LLM（大規模言語モデル）とは？　意味や仕組み・種類・生成AIとの違い

更新日：2026.08.28
LLM（大規模言語モデル）とは？　意味や仕組み・種類・生成AIとの違い
「LLM（大規模言語モデル）と生成AIの違いや関係性がよくわからない…」
「ChatGPTをはじめとするLLMは、なぜ人間のように対話できるの？」
「LLMを自社の業務効率化や問い合わせ対応に活用するにはどうすればいい？」

LLM（大規模言語モデル）という言葉は、近年ニュースやビジネスで耳にする機会が増えました。多くの企業が業務効率化やDX推進のために生成AIやITツールの導入を進める一方、LLMの意味や従来のAIとの違い、自社業務へどう組み込めばよいのかといった具体的な活用方法に悩む方も多いはずです。

LLMは正しく理解して活用すれば、個人のアイデア出しや文章の校正だけでなく、カスタマーサポートの一次対応の自動化や社内業務の大幅な効率化などにも活用できる技術です。

この記事では、LLMの基本的な意味・仕組み・生成AIやChatGPTとの違いといった基礎知識から、ビジネスで活用する際の課題や解決策（RAGの活用）までをわかりやすく解説します。自社の課題解決にLLMをどう活かせるか、ぜひ最後までご覧ください。

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サービス名
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あり
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（80言語以上）
導入・運用支援・電話サポート
初期費用0円
AI型：5,500円～/月
記載なし
なし
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記載なし
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（100言語）
導入・運用支援
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記載なし
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導入・運用支援
初期費用あり
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導入・運用支援
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要問い合わせ
あり
導入・運用支援
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LLM（大規模言語モデル）とは？　意味をわかりやすく解説

LLM（大規模言語モデル）の概要と基本定義

LLM（大規模言語モデル）の概要と基本定義
LLMとは、「Large Language Model（ラージ・ランゲージ・モデル）」の略称で、日本語では「大規模言語モデル」と呼ばれます。大量のテキストデータを学習し、人間が使う自然な文章を生成できるAIモデルです。

LLMは、ユーザーから入力された質問や指示に対して、前後の文脈を踏まえながら、その場に応じた文章を生成します。単に決められた回答を返すのではなく、質問の内容や表現に合わせて柔軟に回答を作り出せる点が大きな特徴です。

現在では、文章作成や要約・翻訳・情報整理・比較・アイデアの提案など、さまざまな場面でLLMが活用されています。生成AIを支える基盤技術の一つとして、企業の業務や日常生活にも広く浸透しています。

LLM（大規模言語モデル）が注目される背景

LLM（大規模言語モデル）が注目される背景
LLMが注目される背景には、生成AIの急速な普及があります。

情報処理推進機構（IPA）の「DX動向2026」によると、2025年度の日本企業では、生成AIを「導入している」「試験利用している」「利用に向けて検討している」企業が、前年度から大きく増加し、およそ3社に2社の割合に達しています。

生成AIが企業にとって、より身近な技術になっているのがわかります。こうした生成AIの普及を支える重要な技術の一つがLLMです。LLMは、文章作成や要約・情報整理・アイデアの提案など、さまざまな業務に活用できます。とくに、自然な言葉で指示するだけで利用できるため、専門的な知識がなくても導入しやすい点が特徴です。

また、企業では業務効率化や生産性向上への期待も高まっています。これまで人が時間をかけておこなっていた文章作成や情報整理などをLLMで支援できれば、業務時間の短縮につながる可能性があります。このように、生成AIの利用拡大・企業の業務効率化への期待・AIを利用するハードルの低下が重なり、LLMは企業や社会から大きな注目を集めています。

なお弊社では、AIチャットボットをホームページ改善や業務効率化に役立てるための活用術をまとめた資料を無料で配布しています。ご興味のある方は、以下のバナーからぜひダウンロードしてください。

LLM（大規模言語モデル）と生成AI・従来型AI・ChatGPTとの違い

生成AIに関する技術やサービスが急増するなか、「LLMと生成AIの違いがわからない」「ChatGPTや従来のチャットボットと何が違うのか」といった疑問を持つ方も多いのではないでしょうか。

これらの言葉は混同されがちですが、自社に最適なツールを選定・活用するうえでは、それぞれの概念の位置づけや仕組みを正確に理解する必要があります。この章では、とくにビジネスで押さえておくべき3つの違いをわかりやすく解説します。

