LLM（大規模言語モデル）ってなんだっけ
大量のテキストデータを使って学習したAIの一種
一言で言うと、自然言語での会話や質問が処理できるプログラム群のことを指しています。
簡単に言えば、
「めちゃくちゃたくさんの本やネット記事を読んだ、超おしゃべりAI」
LLMは、「言葉」に関することが得意となっています。
たとえば、こんなことができます：
- 質問に答える（例：歴史、科学、雑学など）
- 長文を要約する
- 英語⇔日本語などの翻訳
- 文章の書き換えや校正
- アイデア出しや創作支援
- 人と自然に会話する（チャットボット）
💡 有名なLLMの例
| 名前 | 開発元 |
|---|---|
| ChatGPT | OpenAI |
| Gemini | |
| Claude | Anthropic |
| Llama | Meta（旧Facebook） |
LLMと旧チャットボットの違い
AIチャットが身近になった今、「LLM（大規模言語モデル）」と従来型チャットボットは何が違うの？ というのを纏めました。
LLMでは資料さえ用意すれば、その資料に対して自然言語で返答できるようになる（ChatGPTは有償）便利なツールとみてイイと思います
| 比較項目 | LLM（大規模言語モデル） | 旧チャットボット（ルールベース） |
|---|---|---|
| 会話の柔軟さ | ◎ 自然な文章で応答可能 | △ パターン通りの応答 |
| 理解力 | ◎ 文脈や曖昧表現を把握 | △ キーワード一致が基本 |
| 知識の範囲 | ◎ 幅広い一般知識を網羅 | × 登録済みFAQのみ |
| 学習方法 | 機械学習（数十億文のテキスト） | 手動でルールやスクリプト設定 |
| 回答の多様性 | 同じ質問に複数表現で返せる | 基本的に1対1の対応 |
| 更新性 | モデル更新・微調整が可能 | スクリプトの手動修正が必要 |
| 導入難易度 | 高（API連携や設定が必要） | 低（ルール設定だけで済む） |
| 主な用途 | 高度な問答、文生成、創作支援 | 単純な問い合わせ、自動応答 |
昔のチャットボットのメンテナンスをあきらめたとか、どうにか更新しようと思っていたりした場合は切り替えたほうが良いのかもしれないですね。