この記事の監修者
株式会社ecbeing
五戸 建
ECサイト構築プラットフォーム「ecbeing」・BtoB専用ECサイト構築プラットフォーム「ecbeing BtoB」の製品開発責任者として、最先端のEC×AI活用の情報を発信。
『LLM』って結局何なの？～今さら聞けないAIの基本を解説！～
はじめに：AIが当たり前になる時代
「最近よく聞く“大規模言語モデル”って結局なに？」
「ChatGPTは便利だけど、仕事ではどう使えばいいの？」
そんな疑問をお持ちの方も多いのではないでしょうか。ChatGPTをはじめとする生成AIの普及で、AIと自然な言葉で会話することは身近になりました。その中心にある技術が、大規模言語モデル（LLM）です。
ただし、LLMだけでは、自社の商品情報や最新の在庫までは把握できません。仕事で役立てるには、Webサイトや自社データなど、必要な情報と組み合わせる工夫が要ります。今回は、LLMの仕組みと得意・不得意、ECサイトでの活用方法をわかりやすくご紹介します。
1. 大規模言語モデル（LLM）とは？
大規模言語モデル（LLM：Large Language Model）とは、膨大な量のテキストデータを学習し、人間に近い自然な言語処理や文章生成ができるようにしたAIモデルのことです。
代表的なモデルに、OpenAIの「GPT」、Anthropicの「Claude」、SpaceXSI（旧xAI）の「Grok」などのシリーズがあります。モデルの例として、GPT-6 Astra、Claude Fable 5.1、Grok 4.7などが発表されています。なお、ChatGPTはLLMそのものではなく、LLMを使ったサービスの名前です。
ちょっと寸劇：AIがECサイトの店員さんになったら？
お客さん：「夏にぴったりの、涼しいけどデザインがおしゃれなシャツを探しています」
店員さん（AI）：「通気性のよいリネンやコットンのシャツはいかがでしょうか。色はどんな系統がお好みですか？」
お客さん：「休日のお出かけ用で、落ち着いた色がいいです」
こんなふうに、キーワードを拾うだけでなく、会話の流れを踏まえて提案できるのがLLMの強みです。
2. LLMの仕組み
LLMの多くは、「ディープラーニング（深層学習）」と呼ばれる技術を土台にしています。大量の文章から言葉のパターンを学ぶ流れを、4つのステップで見てみましょう。
① データ収集
書籍やWebサイトなど、さまざまな文章データを集めます。
② 前処理
文章を「トークン」という小さな単位に区切り、AIが学習しやすい形に整えます。トークンは、単語の一部や記号のこともあります。
③ モデルのトレーニング
言葉同士の関連性や文脈を学習します。基本は、「次に続くトークンは何か」を予測し続けることです。多くのLLMで使われる「Transformer」という仕組みは、「Attention」という技術で、文中のどの言葉同士が関連しているかを捉えます。
④ テキスト生成
質問や指示を入力すると、その文脈に合う続きを予測して、回答の文章を組み立てます。
LLMは、答えをデータベースから探して取り出しているわけではありません。学習したパターンから文章を作るため、自然な文章でも内容が正しいとは限りません。
3. LLMの特徴と限界
3-1. 膨大なデータセットの学習
インターネット上の大量の文章から学習しているため、幅広いトピックに対応できます。翻訳や要約、執筆支援など、さまざまな用途に使えます。
3-2. 自然な言語生成
機械翻訳のようなぎこちなさが少なく、人間が書いたような文体で回答できます。「もう少し詳しく」「初心者向けに」といった追加の指示にも応じます。
3-3. 多様な応用分野
チャットボット、翻訳、要約、コピーライティングやブログ記事の作成、教育の支援など、使い道は幅広くあります。
3-4. LLMにも苦手なことがある
代表的なのが「ハルシネーション」です。事実と異なる内容を、もっともらしい文章で答えてしまう現象で、存在しない商品仕様を説明してしまうことがあります。