LLMと生成AIの違い

LLMと生成AIの違い
生成AIは、テキスト・画像・音声・動画・プログラムコードなど、さまざまな形式の新しいデータを作り出せるAIの技術全体を指す大きな枠組みです。

たとえば、ChatGPTやAdobeの画像生成AI、SNSの動画などを作り出す生成AIなどがあります。そのなかで、LLM（大規模言語モデル）は人間の言葉（自然言語）の理解や文章の生成に特化したAIモデルを指します。つまり2つは対立する概念ではなく、生成AIという大きな枠組みの中に、言語処理を担うエンジンとしてLLMが含まれています。

LLMは自然言語処理（NLP）領域に特化しており、数百億から数千億もの膨大な文章・テキストデータを学習させたAIの技術基盤です。さらに最近では、テキストだけでなく画像や音声なども同時に処理できるマルチモーダル対応のLLMも登場し、より柔軟なコンテンツ生成を可能にしています。

ビジネスに生成AIを導入して業務効率化を図りたいと検討する場合、多くは文書作成や問い合わせ対応といったテキスト生成や言語理解に関わるワークフローのはずです。つまり、実質的にはLLMを活用した業務改善を指しているケースがほとんどです。

LLMとChatGPTの違い

LLMとChatGPTの違い
LLMは膨大な文章を学習して言葉のやり取りを可能にする技術基盤（エンジン）の総称で、ChatGPTはそのLLM技術を組み込んで作られたOpenAI社の対話型サービス（アプリ）です。

パソコンに例えるなら、LLMは「WindowsやiOSなどのOS」であり、ChatGPTは「WordやLINEなどのアプリ（画面）」といえます。

LLM単体ではプログラムのコードやデータでしかないため、一般の人が直接操作して作業するものではありませんが、ChatGPTはユーザーインターフェース（UI）を整え、クリックしたり文字を入力したりして画面越しに便利に使えるサービスです。

ビジネスでLLMを活用する際は、ChatGPTをそのまま業務で使うだけでなく、LLMのAPI連携を活用して自社システムへの組み込みをおこなうアプローチが非常に重要です。自社のセキュリティ要件に合わせた独自カスタマイズを施したり、社内データベースと連携させたりすれば、自社専用の安全かつ高度なAIシステム（AIチャットボットなど）を構築できます。

LLMと従来型チャットボット（シナリオ型・ルールベース型）の違い

LLMと従来型チャットボット（シナリオ型・ルールベース型）の違い
従来型のチャットボットは、「シナリオ型」や「ルールベース型」と呼ばれ、あらかじめ登録されたQ&Aデータやシナリオ分岐に従って決められた回答を返す仕組みです。

そのため、細かな言い回しの違いや表記揺れが生じると答えを参照できません。たとえば、「申し込み」「申請」「手続」などの違いを理解できず、「質問の答えがありません」と返答し、ユーザーが離脱してしまうリスクがあります。

また、想定されるあらゆる質問パターンを事前に登録・更新しつづける必要があり、多大なメンテナンス工数が発生するのも難点です。

LLMを搭載したAIチャットボットは、高度な文脈理解（コンテキスト）能力を備えています。決まったシナリオに依存せず、人間が話すような文脈や意図を汲み取って最適な文章を生成できるため、回答精度が向上します。この点は次章でくわしく解説します。

また、事前に大量のシナリオを設計したり手動で登録したりする手間が不要になるため、運用にかかる工数を大幅に削減し、問い合わせの離脱率を低減して顧客体験（CX）を高められます。

なお、弊社でははじめてチャットボットを導入する企業の担当者に向けて、ツールの選び方から導入をスムーズにするためのポイントまでをまとめた資料を無料で配布しています。ご興味のある方は、以下のバナーからぜひダウンロードしてください。

LLM（大規模言語モデル）の仕組み　なぜ人間のように会話ができる？

文脈理解と確率論的なつぎの単語予測

文脈理解と確率論的なつぎの単語予測
LLMが人間のように自然な会話ができる理由の一つが、会話の流れ（文脈）を考えて、次に来る言葉を予測する仕組みです。

たとえば、AIチャットボットに「明日の会議について教えて」と質問した場合、AIは「明日」「会議」という言葉だけでなく、会話の文脈を踏まえて、適切な回答を生成します。

そして、回答するときは、文章全体を一度に作るのではなく、「次にどの言葉が続くと自然か」を確率的に予測しながら、一つずつ言葉を選んでいきます。この処理を繰り返しながら、質問に合った自然な回答を生成しています。

