LLMの仕組みや文章を生成する原理について

2026年10月13日

LLM（Large Language Model：大規模言語モデル）は、大量のデータを学習し、人間が書いたような自然な文章を生成できるAI技術です。

ChatGPTなどの生成AIに活用されており、質問への回答、文章作成、翻訳、要約、プログラミングなど、さまざまな用途で利用されています。

LLMが自然な文章を生成できるのは、膨大なデータから言葉の使い方や文法、文脈、概念同士の関係などを学習しているためです。

特に、一般的な文章生成型LLMでは、入力された文章の文脈を分析し、次に続く可能性の高いトークンを予測する処理を繰り返すことで文章を作成します。

ただし、LLMは単純に単語を並べるだけの仕組みではありません。 Transformerやアテンション機構などの技術を活用し、複雑な文脈や情報同士の関係を処理しています。

この記事では、LLMの基本的な仕組みから、文章を生成する原理、学習方法、Transformerの役割、メリットや課題まで詳しく解説します。

LLMとは？

LLMは大量のデータを学習した言語モデル

LLMとは、Large Language Modelの略称で、日本語では「大規模言語モデル」と呼ばれています。

大量のテキストデータなどを使って学習した機械学習モデルであり、言語の規則性や文脈、単語同士の関係性を数値的な表現として獲得しています。

これにより、ユーザーから入力された質問や指示に応じて、自然な文章を生成できます。

LLMが対応できる代表的な処理には、以下のようなものがあります。

文章生成：ブログ記事、メール、商品説明文などを作成する
質問応答：質問の内容に応じた回答を生成する
文章要約：長い文章から重要な情報を整理する
翻訳：日本語や英語などの言語を相互に翻訳する
文章校正：誤字脱字や不自然な表現を修正する
情報分類：文章の内容を分析してカテゴリーに分類する
コード生成：プログラミング言語のコードを作成する

このように、LLMは文章作成だけでなく、言語を利用する幅広い業務に応用できます。

ただし、生成された文章が必ず正確であるとは限りません。 LLMは学習したパターンや入力された情報に基づいて回答を生成するため、事実と異なる内容を出力する場合もあります。

従来の文章生成システムとの違い

従来の文章生成システムでは、あらかじめ設定されたルールやテンプレートに基づいて文章を作成する方法が広く利用されていました。

例えば、天気予報を伝えるシステムでは、「今日の天気は〇〇です」という定型文に天気情報を当てはめることで文章を作成できます。

一方、LLMは事前に用意された文章を選択するだけではありません。

学習した言語のパターンを活用し、入力された指示や文脈に応じて新しい文章を生成します。

比較項目	従来のルール・テンプレート型	LLM
文章生成の方法	事前に設定したルールを使用	学習したパターンから文章を生成
文章の柔軟性	比較的限定的	高い
質問への対応	想定した質問への対応が中心	幅広い質問に対応可能
文脈の処理	設計したルールに依存	複雑な文脈も処理できる
主な課題	ルールの整備や保守	誤情報や計算コスト

