大規模言語モデル（LLM）とは？だいきぼげんごもでる
大規模言語モデル（LLM）とは、大量の文章を学習し、直前までの文脈から次に来る語をもっともらしい順に確率で予測することで文章を生成するモデル。トランスフォーマと呼ばれる構造を使い、学習データとパラメータの規模を大きくすることで自然な文章を扱えるようになっている。試験では仕組みと限界の両方が問われる。
最終更新：2026-10-09
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従来の対話システムは、あらかじめ用意した規則や定型文で受け答えしており、想定していない言い回しには対応できなかった。文の意味を規則で書き尽くすのは難しいという壁に対し、大量の文章から語のつながり方そのものを統計的に学ばせる方向へ舵が切られた。基礎理論のAI分野では、生成モデルや自己教師あり学習と並ぶ代表例として位置づけられている。
具体例
OpenAI の ChatGPT に質問を入力すると、その続きとして自然な回答文が1語ずつ選ばれて出力される。社内規程や製品マニュアルを検索し、見つけた文章を質問と一緒に渡してその範囲で答えさせるRAG（検索拡張生成）という使い方をすると、学習していない固有の情報にも対応できる。
試験での引っ掛け
知識を表から引いているのではなく、確率的に語を続けている点が要。そのため学習した時点より新しい事実は知らず、同じ質問でも出力が毎回そろうとは限らず、事実でない内容をもっともらしく書くこともある。正しさが保証された検索システムと同じものとして扱う選択肢は誤りになる。
関連用語
出た過去問
出典：令和7年度 公開問題 基本情報技術者試験 科目A 問1（IPA）
出典・参考
公式シラバスの1 基礎理論 ＞ 3. 情報に関する理論 ＞ (8) AI（Artificial Intelligence：人工知能）に関する技術に掲載されている用語です。
解説は資格暗記が独自に作成しています。過去問の出典は各問題に記載のとおりです。