ディープラーニング（深層学習）

ディープラーニング（深層学習）
LLMが言葉の使われ方や文章のパターンを学習するための基盤となっているのが、ディープラーニング（深層学習）です。

ディープラーニングは、人間の脳の神経回路を参考にした「ニューラルネットワーク」という仕組みを何層にも重ねたものです。

たくさんの層を通してデータを処理して、単純なものからより複雑なパターンまで学習できるようになりました。

たとえばLLMでは、大量の文章を学習して、「この言葉はどのような言葉と一緒に使われるのか」「このような質問には、どのような答え方が自然なのか」といったパターンを学んでいきます。人間が一つひとつルールを教えるのではなく、大量のデータからAI自身がパターンを学習できる点が、深層学習の大きな特徴です。

この技術によってAIが扱える情報量や精度が大きく向上し、現在の生成AIやLLMの発展を支える重要な技術となっています。

事前学習とファインチューニング

事前学習とファインチューニング
事前学習だけでも文章を生成する能力は得られますが、それだけでは人間の質問に対して、必ずしも望ましい答えを返してくれるとは限りません。

そこで重要になるのがファインチューニングです。ファインチューニングとは、学習済みのLLMに追加のデータを使って学習させ、特定の用途や望ましい回答形式に適応させる手法です。

たとえば、
  • 「この質問には、このような形式で回答する」
  • 「危険な内容には適切に対応する」
  • 「ユーザーの指示をできるだけ正確に理解する」

といった、人間にとって望ましい応答の仕方を学習させます。これによって、単に「次に来そうな言葉」を予測するだけでなく、質問に答える・文章を要約する・翻訳する・アイデアを提案するといった、実用的なタスクに対応しやすくなります。

AIだからこその多言語対応力

AIだからこその多言語対応力
LLMの大きな特徴の一つが、日本語だけでなく、英語や中国語など、さまざまな言語で会話できる点です。多くのLLMは、日本語や英語・中国語など、複数の言語で書かれた大量の文章を学習しています。

そのため、それぞれの言語の単語や文法だけでなく、言葉の使われ方や文章のパターンも学んでいきます。たとえば、AIチャットボットに日本語で質問すれば日本語で答えてくれますし、英語で質問すれば英語で答えてくれます。また、日本語の文章を英語に翻訳できます。

ただし、すべての言語を同じように得意としているわけではありません。学習した文章の量や質によって、言語ごとに得意・不得意があります。このように、さまざまな言語を理解して、会話や翻訳ができるのも、LLMが人間のようなコミュニケーションを実現できる理由の一つです。

LLMは大量の文章を学習し、会話の文脈をふまえて次につづく言葉を予測して、自然な文章を生成しています。さらに、追加学習によって、人間の指示に沿った回答や翻訳など、さまざまな用途に対応できるよう調整されています。この仕組みによって、LLMは人間と自然な会話ができるようになっています。

代表的なLLM（大規模言語モデル）の種類と特徴

LLMの開発は世界中で進んでおり、海外のIT企業が手がける最先端モデルから、日本国内のビジネス習慣や法令に特化した国産モデル、さらには自社サーバーへ組み込んで運用できるオープンソース（OSS）モデルまで、多種多様なLLMが登場しています。

LLMの活用やAIツールの選定を進めるにあたっては、それぞれのモデルが持つ強みや特性の把握が不可欠です。この章では、主要な海外製LLMと、国産・オープンソースLLMの最新トレンドと特徴をわかりやすく解説します。

海外製の主要LLMとその特徴

海外の主要LLMは、圧倒的なパラメータ数（AIの知識の複雑さや判断基準の量を示す数値）と学習データ量を誇り、高い汎用性・処理能力により世界のAI市場を牽引しています。

英語のデータ量が多いため、英語圏の文脈・プログラミング・最新情報の理解度が高く、複雑な推論やマルチモーダル（画像・音声などの複合処理）に優れたモデルも登場しています。主に独自のクラウド基盤を通じて提供されるプロプライエタリ（非公開型）モデルが主流です。

ChatGPT
ChatGPT＿開発：OpenAI社

ChatGPTは汎用生成AIの代表格であり、世界でもっとも広く利用されているサービスです。テキスト・画像・音声をリアルタイムでシームレスに処理する高度なマルチモーダル性能を備えた「GPT-4o」に加え、難易度やタスクの性質に応じて自動で思考を切り替え高い推論を可能にした「GPT-5」があります。

