こんにちは、AI×デザイン戦略アドバイザーの篠原です!
最近、仕事や生活の中でChatGPTやGeminiなどの大規模言語モデル(LLM)を使う機会が増えてきました。
しかし「このAIはどうやって答えを作っているの?」と疑問に思う方も多いでしょう。
本記事では、その仕組みを親しみやすく、かつ安心感を持って理解できるように解説していきます。
LLMの全体像をつかむ
まず、大規模言語モデル(LLM)は、人間のように文章を「理解」しているわけではありません。
過去に学習した大量の文章データから、次に来る言葉の可能性を予測して文章を組み立てています。
例えば、あなたが「おはようございます」の後に「今日は」と書き始めると、多くの場合「いい天気ですね」と続くことを想像できますよね。
LLMはこれを圧倒的な規模とスピードで行っています。
LLMの基本的な流れ
ステップ | 内容 |
---|---|
学習 | インターネットや書籍、記事など膨大な文章を統計的に分析 |
予測 | 質問や指示に対して次に来る単語や文を予測 |
生成 | 予測を繰り返し、文章として出力 |
多角的に見るLLMの仕組み
LLMは「統計的な予測モデル」という立場から作られています。
人間のように経験や感情を持たないため、答えは過去に学習したデータの影響を強く受けます。
ChatGPTとGeminiの違い
- ChatGPT:OpenAIが開発。対話の自然さや文章構成に強み
- Gemini:Googleが開発。検索や事実確認との連携に強み
※いずれも「万能」ではなく、情報の正確性や更新頻度に限界があります。
誤解しやすいポイント
- AIは「知っている」のではなく「予測している」
- 学習後の新しい出来事は知らない場合がある
- 事実と推測が混ざることがある
LLMの回答を活かすための結論
結論として、LLMの答えは「参考情報」として活用するのが安全です。
特に経営やマーケティングなど重要な判断をする際には、AIの回答を一次情報や専門家の意見と照らし合わせましょう。
安心して使うための3つのコツ
- 質問を具体的にする(背景や目的を伝える)
- 複数回聞く(表現を変えて比較)
- 検証する(事実確認を怠らない)
活用シーンと未来像
例えば、鹿児島の観光業を営む方が、海外観光客向けのキャッチコピーを作る場合。LLMを使えば英語・中国語・韓国語など多言語で提案がもらえます。
そして、人間の感覚でニュアンスを整えることで、より魅力的な発信が可能になります。
未来の展望
今後のLLMは、単なる文章生成にとどまらず、リアルタイムで最新情報を取得し、事実確認を行いながら提案できるようになると予想されています。
これにより、ビジネスの現場での活用幅はさらに広がります。
行動の一歩
まずはAIを「質問相手」として気軽に使ってみましょう。
小さな成功体験を積み重ねることで、自然に業務の一部として活用できるようになります。

シゲサンワークス 代表
その人らしさや組織の魅力を引き出す、AI×デザイン戦略アドバイザー
- デザイナー歴30年
- 2022年よりシゲサンワークスを本格始動。
- 2022年、鹿児島県商工会連合会の無料の専門家派遣制度、エキスパートバンク事業に係る専門家として登録。
- 2025年、DMM 生成AI CAMP 生成AIエンジニアコースを修了。
AI×デザインで、あなたの想いを“価値”と“成果”に変える伴走者として引き続き複数のクライアントをサポート中。