LLM
① 非エンジニア向けのざっくり概要
大量の文章から学んだ、言葉のパターンで答えを作る AI モデル。
チャットや文章生成の基盤としてニュースや企画でよく出ます。
② ちょっとだけ詳しく
💡 Why｜何のために使うか
文脈から次の語を予測し、質問応答や文章生成を行うため。
🙋 Who｜誰（どんな役職・スキルセットの人）が主に使うか
企画、開発者、業務でAI活用を進める担当。
🕒 When｜どんな場面で使うか
社内問い合わせ対応や文書作成支援を導入するとき。
🌐 Where｜どこで動く/使うか（社内・クラウド・端末など）
クラウドのAIサービスや自社基盤。
🔧 How｜どうやって使うか
1） プロンプトと必要情報を入力
2） モデルがトークン単位で推論
3） 出力文を生成
4） 必要なら外部知識やルールで補正。
✨ できること｜導入後の実務効果
- 質問応答・要約・分類など複数用途に使える
- 文書作成や問い合わせ対応を支援できる
- プロンプトや補正で用途に合わせられる
⚠️ よくある誤解｜似た用語との差分
RAGと混同されがちだが、LLMは生成モデル本体、RAGは外部文書検索を組み合わせて精度を上げる実装方式。
③ もっと知りたい人向け
この用語は、特定の団体が定める単一の公式仕様を持たない概念です。まずは上の②の理解を土台に、ページ下部の「関連用語」から周辺の言葉をたどると、実務での位置づけがつかみやすくなります。