また、ユーザーに代わって自律的にWeb検索や各種ツールを操作してタスクを完遂するAIエージェント機能の統合も進んでいます。


Gemini
Gemini＿開発：Google社

Gemini はGoogleの検索技術と統合され、最新のトレンドや正確なデータを素早く反映できるモデルです。特長として、Gmail・Googleドキュメント・GoogleマップなどのGoogleサービスとの連携が可能です。

最大の特徴は、100万トークン以上の膨大な情報を一括で読み込めるコンテキストウィンドウ（長文理解能力）です。トークンとは処理・学習するデータの単位で、日本語ならば1トークンがおよそ1文字程度です。長尺の動画データや書籍数冊分に及ぶマニュアルPDFを一括で読み込ませて分析・要約させる用途で強みを発揮します。


Claude
Claude＿開発：Anthropic社

Claudeは人間が書いたようなきわめて自然で洗練された文章の生成能力と、高度なプログラミング（コード生成）で高い評価を得ているモデルです。とくに高精度なコード生成・エラー解析・コマンドラインツールを活用した自律的な開発支援が得意です。AIの倫理面や安全性を最優先して設計されているため、誤情報や有害な回答、偏見を抑えた高い回答精度を期待でき、ビジネス利用にも適しています。

国産LLMやオープンソースLLMとその特徴

近年では、セキュリティ確保やコスト削減、日本特有の文化・商習慣への最適化を目的として、オープンソース（OSS）モデルや国産LLMが注目を集めています。日本国内では、経済産業省主導のAI開発支援プロジェクト「GENIAC」などを背景に、国内のIT企業や研究機関による国産LLMの開発が活発化しています。


LLM-jp
LLM-jp＿開発：国立情報学研究所（NII）

LLM-jpとは、日本国内の大学や企業の研究者・開発者が集まり、日本語に強いオープンなLLMの共同開発や情報共有をおこなうプロジェクトおよびコミュニティです。2026年8月18日には、約332億パラメータのDense型LLM「LLM-jp-4 33B」モデルを発表しました。ベースモデルと事後学習を施したモデルの2つが公開され、カスタマイズや研究の土台として活用できます。

出典：LLM-jp

tsuzumi
tsuzumi＿開発：NTT株式会社

tsuzumiは日本語の読解力や処理能力に長けた、商用向けのLLMです。和楽器の「鼓」のように、小さくとも豊かな響き（高い性能）を持つという意味が込められています。1基のGPUで動作するよう設計されており、運用コストや消費電力を大幅に抑えられるのが特長です。tsuzumi 2ではパラメータ数が約300億に拡張され、金融・医療・公共分野などの知識や、ドキュメント要約・QAタスクの能力が重点的に強化されました。


Swallow
Swallow＿開発：東京科学大学・産総研

Swallowは、海外製の優れたオープンな基盤モデルに大量の日本語テキストを追加で学習させ、日本語能力を大きく高めた国産のLLMプロジェクトです。高性能な海外製オープンウェイトモデルをベースに採用し、その英語・数学・プログラミングなどの高い能力を維持したまま、自然な日本語の理解や生成能力を強化しています。成果物はオープンソースとして公開されており、研究や商用などで幅広く利用できます。

出典：Swallow LLM

PLaMo
PLaMo＿開発：株式会社Preferred Networks

PLaMoはゼロから独自開発された、日本語処理や日本固有の文脈に強い国産のLLMです。学習データの約3割に日本語を使用しており、自然な敬語表現や専門文書、日本独自の地理・法令などの知識に優れています。また、日本語に最適化した独自のトークナイザー（文章を区切る仕組み）を採用し、処理効率を高めています。API経由でクラウドを介して提供しており、簡単なコードの書き換えで実装可能です。

主要オープンソース（OSS）のLLM

LLM名
開発
特徴・独自性
Meta社（アメリカ）
原則無料で商用利用可能。汎用性とカスタマイズ性が非常に高い。
Alibaba Cloud社（中国）
多くのモデルが無償で商用利用可能。推論と言語能力では世界トップクラス。
DeepSeek社（中国）
開発費やAPI利用料を大幅に抑えながらも、思考プロセスを両立したモデル。
Mistral AI社（フランス）
複数の小型モデルを組み合わせるMoE技術により、軽量かつ高速な処理を実現。
なお弊社では、問い合わせ対応の負担を軽減し、業務効率化を実現するAIチャットボットの特長や導入メリットを、マンガでわかりやすくご紹介した特設ページをご用意しています。 3分程度で気軽に読める内容となっておりますので、ご興味のある方は以下のバナーからぜひご覧ください。