LLMの大きな特徴は、個別のルールを大量に設定しなくても、多様な質問や文章作成の指示に対応できることです。

LLMが文章を生成する仕組み

LLMの文章生成は、一般的に「トークン化」「数値への変換」「文脈の処理」「次のトークンの予測」「予測の繰り返し」という流れで行われます。

LLMの文章生成の流れ

文章をトークンに分割

入力された文章をモデルが扱える単位に分ける

トークンを数値ベクトルに変換

文章を数学的に処理できる形にする

Transformerで文脈を処理

トークン同士の関係や位置を考慮する

次のトークンを予測

候補ごとの確率を計算する

予測を繰り返して文章を生成

トークンを追加しながら回答を完成させる

一般的な自己回帰型LLMを対象とした概念図です。

1. 入力された文章をトークンに分割する

LLMは、入力された文章を「トークン」と呼ばれる単位に分割して処理します。

トークンとは、AIが文章を扱うための基本的な単位です。

英語では単語や単語の一部、日本語では文字や複数の文字を組み合わせた単位などがトークンになります。

例えば、「今日は良い天気です」という文章を考えてみましょう。

トークン分割のイメージ

今日

は

良い

天気

です

説明用の分割例です。実際の分割結果はモデルによって異なります。

トークンの分割方法は、使用するトークナイザーによって異なります。

また、トークンは文法上の単語と必ずしも一致するわけではありません。

文章をトークンに分割することで、LLMはさまざまな言語や文字列を共通の仕組みで処理できるようになります。

2. トークンを数値ベクトルに変換する

LLMは、文字や単語をそのまま計算するのではなく、数値に変換して処理します。

まず、各トークンをIDに変換し、さらに「Embedding（埋め込み）」と呼ばれる数値ベクトルに変換します。

数値ベクトルとは、複数の数値を組み合わせたデータのことです。

例えば、「犬」「猫」「自動車」という言葉がある場合、学習されたベクトル表現には、それぞれの概念に関連する特徴が反映されることがあります。

「犬」と「猫」は動物という共通点を持つため、意味的に関連した表現を獲得する可能性があります。

ただし、言葉の意味が単純な座標だけで表されるわけではありません。

実際のLLMでは、初期の埋め込みベクトルがTransformerの各層で処理され、周囲の文脈を反映した表現へと変化していきます。

この仕組みによって、同じ言葉でも文章中の使われ方に応じた情報を扱えるようになります。

3. Transformerで文章の文脈を処理する

数値ベクトルに変換された情報は、Transformerなどのニューラルネットワークによって処理されます。

Transformerは、アテンション機構、フィードフォワードネットワーク、残差接続、正規化処理などを組み合わせたアーキテクチャです。

特に重要なのが「Attention（アテンション）」と呼ばれる仕組みです。

アテンションは、文章に含まれるトークン同士の関係を計算し、関連する情報を取り込むために利用されます。

例えば、次の文章を考えてみましょう。

「太郎は傘を持って出かけました。雨が降っていたからです。」

この文章では、「傘」と「雨」の間に意味的な関係があります。

LLMはアテンションなどの処理を通じて、このような文章内の関係性を扱います。

ただし、アテンションの計算結果が、そのまま人間にとっての意味的重要度を表しているわけではありません。

4. 次に続くトークンの確率を計算する

文脈を処理したLLMは、次に続くトークンの候補ごとに確率を計算します。

例えば、「日本の首都は」という文章が入力された場合を考えてみましょう。

一般的には、「東京」という言葉が続く可能性が高いと予測されます。

次のトークンの予測例

入力：「日本の首都は」

東京

92%

大阪

京都

その他

確率は説明用の仮想的な数値であり、実際のモデルの予測結果ではありません。

LLMは、このような確率分布から次のトークンを選択します。

選択方法には、確率が最も高い候補を選ぶ方法や、確率に応じて候補をランダムに選ぶ方法があります。

そのため、同じ質問を入力しても、生成方式や設定によって異なる文章が出力される場合があります。

5. トークンの予測を繰り返して文章を生成する

一般的な自己回帰型LLMは、文章全体を一度に生成するわけではありません。

新しいトークンを一つずつ選び、それまでに生成したトークンを次の予測に利用します。

例えば、次のような流れです。

文章生成のイメージ

段階1

日本の首都は

段階2

日本の首都は東京

段階3

日本の首都は東京です

段階4

日本の首都は東京です。

理解を助けるために文章単位で示しています。実際の各ステップが1トークンに対応するとは限りません。

この処理を繰り返すことで、短い回答だけでなく、長い記事や複雑な説明文も生成できます。

文章生成は、終了を示す特殊なトークンが選択された場合や、最大出力トークン数などの制限に達した場合に終了します。

LLMの基盤となるTransformerの仕組み

Transformerとは？

Transformer（トランスフォーマー）は、2017年に発表された論文「Attention Is All You Need」で提案されたニューラルネットワークのアーキテクチャです。

