LLM（Large Language Model）を日本語で扱うための基礎知識

データサイエンス•2025/1/26

はじめに

自然言語処理の分野で、 LLM (Large Language Model) が注目されています。とくに、日本語のテキストを扱う技術が進歩し、ビジネスや開発現場での利用が広がってきました。みなさんも「大量のテキストを解析したり、自動で文章を生成したりしたい」と考えることはないでしょうか。こうした要望をかなえる一つの手段として、日本語に対応したLLMが挙げられます。しかし、初心者の方にとっては専門用語が多く、どのように導入すればよいかイメージしにくいですよね。この記事では、日本語LLMの概要や具体的なコード例、実務シーンでの活用方法などを平易に解説します。

この記事を読むとわかること

この記事を通して、まずはLLMの概要を整理します。そのうえで、日本語のテキストに特化したモデルを利用する意義や注目点を解説します。続いて、Pythonなどの環境でコードを用いてどのようにモデルを動かすのかを紹介します。さらに、実務の現場でどのようなポイントに気をつければうまく活用できるのかも考えます。初心者の皆さんでも理解しやすい内容を目指していますので、基本概念から実装イメージまで把握できるでしょう。

LLM（Large Language Model）とは

LLMとは、大量のテキストデータを使って学習したモデルのことを指します。英語だけでなく多言語のデータを取り込み、文章の生成や文脈の理解など、幅広い言語処理が可能です。これらのモデルは深層学習の一種であるTransformerアーキテクチャを採用することが多く、複雑な言語表現を推定できる点が強みと言えます。以前は英語のモデルが主流でしたが、近年は日本語を含むさまざまな言語に対応したモデルも増えてきました。実際に使う段階ではAPIを介してアクセスしたり、自分の環境でモデルを動かしたりする方法があります。このように、LLMは一度大規模な学習を終えたあとも、タスクに応じた微調整をすることで、文書要約や対話型アプリケーションなどへ応用できる柔軟性を持っています。

日本語LLMが注目される理由

英語圏向けのLLMは豊富にありますが、日本語LLMはこれまで選択肢が比較的少なく、自然な日本語を生成するのが難しい時期がありました。しかし、近年の技術革新によって日本語独自の文法構造や語彙に対応したモデルが登場し、ビジネス文書やサービス開発での需要が高まっています。日本語には敬語や話し言葉、書き言葉など多様な表現があり、単語の区切りがはっきりしないといった課題があります。そうした特性に合わせてモデルを学習させることで、より正確な解析や自然な文章生成を実現できるようになってきました。たとえば、チャットボットでのユーザー対応や、大量のテキストを要約して知識ベースを作るなど、日本語特化の技術を活用するケースが増えています。

具体的なコード例

ここでは、Pythonを使ったシンプルな例を見てみましょう。 Hugging Faceのライブラリを活用し、日本語のLLMをロードして文章を生成するコードを挙げます。


!pip install transformers fugashi ipadic
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("rinna/japanese-gpt-neox-small")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("rinna/japanese-gpt-neox-small")

prompt = "人工知能が自然言語を理解する仕組みを教えてください。"
inputs = tokenizer.encode(prompt, return_tensors="pt")
output = model.generate(inputs, max_length=100, do_sample=True, top_p=0.95, top_k=50)
result = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
print(result)

このコードでは、指定したトークナイザとモデルを読み込み、プロンプト（入力文）を与えて文章を生成します。上記の例のように、ライブラリをインストールした環境があれば簡単に試せる点が魅力です。パラメータの設定次第で、文章の長さや生成のランダム性を調整できるため、用途に応じた出力を得ることができるでしょう。

実務における応用シーン

文章の生成だけが日本語LLMの用途ではありません。企業やサービスでは、大量の問い合わせを自動返信したり、契約書などを解析して必要な要点だけを抽出したりするなど、さまざまな応用が考えられます。チャットボットの導入で顧客対応を効率化するほか、商品レビューの分析を行いマーケティング施策に反映するといったケースも見受けられます。こうした実務での利用を検討するときは、どのような課題を解決したいのかを明確にすることが大切です。さらに、文章の分野ごとに専門用語や独特の言い回しが異なりますから、追加の学習データを用意してモデルを調整することも視野に入れるとよいでしょう。

ただし、大規模言語モデルはトレーニング段階のデータに偏りがあることがあるため、出力が常に正しいとは限りません。重要な意思決定に利用する際は、必ず内容を確認するプロセスを入れておきましょう。

導入時に気をつけたいこと

日本語LLMを導入するうえで、いくつか注意したい点があります。まず、モデルがどの程度のハードウェアリソースを必要とするかを確認しましょう。小規模なモデルでも日本語テキストを扱う際は、それなりのメモリやGPUが必要な場合があります。次に、データの取り扱いです。とくにユーザーの個人情報や機密情報を含む文章を処理する場合は、プライバシーやセキュリティ面に配慮が求められます。また、モデルの出力が期待どおりでないこともあるため、人間がレビューするステップを組み込むことが望ましいでしょう。

初めから完璧を求めず、必要なケースを見極めながら段階的に導入する姿勢が大切です。実験的に試してみて、成果が得られたら範囲を広げていく形が現実的です。

まとめ

ここまで、LLMの概念から日本語に対応したモデルの概要、そして実務への応用事例までを解説しました。日本語LLMを導入することで、文章生成や自動要約などの処理を効率化し、さまざまなビジネス課題を解決できる可能性があります。一方で、モデルの出力品質やハードウェアの制限など、検討すべき点も多いでしょう。初心者の皆さんが最初にとりかかる際は、小さめのモデルから始めてみるのが実践的かもしれません。今後さらに日本語対応のLLMが増えていくと考えられますので、引き続き情報をチェックしながら新しい技術にも触れてみてください。