ビジネスでLLM（大規模言語モデル）を活用する際の課題

生成AIの急速な普及により、企業においてもLLMを搭載したツールやサービスを業務に活用する動きが広がっています。文章作成や要約・情報検索・顧客対応など、さまざまな業務の効率化が期待されています。一方で、こうしたツールやサービスをビジネスで本格的に導入する際には注意点があります。ここではとくに重要な3点を見ていきましょう。

1. ハルシネーション（AI特有の誤答）のリスク

1. ハルシネーション（AI特有の誤答）のリスク
LLMには、事実とは異なる情報を、あたかも正しいかのように生成してしまう「ハルシネーション」と呼ばれる現象があります。たとえば、「この商品の発売日はいつですか？」と質問したときに、実際には存在しない日付を回答してしまう場合があります。

とくに業務上の重要な情報については、誤った回答がそのまま利用されれば、顧客対応や意思決定などに影響を及ぼす可能性があります。そのため、LLMが生成した情報をそのまま業務に利用するのではなく、人間による確認や、信頼できる情報源との照合をおこなう仕組みが必要です。

2. 自社固有データ（社内マニュアル）の未学習問題

2. 自社固有データ（社内マニュアル）の未学習問題
一般的なLLMは、公開されている大量の情報などをもとに学習されています。しかし、企業が業務で必要とする情報には、社内マニュアル・製品情報・過去の事例など、外部には公開されていない自社固有のデータが数多く存在します。

そのため、一般的なLLMに質問するだけでは、「自社ではどのようなルールになっているのか」「この業務はどの手順で処理するのか」といった社内固有の質問に正確に回答できない場合があります。

この課題への対策として、社内文書を検索して、その内容をLLMへの回答生成に利用するRAG（検索拡張生成）などの仕組みが活用されています。RAGを利用すれば、LLMそのものを再学習させなくても、社内マニュアルや規程などを検索し、その情報を根拠として回答を生成できます。

3. 情報セキュリティとプライバシー対策

3. 情報セキュリティとプライバシー対策
企業がLLMを利用する際には、情報セキュリティとプライバシーも重要な課題です。たとえば、従業員が生成AIに顧客情報・個人情報・企業秘密・未公開の製品情報などを入力した場合、その情報がどのように扱われるのかを十分に確認する必要があります。

また、社内向けLLMを構築する場合にも、「誰がどの情報を閲覧できるのか」というアクセス権限の設計が欠かせません。 企業では利用するLLMサービスのデータ取り扱い方針を確認するとともに、入力してはいけない情報を明確にした利用ルールを策定するのが重要です。さらに、アクセス制御・ログ管理・データの暗号化・従業員への教育など、従来の情報セキュリティ対策と組み合わせて運用する必要があります。

LLMは文章作成や情報検索・顧客対応など、さまざまな業務の効率化に活用できます。一方で、企業で安全かつ効果的に利用するには、ハルシネーション・自社固有データの活用・情報セキュリティといった課題への対策が欠かせません。RAGやアクセス制御などの技術を活用するだけでなく、AIの回答を検証する仕組みや、適切な利用ルールを整備するのも重要です。 

LLMを単に導入するのではなく、業務に合わせた仕組みとして設計・運用する点が、ビジネスでLLMを活用するためのポイントとなります。

高精度な回答でビジネス利用するならRAG型AIチャットボット

LLMをビジネスで本格的に活用する場合、テキスト（回答）の生成精度は顧客の満足度や離脱率を左右する非常に重要な要素です。LLM単体や従来型システムの課題を克服し、高い回答精度を実現する仕組みがRAG（検索拡張生成）です。この章ではRAG型AIチャットボットを選ぶべき理由について解説します。

問い合わせ対応の自動化とCX向上

問い合わせ対応の自動化とCX向上
カスタマーサポートや問い合わせ対応を効率化したい場合、従来のチャットボットではシナリオの作成・登録・更新に手間がかかる点や、表記揺れによりうまく回答できないケースが多い点が課題でした。

対してRAG型AIチャットボットは、既存のWebサイトのURLやFAQ・製品マニュアルなどのPDFを読み込ませるだけで正確な回答を自動生成できます。RAGとは、特定の外部データを生成AIに参照させて回答を生成させる技術を指します。LLM単体のように、AIが回答を推測するのではなく、学習させたPDFやURLデータを根拠（ソース）として回答を作成する仕組みです。

