近年、AIの進化により、ビジネスの現場でもChatGPTなどの大規模言語モデル（LLM）が活用される機会が増えています。しかし、技術的な専門用語が多く、どのように活用すればよいのか分かりにくいと感じる方も多いでしょう。そこで、本記事ではビジネスマン向けに、LLMに関する基本的な用語を分かりやすく解説します。
LLMに関しては以前にも解説を行っておりますのでご覧ください。
1. AIモデル
AIモデルとは、特定の人工知能のプログラムを指します。たとえば、画像を識別するAIモデルや、人間のように文章を生成するAIモデルなど、用途に応じたAIモデルがあります。AIモデルは開発者によって異なる場合もあります。ネジを検品するAIでもX社が開発するAIモデルとY社が開発するAIモデルは別のものになります。大規模言語モデル（LLM）は、その中でも特に言語処理を得意とするモデルの総称です。
2. GPT（Generative Pre-trained Transformer）
GPTは、大規模言語モデル（LLM）の一種で、特に文章を生成することに長けています。事前に膨大なテキストデータを学習し、ユーザーからの入力に対して自然な文章を作成できるのが特徴です。GPTはOpenAIによって開発され、最新のバージョンではより高性能な会話や文章作成が可能になっています。
3. ChatGPT
ChatGPTは、GPTを活用した対話型のチャットボットサービスです。このチャット部分のプログラムも含めてAIモデルと呼ぶ場合もあります。GPTとChatGPTは同一視されがちですが異なるものです。ChatGPTではユーザーが質問をすると、それに対して自然な文章で回答します。ビジネスでは、問い合わせ対応や資料作成、要約作業などに活用されています。
競合のサービスとしてはClaudeやGeminiがあります。
4. パラメータ数
パラメータ数とは、AIモデルの規模（性能）を示す指標です。基本的にはパラメータが多いほど、より複雑な処理が可能になり、高度な文章生成ができるようになります。例えば、ChatGPTの最新モデルは数千億以上のパラメータを持っており、高度な推論や文脈理解が可能です。
パラメータ数≒性能という認識で問題ありません。
5. プロンプト
プロンプトとは、大規模言語モデル（LLM）に指示を出すための入力文のことです。例えば、「この文章を要約してください」や「次の文章を英語に翻訳してください」といった指示がプロンプトになります。適切なプロンプトを作成することで、より的確な回答を得ることができます。
6. トークン数
トークン数とは、大規模言語モデル（LLM）が処理できるプロンプトの長さのことです。例えば「Hello, world!」は3トークンと数えられることがあります。基本的には長い程、大きなファイルを読み込んだり、複雑な処理が出来る傾向にあります。
7. プロンプトエンジニアリング
プロンプトエンジニアリングとは、大規模言語モデル（LLM）に適切な回答をさせるために、効果的なプロンプトを設計する技術です。例えば、「箇条書きで説明してください」や「専門用語を使わずに説明してください」といった細かな指示を加えることで、求める出力を得やすくなります。ビジネスの現場では、AIを使いこなすためにこのスキルが重要になります。
8. ハルシネーション
ハルシネーションとは、AIが事実とは異なる内容を生成してしまう現象のことです。例えば、実際には存在しないデータや、誤った情報をあたかも本当のように回答することがあります。ビジネスでAIを活用する際は、ハルシネーションを防ぐために、回答内容のチェックが必要です。
9. 推論モデル
※曖昧な用語であり、以下は大規模言語モデルの領域で使われるときの意味です。
ChatGPT 4oなどでは一度プロンプトを入力すると短時間で回答を行ってくれます。推論モデルであるChatGPT o1では内部で質問と回答を繰り返し（という認識で問題ない）回答を行います。自問自答のような状態になるため難しいタスクが可能になります。ただしこの繰り返しを行うため多くの時間が必要となります。
まとめ
LLM（大規模言語モデル）は、ビジネスの効率化や生産性向上に大きく貢献する可能性を秘めています。しかし、その活用には基本的な知識が不可欠です。本記事で紹介した用語を理解し、実務での活用に役立てていただければと思います。