現在の多くのLLMでは、Transformerを基盤とした構造が採用されています。

Transformerの特徴は、アテンション機構などを活用して、文章内のトークン同士の関係を処理できることです。

また、従来のRNN（再帰型ニューラルネットワーク）などと比較して、学習時の計算を並列化しやすいという利点があります。

なお、2017年に提案されたオリジナルのTransformerは、Encoder（エンコーダー）とDecoder（デコーダー）で構成されていました。

一方、GPT系のような一般的な自己回帰型LLMでは、主にDecoder型のTransformerが使われています。

Self-Attentionとは？

Self-Attention（自己注意機構）は、同じ入力系列に含まれるトークン同士の関係を計算する仕組みです。

例えば、「私は昨日買った本を読みました」という文章があるとします。

「本」という言葉を処理する際には、「昨日」「買った」「読みました」などの情報との関係が重要になります。

Self-Attentionでは、各トークンから次の3種類のベクトルを作成します。

要素	主な役割
Query（Q）	どのような情報を参照したいかを表す
Key（K）	参照される情報の特徴を表す
Value（V）	集約する情報を表す

QueryとKeyから関連性を示すスコアを計算し、その結果に基づいてValueを重み付けして集約します。

これにより、トークンは文脈に応じた情報を取り込めるようになります。

なお、一般的な文章生成型LLMでは、まだ生成していない未来のトークンを参照できないようにする「Causal Mask（因果マスク）」が利用されます。

Multi-Head Attentionとは？

Multi-Head Attention（マルチヘッドアテンション）は、複数のアテンション計算を並列に実行する仕組みです。

文章には、主語と述語の関係、修飾関係、話題のつながりなど、さまざまな特徴があります。

複数のAttention Headを利用することで、モデルは異なる種類の関係や特徴を同時に捉えられます。

ただし、各ヘッドが必ず特定の文法的役割を担当しているわけではありません。

実際には、学習を通じて多様な情報の処理方法が獲得されます。

位置情報を扱う仕組み

文章では、単語の並び順によって意味が変わることがあります。

例えば、「犬が猫を追いかける」と「猫が犬を追いかける」では、同じ単語を使っていても意味が異なります。

Transformerでは、トークンの順序を考慮するために、位置エンコーディングや位置埋め込みなどの仕組みが利用されます。

モデルによって具体的な方法は異なりますが、位置に関する情報を取り込むことで、単語の順序や文章構造を処理できるようになります。

LLMはどのように学習する？

LLMが自然な文章を生成するためには、大量のデータを利用した学習が必要です。

代表的な学習工程には、事前学習、ファインチューニング、人間の評価などを利用した追加学習があります。

事前学習（Pre-training）

事前学習とは、大量のテキストデータなどを使って、言語の規則性や知識を学習する工程です。

一般的な自己回帰型LLMでは、文章の途中までを入力し、次に続くトークンを予測する学習を行います。

例えば、「富士山は日本で最も高い」という文章に対して、次に続く「山」を予測するような学習です。

モデルは、予測した確率分布と学習データに含まれる正解トークンとの違いを損失関数によって評価します。

その損失を小さくするように、誤差逆伝播法や最適化アルゴリズムを使って内部のパラメータを更新します。

この処理を大量のデータで繰り返すことで、文法や文章構造、言葉の関係性などを学習していきます。

ただし、すべての言語モデルが次のトークン予測だけで学習されているわけではありません。モデルによっては、文章の一部を隠して予測する方法なども利用されます。

ファインチューニング（Fine-tuning）

ファインチューニングとは、事前学習したモデルに追加学習を行い、特定の用途や目的に適応させる方法です。

例えば、質問と適切な回答の組み合わせを使って学習することで、ユーザーの指示に従った文章を生成しやすくできます。

また、特定分野の文章を使って追加学習することで、専門用語や回答形式に適応させることも可能です。

ただし、ファインチューニングを行えば必ず回答の正確性が向上するわけではありません。

学習データの品質や量、モデルの性能、評価方法などによって結果は変わります。

RLHFによる追加学習

RLHFとは、Reinforcement Learning from Human Feedbackの略称で、「人間のフィードバックからの強化学習」を意味します。

人間による回答の比較評価などを利用し、より望ましい回答を生成できるようにモデルを調整する方法です。

例えば、同じ質問に対する複数の回答を比較し、どちらが適切かという評価を学習に活用します。

また、DPO（Direct Preference Optimization）のように、回答の選好データからモデルを直接最適化する手法もあります。

RLHFとDPOは異なる学習手法であり、すべてのLLMに両方が採用されているわけではありません。

LLMの学習と推論の違い

学習とは？

学習（Training）は、大量のデータを利用してモデル内部のパラメータを調整する処理です。

LLMは学習を通じて、言葉の使い方や文章構造、概念の関係性などを獲得します。

大規模なモデルの学習には、多くの計算資源と時間が必要です。

特に、数十億から数千億規模のパラメータを持つモデルでは、大量のGPUなどが使用される場合があります。

推論とは？

推論（Inference）は、学習済みのモデルを使って、入力に対する回答を生成する処理です。

例えば、ChatGPTに質問を入力して回答を得る処理は、基本的に推論に該当します。

通常のチャットでは、質問するたびにモデルのパラメータが更新されるわけではありません。

会話履歴などを入力として利用することで、前のやり取りを踏まえた回答を生成しています。

学習と推論の主な違いは以下のとおりです。

比較項目	学習	推論
目的	モデルの能力を獲得・調整する	入力に対して回答を生成する
パラメータの更新	基本的に行う	通常は行わない
使用するデータ	学習用データ	質問や会話履歴など
主な処理	損失計算とパラメータ更新	学習済みモデルによる予測