これにより、AI特有の誤答であるハルシネーションを極力回避でき、回答の根拠情報（ソース）もあわせて提示できます。一次回答率の向上を達成するとともに、ユーザーの信頼感を高めてCX（顧客体験）向上につながります。

さらに、RAG型AIチャットボットは高度な多言語翻訳機能を備えたものもあります。日本語のマニュアルや資料を登録しておくだけで、英語・中国語など海外顧客からの問い合わせに自動翻訳を通じて自然な現地語で回答可能です。インバウンド問い合わせやクロスボーダーCSの対応コストを抑え、時差に左右されない24時間365日体制のカスタマーサポートを実現します。

社内ナレッジの検索・マニュアル参照

社内ナレッジの検索・マニュアル参照
多くの企業では業務マニュアルや技術資料が点在して見つけづらいという、社内ナレッジの散逸が課題です。

欲しい情報にたどりつくまでの検索のタイムロスや業務の属人化、さらにベテラン社員への問い合わせ集中やマニュアルの形骸化は組織にとって大きな損失です。

RAG型AIチャットボットは、社内に蓄積されたテキスト情報やPDFファイルを読み込み、社内ナレッジを横断検索する高度な社内AIアシスタントとして機能します。社員が普段使う自然な短い言葉でAIに質問・指示するだけで、膨大な資料から該当箇所を探し出して要約回答と参照元のドキュメントリンクを提示します。

また、アクセス権限やセキュリティ設定を維持したまま運用できるため、総務・HR・ITヘルプデスクといった社内問い合わせの自動化やバックオフィスの業務効率化を安全に達成できます。新入社員のオンボーディング期間の短縮や社内のナレッジ共有も加速します。

文章作成・要約・データ分析の効率化

文章作成・要約・データ分析の効率化
RAG型AIチャットボットの価値は、一問一答の応答にとどまりません。情報を更新したい際は、管理画面に該当のURLやPDFをアップロードするだけなので、手軽に最新の自社データを参照できる環境が整います。

これにより、日常的なデスクワーク全般をバックアップする業務アシスタントとしても活用可能です。

たとえば、長文の社内文書を要約して知りたい部分だけ回答してくれたり、過去の提案書や社内ナレッジを参照しながら情報を整理・比較してくれたりします。さらに、AIチャットボット内に日々蓄積される対話履歴は、ユーザーや顧客の声（VOC）の宝庫といえます。

AIに対する率直な要望や質問には、従来のアンケート調査では得られない「今本当に困っていること」や「つぎに欲しい商品」のヒントが詰まっています。生成AIがこれらのやり取りのデータを可視化・分析し、潜在ニーズや仕入・販売戦略のヒントを客観的に抽出するデータマーケティングツールとして活用できます。

SaaSとして提供されるAIチャットボットは、プロンプトやプログラミングやITの専門知識を必要とせず、一般的な生成AIの弱点であった独自データに基づく正確な出力が可能です。組織全体のDX推進と、早期のROI（投資対効果）創出に貢献できるツールとして注目を集めています。

これらの特長を満たしたAIチャットボットが「DSチャットボット」です。月額5,500円からという低コストで、WebサイトやPDF資料さえ読み込ませれば、誰でも簡単に運用を開始できます。さらに多言語オプションを導入すれば、世界各国の80言語以上にチャットが自動で翻訳されます。

DSチャットボットは多言語オプションをふくめ、すべての機能を無料でお試しいただけます。ぜひ以下のバナーからお気軽にお申し込みください。

RAG型AIチャットボットのおすすめ6選

DSチャットボット

DSチャットボット
公式サイト：https://dschatbot.ai/
料金：5,500円～／月
無料体験：あり
多言語対応：80言語以上

DSチャットボットは、WebサイトのURLやPDFデータを指定するだけでAIが学習するため、すぐに運用を開始できます。タグ1行でWebサイトに設置でき、管理画面もシンプルで使いやすく、初心者にも安心の設計。導入後も、応答率98％のカスタマーサポートセンターが手厚くフォローし、操作・運用を強力にサポートします。業務効率化と顧客満足度の向上に大きく貢献します。