また、LLM単体では、学習後に起きた出来事や、企業固有の非公開情報、日々変わる在庫・価格を自動的には把握できません。
4. LLMを仕事で使うには？Web検索・RAG・自社データとの組み合わせ
この限界を補うのが、LLMと外部の情報を組み合わせる方法です。
ChatGPTなどのサービスには、Web検索で取得した情報をLLMに渡して回答する機能があります。検索先のWebサイトに誤った情報が含まれていることもあり、Web検索を使っても回答の正確性が保証されるわけではありません。
自社の情報を使う代表的な仕組みが、「RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）」です。質問に関連する情報を先に検索し、その内容をLLMに渡して回答を作ります。LLMに全てを覚えさせるのではなく、必要なときに商品データやFAQ、マニュアルなどを渡すため、学習していない情報や更新された内容も回答に使えます。
ただし、RAGを使えば必ず正しい回答になるわけではありません。参照する情報が古い、質問と関係のない情報を取得する、といった場合は回答の品質が下がります。自社の情報をLLMに使わせるには、必要なデータを取得・更新する仕組みが必要です。人の手で毎回情報を登録・更新する運用には負担があり、自社で構築する場合は、検索やデータ連携、アクセス制御、セキュリティ、継続的な保守にも対応する必要があります。
RAGの詳しい仕組みは、こちらの記事で解説しています。
5. ECサイトでのLLMの活用例
LLMを商品情報やFAQと組み合わせると、ECサイトでは次のような活用が考えられます。
5-1. パーソナライズされた顧客体験
お客様の希望を会話で聞き取り、商品データから合う商品を提案できます。例えば「初心者でも使いやすいキャンプ用品が欲しい」という相談に、利用シーンや予算を確認しながら候補を絞り込みます。閲覧履歴や購入履歴を使う場合は、利用可能なデータ連携や条件を事前に確認する必要があります。
5-2. 24時間365日のカスタマーサポート
営業時間外でも、配送方法や返品ルールなどの質問に、FAQやマニュアルをもとに回答できます。定型的な問い合わせをAIが受け持つことで、担当者は個別の相談に集中しやすくなります。
5-3. コンテンツ生成の支援
商品説明文やブログ、SNS投稿の下書き作成を支援できます。誇張や事実と異なる内容がないか、公開前に人が確認することが前提です。
5-4. 多言語対応
日本語や英語をはじめ、さまざまな言語を理解・生成できます。海外のお客様への対応にも使えますが、仕様や配送条件などは翻訳の正確さを確認してください。
6. 当社における取り組み：AIデジタルスタッフ
こうした情報の接続と運用を支援するのが、当社ecbeingの「AIデジタルスタッフ」です。プランに応じて、Webサイトや商品データ、ドキュメントなどの情報を参照して回答する生成AIチャットボットです。
- BASIC：指定したWebサイトの情報を検索して回答を生成します。
- PRO：Webサイトに加え、ECサイトの構造化された商品データや、登録したドキュメント、レビュー・SNSなどの情報を活用できます。
- MCP：MCP（Model Context Protocol：AIと外部のデータやツールをつなぐ共通規格）を使い、任意のMCPサーバーからデータを取得し、回答を生成します。
プランによって利用できる連携・機能は異なります。
商品の連携では、ECサイトの構造化された商品データをAIデジタルスタッフに連携し、商品名・価格・在庫・スペックを参照して回答します。
AIデジタルスタッフが商品提案を行う様子は、こちらの記事でも紹介しています。
まとめ：LLMを仕事で使うために
LLMを仕事で活かす第一歩は、「お客様が何を知りたいのか」「AIがどの情報を参照すればよいのか」を考え、使える情報を整えることです。
AIデジタルスタッフは、こうした情報とLLMを組み合わせたAI接客を支援します。ECサイトでの生成AI活用をご検討の方は、サービス紹介や資料請求、デモのお申し込みをご覧ください。