この違いを理解すると、LLMがどのように能力を獲得し、日常的な質問に対応しているのかを整理しやすくなります。

LLMが自然な文章を生成できる理由

文法や文章構造を学習しているため

LLMは、大量の文章を通じて、単語の並び方や文法、表現の使い分けなどを学習しています。

例えば、ビジネスメールでは丁寧な言葉遣いが使われることが多く、SNSでは短く親しみやすい表現が使われる傾向があります。

LLMはこうした文体の特徴を学習しているため、ユーザーの指示に応じて文章の雰囲気を調整できます。

文脈に応じた文章を生成できるため

LLMは、直前のトークンだけでなく、入力された文章やそれまでの会話の流れを利用して次のトークンを予測します。

例えば、「先ほどの説明を小学生向けに書き直してください」と指示すると、会話に含まれる内容を踏まえて、わかりやすい表現に変更できます。

ただし、モデルが一度に参照できる情報量には「コンテキストウィンドウ」と呼ばれる上限があります。

また、入力が上限以内であっても、すべての情報を常に正しく利用できるとは限りません。

学習した情報を組み合わせられるため

LLMは、学習した文章をそのままコピーするだけでなく、獲得したパターンを組み合わせて新しい文章を生成できます。

例えば、「LLMの仕組みを料理に例えて説明してください」と指示すると、料理の材料や調理手順とAIの処理を関連付けた説明を作成できます。

このように、異なる分野の知識や表現を組み合わせられることが、LLMの柔軟な文章生成を支えています。

ただし、学習データに含まれる文章の一部を再現する場合もあるため、すべての出力が完全に独創的であるとは限りません。

LLMの文章生成を調整するパラメータ

LLMが生成する文章は、モデルの性能だけでなく、生成時の設定によっても変化します。

代表的な設定には、Temperature、Top-p、最大出力トークン数などがあります。

Temperature

Temperatureは、次のトークンを選択する際の確率分布を調整するパラメータです。

一般的に、低く設定すると確率の高い候補が選ばれやすくなり、高く設定すると多様な候補が選ばれやすくなります。

例えば、事実に基づく定型的な回答を生成したい場合は、低めの設定が適することがあります。

一方、アイデア出しや創作などでは、高めの設定によって多様な表現を得られる場合があります。

ただし、Temperatureの効果は使用する生成方式にも依存します。

また、値を低くしても回答の正確性が保証されるわけではありません。

Top-p

Top-pは、累積確率に基づいてトークンの選択候補を絞る方法です。

例えば、Top-pを0.9に設定すると、確率の高い候補から順番に集め、累積確率が90%以上になる最小限の候補集合を選択対象にします。

これにより、非常に確率の低い候補を除外しながら、一定の多様性を持たせることができます。

TemperatureとTop-pは組み合わせて使用されることもありますが、利用できる設定はモデルやサービスによって異なります。

最大出力トークン数

最大出力トークン数は、LLMが生成できるトークン数の上限を設定するものです。

上限を大きくすると長い文章を生成できますが、出力が長くなるほど処理時間や利用料金が増える場合があります。

また、上限に達すると、文章が途中で終了する可能性があります。

そのため、必要な回答の長さに応じて適切に設定することが重要です。

LLMの主なメリット

文章作成業務を効率化できる

LLMは、記事作成やメール作成、資料の下書きなど、文章を扱う業務の効率化に役立ちます。

例えば、Webマーケティングでは、SEO記事の構成案、広告コピー、商品説明文、メールマガジンなどの作成に活用できます。

人間が最初から文章を作成する場合と比較して、アイデア出しや初稿作成の負担を軽減できる可能性があります。

ただし、生成内容の事実確認や表現の調整、独自情報の追加などは必要です。

自然な言葉で操作できる

LLMは、専門的なプログラミング知識がなくても、自然な日本語で指示できます。

例えば、「この文章を300文字程度に要約してください」「専門用語を使わずに説明してください」といった指示が可能です。

文章による操作を通じて、さまざまな処理を実行できることが大きな利点です。

幅広い業務に応用できる

LLMは、文章生成以外にも情報整理、分類、翻訳、コード生成などに対応できます。

さらに、外部の検索システムやデータベースと連携することで、社内文書の検索や問い合わせ対応などにも利用できます。

ただし、外部情報を扱う場合は、検索機能やAPIなどを組み合わせる必要があります。

LLMの課題や注意点

ハルシネーションが発生する可能性がある

ハルシネーションとは、LLMが事実とは異なる情報をもっともらしく生成する現象です。

例えば、実際には存在しない論文を紹介したり、誤った数値を回答したりする場合があります。

ハルシネーションには、学習データの品質や不足、曖昧な入力、モデルの知識の限界、生成時の条件など、複数の要因が関係します。