管理画面では、頻出キーワード・利用時間帯・よく閲覧されているページなど、マーケティングに必要なさまざまなポイントをわかりやすくレポート形式で表示します。

また80言語以上に対応可能な「多言語オプション」があり、インバウンドの訪日観光客や、在留外国人の方々にも外国語で柔軟に対応できます。

OfficeBot

OfficeBot
公式サイト：https://officebot.jp/
料金：要問い合わせ
無料体験：要問い合わせ
多言語対応：要問い合わせ

OfficeBotは最先端のAIを駆使し、あいまいで不正確な質問でも、何を聞かれているのか真意を思考した上で回答し、関連情報も考えて提示します。さらに確信が得られない場合はエスカレーション先を案内するなど、臨機応変な対応が可能。また紙のスキャンデータなどあらゆる形式の資料から情報を学習できます。

MOBI BOT

MOBI BOT
料金：要問い合わせ
無料体験：要問い合わせ
多言語対応：要問い合わせ

MOBI BOTは、AIやその他のシステムと柔軟に連携でき、問い合わせ対応から手続き処理まで自動化できます。顧客からの問い合わせに対応するためのシナリオが管理画面上で簡単に作成、編集可能です。急な問い合わせ増にもシナリオ変更で素早く対応。また、専門家に頼らず、チャットボットの精度向上を支援・効率化するため、独自に開発したAI学習支援機能を備えています。

Helpfeel Agent Mode

Helpfeel Agent Mode
料金：要問い合わせ
無料体験：要問い合わせ
多言語対応：要問い合わせ

Helpfeel Agent Modeは、細かいシナリオ設計が不要のチャットボットです。回答を簡単作成、またはAIが横断的に文書を検索して読み込み回答を生成するため、運用・管理も効率的です。ユーザーのあいまいな言い回しからでも「知りたいこと」を推測し、回答へ誘導する高性能AIを搭載しています。

使い方動画が充実しており、導入後も担当のカスタマー担当者が定期的にサポートします。FAQ運用の経験や専門知識がなくても安心して導入できます。

Generative Navigator “GeN”

Generative Navigator “GeN”
料金：要問い合わせ
無料体験：要問い合わせ
多言語対応：100言語

GeN（Generative Navigator）は、顧客対応の本質である「問題特定」のプロセスをAIで再現する技術で特許を取得。顧客の発話の意図を深く理解し、適切な回答へと導き、顧客対応の質と効率を飛躍的に向上させます。従来の機械学習型AIチャットボットと異なり、複雑なシナリオ構築や学習プロセスが要らず、導入時のチューニングや運用後のメンテナンス負担を最小限に抑えます。

PKSHA ChatAgent

PKSHA ChatAgent
料金：要問い合わせ
無料体験：要問い合わせ
多言語対応：要問い合わせ

PKSHA ChatAgentは、数行のタグをWebサイトに埋め込むだけで簡単にチャット型対話エンジンを導入できるサービスです。24時間365日のカスタマーサポート体制の構築、問い合わせ対応の省力化、非音声サポートチャネルの拡大を専門知識なしで推進できます。辞書データを搭載しており、あらかじめ会話の土台がある状態で運用を開始できるため、少ない学習データでも高い回答精度を実現します。

費用を抑えて手軽に高精度LLMを導入するなら「DSチャットボット」

AIチャットボット導入による業務効率化・人材獲得・売上拡大など、さまざまな場面で成果を出したい方々へ。使いやすさと手厚いサポート体制が特長の、おすすめAIチャットボット「DSチャットボット」をご紹介します。
DSチャットボット

1. 学習の手間が最小限。 既存のPDFやURLを読み込むだけで即戦力

DSチャットボットなら、自社のWebサイトのURLやPDF資料を指定するだけで、AIがその内容を数分で丸ごと学習します。プランに応じて学習量が選択でき、上限内であればワンクリックでいつでも増減可能です。

従来のチャットボットのように、Q&Aのシナリオをすべて書き出す必要はありません。また、Webサイトへの設置もタグ1行で完了するため、効率的に導入できます。

2. ITが苦手でも直感的に操作できるカンタンな管理画面

DSチャットボットはITの専門知識がない担当者でも、ほとんどマニュアルなしで操作できるシンプルな設計です。直感的に操作でき、日々の管理や回答の修正がスムーズにできるため、運用の属人化を防ぎます。

ベンダーの株式会社ディーエスブランドは、ホームページ作成ソフト「おりこうブログ」の導入実績40,000ライセンスを誇り、カンタンで誰でも使いやすいサービスに定評があります。

3. 電話サポートの応答率98％　IT初心者にも優しい支援体制

DSチャットボットなら、カスタマーサポートセンターの応答率は98％。万一操作に困ったときも、すぐにお電話で相談できるサポート体制を整えています。

どんなささいな困りごともいっしょに解決し、活用方法のアドバイスなど、日々忙しい企業の担当者に寄り添った手厚い伴走型支援を提供します。ITツールをはじめて導入する方にぴったりの、安心サービスです。

