LLM（大規模言語モデル）を無料で使うには？初心者にもわかりやすく解説

データサイエンス•2025/1/28

Python OpenAI API Hugging Face

はじめに

皆さんは LLM (大規模言語モデル) という言葉を耳にしたことがあるでしょうか。対話型のチャットシステムや、文章の自動生成などに活用されていて、近年さまざまなサービスが登場しています。

一見すると難しそうに思えるかもしれませんが、実は無料で使える方法がいくつか存在します。本記事ではプログラミング初心者の方でも理解しやすいように、LLMを無料で活用する方法と具体的なサンプルコードを紹介します。

最初は専門用語に戸惑うかもしれませんが、落ち着いて少しずつ仕組みを学んでいけば大丈夫です。皆さんが実務や個人プロジェクトで気軽にLLMを試せるよう、実践的な使い方や注意点をまとめました。

ぜひ最後まで読んで、LLMの世界を一歩ずつ体感してみてください。

この記事を読むとわかること

LLMが何をするモデルなのか
LLMを無料で使うための具体的な方法
初心者でもできる簡単なプログラム例
実務への応用例や、導入時の注意点

LLMとは

LLM とは Large Language Model (大規模言語モデル) の略称です。自然言語処理の分野で発展してきたモデルで、大量のテキストデータをもとに学習しています。

これによって、人間が書いたような文章の生成や要約、意図の把握などが可能になります。例えばチャットボットに組み込み、自動で会話を処理する場面でもよく利用されています。

プログラミング初心者の方にとっては、コードの自動生成やサンプルコードの提案などを行う仕組みとして役立つかもしれません。文章の生成能力を活かしてコンテンツ作成を助けたり、質問に対して回答するツールとして活用したりすることができます。

LLMの基本概念

LLMは膨大なテキストから統計的にパターンを学習しています。例えば単語やフレーズの出現頻度、文脈との関係、文章構造などを分析して、入力されたテキストに対して適切な応答を推定します。

この推定の仕組みはニューラルネットワークによって実装されており、言語に特化したモデルを大量のデータでトレーニングすることで高い精度を実現しています。初心者の皆さんは、まずは「大量の文章を覚えこんで、それに合う答えを返す」というイメージで捉えるとわかりやすいでしょう。

LLMが得意とする処理

具体的にLLMが得意とするのは、文章要約や翻訳、質問応答などです。たとえば英語の文章を日本語に翻訳したり、長い記事を短くまとめたりといった用途で活躍しています。

また、コードの誤りを見つけるサポートや、特定のフレームワークを使ったサンプルコードの生成といった形で、プログラミング学習にも応用されています。一方で、扱う対象がテキスト中心であるため、画像や動画などのデータ分析は別の仕組みを用いる必要があります。

LLMを無料で使うには

LLMを無料で使う方法はいくつかあります。代表的なものはクラウド上のAPIを利用するものと、オープンソースのモデルをダウンロードしてローカルで実行する方法です。

前者は初期設定が比較的簡単ですが、使用量に上限がある場合もあります。後者は自分のPCでモデルを動かすので自由度は高いですが、GPUなどのハードウェアリソースが必要になる可能性があります。

クラウド型プラットフォーム

有名なサービスとしては、OpenAIなどの提供するAPIが挙げられます。無料のプランや一定の無償枠が設けられていることが多いので、まずはAPIキーを取得して少量のリクエストから始めると安心です。

具体的には、クラウド上にあるモデルに文章を送り、返される結果を自分のプログラムで使う形になります。もし初心者の方でも、Webサービスでフォームに文章を入力して結果を見るだけで試せる機能を提供していることがあるので、敷居は低いと言えます。

OpenAIを例にした無料使用

OpenAIのアカウントを作成すると、無償枠が用意されているケースがあります。この枠内であれば一定量のトークン（文字数のようなイメージ）を使ってリクエストを投げることができるため、練習や検証には十分です。

Pythonで簡単に利用する例を示します。以下のコードはAPIから文章を生成する一連の流れを表していて、最低限の構文のみを記述しています。


import openai

openai.api_key = "YOUR_OPENAI_API_KEY"