そのため、正確性が求められる情報については、信頼できる資料による確認が重要です。

大量の計算資源が必要になる

大規模なLLMの学習には、高性能なGPUなどの計算資源が必要です。

また、文章生成時にも多数の計算が実行されるため、モデルの規模や入出力の長さによって処理時間やコストが変わります。

特に、一般的なTransformerのSelf-Attentionでは、入力系列が長くなるほど計算負荷が増大する傾向があります。

こうした負担を軽減するために、量子化や蒸留、推論処理の最適化などの技術が利用されています。

個人情報や機密情報の取り扱いに注意する

LLMを業務で利用する際は、個人情報や機密情報の取り扱いにも注意が必要です。

入力したデータの保存期間や学習への利用有無は、サービスや契約内容、設定によって異なります。

そのため、機密性の高い情報を入力する前に、利用するサービスのデータ取り扱い方針やセキュリティ対策を確認することが重要です。

LLMの仕組みに関するよくある質問

LLMは人間と同じように文章を理解している？

LLMは、言葉の意味や文脈を扱う高度な能力を持っていますが、人間と同じ仕組みで理解しているとは限りません。

モデル内部では、数値ベクトルやニューラルネットワークを利用した計算が行われています。

LLMの言語理解能力と人間の認知や意識との関係については、現在も研究や議論が続いています。

LLMは文章を丸暗記している？

LLMは、大量の文章から言語の規則性やパターンを学習しています。

そのため、通常は学習データの文章をそのまま取り出して回答しているわけではありません。

ただし、学習データの一部を記憶し、特定の条件で再現する場合もあります。

このため、著作権やプライバシーへの配慮が重要です。

LLMはなぜ推論や計算ができる？

LLMは、大量のデータから計算手順や論理的な説明、問題解決のパターンなどを学習しています。

また、複数の情報を組み合わせて処理することで、推論を必要とする課題にも対応できます。

ただし、複雑な計算や論理問題では誤りが発生する可能性があります。

正確な計算が必要な場合は、電卓やプログラムなどの外部ツールを利用することが有効です。

LLMと生成AIの違いは？

生成AIは、文章、画像、音声、動画などを生成するAI技術の総称です。

一方、LLMは主に言語を扱う大規模なモデルを指します。

つまり、LLMは生成AIの一種です。

なお、近年は画像や音声などの情報も扱えるマルチモーダルLLMが開発されており、文章以外の情報を処理できるモデルもあります。

LLMとRAGの違いは？

LLMは、学習したパターンや入力された情報に基づいて文章を生成するモデルです。

一方、RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）は、外部の文書やデータベースから関連情報を取得し、その情報を参照して回答を生成する仕組みです。

例えば、社内規程を参照しながら質問に回答するシステムでは、RAGが有効な場合があります。

RAGは通常、モデルのパラメータを更新せずに外部情報を利用できるため、ファインチューニングとは異なる方法でLLMの回答を補強します。

ただし、検索した情報が不正確だったり、関連性の低い情報が取得されたりすると、回答に誤りが生じる可能性があります。

まとめ

LLMは、大量のデータから言語の規則性や知識を学習し、入力された文脈に基づいて文章を生成するAI技術です。

一般的な自己回帰型LLMでは、文章をトークンに分割し、数値ベクトルへ変換したうえで、Transformerによって文脈を処理します。

その後、次に続くトークンの確率を計算し、予測を繰り返すことで自然な文章を生成します。

LLMの仕組みを理解するうえで、特に重要なのは以下のポイントです。

LLMは大量のデータから言語のパターンや概念の関係性を学習する
文章をトークンに分割し、数値ベクトルとして処理する
Transformerやアテンション機構によって文脈やトークン同士の関係を扱う
次に続くトークンを予測する処理を繰り返して文章を生成する
事前学習やファインチューニングなどによってモデルの能力を獲得・調整する
推論時には通常、学習済みモデルのパラメータを変更せずに回答を生成する
自然な文章を生成できても、内容の正確性が保証されるわけではない

LLMは、文章作成や情報整理、翻訳、プログラミングなど、幅広い分野で活用できる技術です。

一方で、ハルシネーションや計算コスト、情報の鮮度、セキュリティなどの課題もあります。

LLMの仕組みと限界を正しく理解し、人間による確認や外部ツールを適切に組み合わせることで、より効果的に活用できるでしょう。

以上、LLMの仕組みや文章を生成する原理についてでした。

最後までお読みいただき、ありがとうございました。

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