4. 分析機能で「顧客の声」を可視化。 サービス改善のヒントに

DSチャットボットは、AIが対話履歴を自動で集計し、グラフやレポートで可視化します。顧客が何に困っているのか、どの時間帯に問い合わせが多いのか、役に立った回答は何かなどがひと目でわかるため、主観に頼らないデータに基づいたサービス改善が可能です。

「顧客の本音」をWebサイトの改善や新商品のアイデア、またマーケティング戦略にすぐに活用できます。

5. 多言語オプションやオリジナルアバター制作オプションも充実

多言語オプションやオリジナルアバター制作オプションも充実
DSチャットボットの多言語オプションは、最新のAI翻訳エンジンを搭載し、英語・中国語・韓国語をはじめとする80言語以上に対応できます。社内に外国語ができる人材がいなくても、インバウンド顧客・海外ユーザー・在留外国人の方からの問い合わせにリアルタイムに即答できます。

オリジナルアバター制作オプションでは、企業オリジナルのキャラクターをプロのデザイナーが3Dモデリング化。身振り手振りをつけたキャラクターがユーザーを迎え、より親しみやすい窓口になります。企業のブランディングイメージ発信に貢献します。


DSチャットボットは無料で全機能をお試しいただけます（多言語オプションを含む）。 管理や運用の手間が心配な方、ITの専門知識がなく不安な方、まずはツールを実際に触ってみるところから始めてみませんか。だれでもカンタンに操作できると実感いただけるはずです。体験期間中の対話履歴や学習データは、購入後も引き継がれるのでご安心ください。

下のバナーからぜひお気軽にお申し込みください。

LLM（大規模言語モデル）に関するよくある質問

すべて開く
Q. LLM（大規模言語モデル）とは？
Q. LLM（大規模言語モデル）と生成AIはなにがちがう？
Q. LLM（大規模言語モデル）とChatGPTはなにがちがう？
Q. LLM（大規模言語モデル）を活用したAIはなぜ人間のように会話ができる？
Q. 代表的なLLM（大規模言語モデル）にはどんなものがある？
Q. ビジネスでLLM（大規模言語モデル）を活用する際の注意点は？
Q. おすすめのRAG型AIチャットボットは？

まとめ

近年ビジネスで活用されているLLM（大規模言語モデル）の基本的な意味や生成AI・ChatGPTとの明確な違いをはじめ、AIが人間のように自然な対話を実現する技術的な仕組みを網羅して解説しました。LLMは国内外で開発が進んでおり、海外製・国産・オープンソースといったさまざまなLLMが登場しています。これらをビジネスで導入する際には、ハルシネーション（AI特有の誤答）や情報セキュリティに注意が必要です。

そのため、Webサイトや社内のPDFデータをAIに一括学習させ、それらを根拠に回答を生成するRAG（検索拡張生成）技術が不可欠です。とくに社内マニュアルや顧客向けFAQから正確で高精度な回答を生成できるRAG型AIチャットボットはビジネスに最適なツールです。まずは記事で紹介したおすすめツールの無料体験を利用して、実際の操作性や回答精度を体感するのが近道です。

もし「自社でも手軽に高精度なAIチャットボットを導入したい」「問い合わせ対応の自動化や社内ナレッジ共有を低コストで実現したい」とお考えであれば、まずは実際の操作性や回答精度をご体感いただくのが近道です。 とくに「コストを抑えて今すぐ始めたい」「ITの専門知識がないので手厚いサポートが欲しい」という方におすすめなのが、DSチャットボットです。

WebサイトのURLやPDFを読み込ませるだけで、最短10分で運用を開始でき、AIが対話を通じてユーザーの悩みや質問に即答します。また、月額5,500円の低コストでありながら、応答率98％の電話サポート体制で導入後の運用も安心です。まずは実際の使いやすさとAIの高精度な対話を体感してみませんか。DSチャットボットはすべての機能を無料で体験できます。ぜひ以下のバナーからお気軽にお申し込みください。
DSマガジン編集部
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株式会社ディーエスブランド
株式会社ディーエスブランドが運営するメディア「DSマガジン」では、中小企業のWebやAIチャットボット活用に関する情報を幅広く紹介。ディーエスブランドは、中小企業・団体におすすめの手軽に使えるAIチャットボット「DSチャットボット」を提供しています。