# 簡単なプロンプトを送って、文章を生成
response = openai.Completion.create(
    model="text-davinci-003",
    prompt="プログラミング初心者向けにPythonの魅力を紹介してください。",
    max_tokens=100,
    temperature=0.7
)

print(response.choices[0].text.strip())

上記はPythonで書いたサンプルコードです。 prompt には「こんな文章を書いてほしい」という指示を与え、 max_tokens で生成する文字数の目安を設定します。

ローカル環境でのオープンソース活用

ローカル環境で無料のLLMを使う方法もあります。 Hugging Faceのようなプラットフォームには、多数のコミュニティモデルが公開されています。

以下のコード例では、Hugging FaceのTransformersライブラリを使用してテキスト生成を行っています。比較的小規模なモデルを選べば、一般的なPCでも動かせる可能性があります。


from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

model_name = "distilgpt2"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

input_text = "Hello, I am a beginner in programming. Can you teach me Python?"
input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors="pt")

with torch.no_grad():
    output_ids = model.generate(input_ids, max_length=50, do_sample=True, temperature=0.7)

generated_text = tokenizer.decode(output_ids[0], skip_special_tokens=True)
print(generated_text)

モデル名を変えると、異なるデータで学習されたモデルを使用できます。ただし、性能が高いモデルほど必要なメモリや処理時間が増える傾向がありますので、最初は軽量なものを試すとよいでしょう。

無料であってもサービスの利用規約や使用制限が存在する場合があります。商用利用や大量リクエストを行う際は、必ず各サービスの方針を確認してください。

実務での活用シーン

LLMはビジネスの現場でも活躍の場があります。例えばカスタマーサポートのチャットボットに組み込み、問い合わせ対応の効率化を図るケースが増えています。

要約機能を活かしてミーティングの議事録を短縮するツールとして使うことも考えられます。プログラミング初心者でも、ある程度の仕組みを理解しておけば業務の中で大いに役立てられるでしょう。

自動応答システム

チャットボットを構築する際に、LLMを導入する例が多く見られます。オンライン接客や問い合わせ窓口に利用することで、担当者の負担を軽減しつつ顧客満足度を向上させることを狙います。

ここで重要なのは、LLMだけに全てを任せるのではなく、ユーザーの問い合わせ内容や扱うドメインに合わせて調整する点です。意図しない回答を防ぐために、事前に指示を緻密に与える工夫が求められます。

文書の要約や下書き作成

LLMは長文を短くまとめるのが比較的得意で、簡潔な要約を自動生成できます。会議録だけでなく、ニュース記事やレポートのまとめなどでも威力を発揮するでしょう。

また、ブログ記事やメルマガの下書きを作るのにも利用できます。まったくのゼロから文章を書くよりも時間を節約できるため、プロトタイプとして役立ちます。

よくある疑問と注意点

LLMの導入を検討すると、いくつかの疑問が浮かぶはずです。たとえば「どれほどのコストがかかるのか」「正確な回答が得られるのか」といったポイントは多くの方が気になるところだと思います。

無料プランやオープンソースモデルの利用なら、コスト面は抑えられますが、トークン数制限や性能面での限界に注意しましょう。また、生成される文章の正確性に100%を求めるのは難しいので、重要な場面では人間の確認プロセスを挟むことが望ましいです。

LLMを使うときは、結果をそのまま信用し過ぎないことが大切です。誤りや偏りが含まれる可能性があるため、最終判断には人の目によるチェックが必要になります。

上記のように、LLMは万能ではありません。ただし、上手に使いこなすことで、文章生成やチャット対応などの作業を大幅に効率化できます。

まとめ

LLMは文章を理解し、生成する能力に優れたAIモデルですが、無料で試せる方法も存在します。クラウドAPIの無料枠や、オープンソースモデルをローカルで動かす選択肢があるため、初心者の皆さんでも気軽に触れられるでしょう。

実務や学習の場面で使う場合は、ボットの自動応答や文書要約などの具体的な活用シーンが想定できます。ただし、コストやモデルの性能、生成結果の品質には注意が必要です。

まずは簡単なコードから試してみて、「どんな文章が生成されるのか」を体感してみてください。そこから少しずつカスタマイズし、皆さん自身のプロジェクトや仕事に役立てられるよう工夫してみると良いでしょう。