①商品の説明文を自動で作ってもらう

まずは商品の説明文を自動で作成してもらう使い方です。例えば、椅子の説明を入力して、以下のプロンプトで出力します。

②アイデアが思いつかない時の相談

何を始めたらいいかわからないときに、ChatGPTにヒントをもらって学習や企画をスタートできます。例えば、Pythonを勉強する際に何から始めるべきかアイデアをもらいます。以下はプロンプトの内容です。

LLMが活躍している主な業界・業種

LLMは汎用的な言語理解・生成能力を活かし、様々な業界で活用が進んでいます。ここでは特に活躍が目立つ主な業界・業種と、具体例を紹介します。

1. IT・ソフトウェア業界
2. 製造・自動車業界
3. 映像・エンタメ業界
4. 教育・研修業界

①IT・ソフトウェア業界

IT分野では、LLMの活用が広がっている業界の1つです。たとえば、プログラムを作る現場では、LLMがコードの一部を自動で提案したり、エラーの修正方法を示してくれたりするツールが登場しています。開発にかかる時間を減らすことができ、エンジニアの負担も軽くなっています。

また、マニュアルや技術資料を自動で作成したり、作成したコードの内容をチェックする「コードレビュー」を支援したりするなど、さまざまな工程でLLMが使われ始めています。LLMの導入により、人手に頼っていた単純作業をAIがサポートすることで、開発者はより高度な設計やアイデア出しなどに集中できるようになり、全体の生産性が上がってきています。

②製造・自動車業界

ものづくりの現場でも、LLMの活用が進んでいます。製品のマニュアルやQ&Aを自動で作成することで、文書作成にかかる手間を省くことができます。たとえば、過去の設計資料や説明書をLLMに読み込ませれば、新製品に合わせた説明文を自動で作ってくれるのです。

また、お客様からの問い合わせに対しても、LLMが適切な回答を自動で提示できるため、カスタマーサポートの負担軽減にもつながります。特に自動車業界では、社内に蓄積された膨大な技術情報やノウハウをLLMに学習させることで、社員が自然な文章で質問するだけで必要な情報を探し出せる仕組みの導入が進んでいます。

③映像・エンタメ業界

映画やゲームといったエンターテインメントの分野でも、LLMの導入が始まっています。たとえば、映画やドラマの脚本を考えるとき、LLMが複数のストーリー案を短時間で提示してくれることで、企画段階のスピードが向上しています。

ゲーム開発においても、登場人物のセリフや物語の分岐パターンをLLMが生成することで、プレイヤーに新しい体験を提供することが可能になるのです。クリエイターの表現力とAIの効率性を組み合わせた制作スタイルができているのです。

④教育・研修業界

学校教育や企業研修の分野でも、LLMは学びの質を高めるツールとして注目されています。たとえば、教師や講師が行っていた教材作成やテスト問題の準備を、LLMが代わりに行うことで、大量の教材を短時間で作ることができます。

企業の社内研修では、チャットボットとしてLLMを活用することで、社員がいつでも質問できるようになり、学びをサポートする「デジタル講師」のような役割を果たします。研修資料の要点をまとめたり、受講後の復習に使うなど、学習の効率アップにも貢献しています。

以下の記事では、生成AIの企業活用事例についても紹介していますので、あわせてご覧ください。

【2025】企業の生成AI導入事例9選！提供企業や活用の注意点もくわしく解説！

LLMに関連・取得するべき3つの資格

最後にLLMに関連・取得するべき資格を3つ紹介します。

1. Generative AI Test
2. G検定
3. E資格

①Generative AI Test

※Generative AI Testは試験終了に伴い、次回試験の開催はありません。(2025年12月現在)

Generative AI Testは、日本ディープラーニング協会が提供している新しい検定です。生成AIの基本的な仕組みから、プロンプト設計やAIの使い方、さらに倫理的な考え方まで幅広い知識を身につけられる内容になっています。

技術職に限らず、文系出身者やマーケティング、教育、企画職などのビジネスパーソンにも役立つ構成が特徴で、「AIを活用できる人材」としての信頼を高めたい方にぴったりです。これからAIを学び始める方や、基本を整理したい人におすすめの入門資格といえるでしょう。

②G検定

G検定は、AI全般に関する広い知識を問う資格です。AIの原理、使い方、社会への影響、法律的な観点なども含まれており、総合的に学べる内容となっています。

この試験は、エンジニアに限らず、AIプロジェクトをリードしたいマネージャーや、ビジネス戦略にAIを取り入れたい方にも人気があります。AIに少し触れたことがある方や、次のステップに進みたい方にちょうど良い難易度といえるでしょう。

ただし、G検定を初心者から取得するのは簡単ではありません。短期間で取得するのであればセミナーの受講がおすすめです。以下のリンクで紹介している「G検定対策講座」は、初心者でも短期間でも資格取得を目指せます。ぜひ詳細を確認してみてください。

③E資格

E資格は、より専門的な内容を扱う上級者向けの試験です。こちらも日本ディープラーニング協会が実施しており、対象はAIを「開発する側」のエンジニアや研究者です。試験では、機械学習や深層学習の理論、数学、実装力が求められ、合格には一定の学習時間と専門知識が必要になります。

受験には、協会が認定した講座を修了していることが前提となっており、準備にも時間がかかりますが、その分、合格すれば「高度な技術者」として業界内での評価は高くなります。

E資格は初心者にも少し難易度が高い資格です。独学で短期間で取得するのは難しいでしょう。そこでセミナーの受講がおすすめです。「E資格対策ディープラーニング短期集中講座」は短期間でE資格の試験概要から応用知識までを習得できます。

LLMについてのまとめ

LLMは単なる最新技術ではなく、今後さまざまな業界で業務効率化や価値創出を担う重要な仕組みです。ChatGPTのようなツールを「使う」だけでなく、「仕組みを理解して活用できる」人材になるためには、LLMの概念を押さえる必要があります。

ぜひ本記事を参考にLLMの基礎から応用までを理解して、学習してみてください。