【2025年】LLM開発企業10選！国産・海外モデルの比較ポイントと選び方

自社にLLM（大規模言語モデル）を導入したいけれど、国内外に多くの開発企業が存在し、どの企業を選べば良いか分からない。そんな悩みを抱える企業の担当者は少なくありません。各社の特徴や技術レベル、そして自社の目的に合った選び方を理解しなければ、投資対効果の高い導入は難しいでしょう。

2025年現在、LLM開発は国内外で急速に進展しており、企業の選択肢は豊富です。この記事では、国内外の主要なLLM開発企業10社を厳選し、それぞれの特徴や強みを徹底比較します。さらに、自社に最適なLLM・開発企業を選ぶための3つの具体的なポイントや、導入後の活用方法までを網羅的に解説します。

この記事を読めば、各社の違いが明確になり、自信を持ってLLM選定を進めるための知識が身につきます。AI導入による業務変革の第一歩を踏み出すために、ぜひ最後までご覧ください。LLMの選定や具体的な活用方法について、より実践的なノウハウや他社事例をまとめた資料もご用意しておりますので、ぜひご活用ください。

LLM（大規模言語モデル）とは？企業が知るべき基礎知識

LLM（Large Language Models）とは、大量のテキストデータを学習し、人間のように自然な言語を理解・生成する能力を持つAIモデルのことです。日本語では「大規模言語モデル」と訳されます。文章の作成や要約、翻訳、質問応答、さらにはプログラムコードの生成まで、非常に幅広いタスクをこなせる汎用性の高さが最大の特徴です。

この技術は、数十億から数兆にも及ぶ膨大な数の「パラメータ」を持っており、これがモデルの知識量や性能の高さを決定づけます。パラメータが多いほど、より複雑な言語のニュアンスや文脈を理解できるようになるため、モデル選定における重要な指標の一つとされています。この基本を理解することが、適切なLLM選びの第一歩です。

生成AIや従来のAIとの違い

LLMと生成AI、そして従来のAIとの関係性を理解することは、適切な技術選定のために重要です。結論として、LLMはテキスト生成に特化した「生成AI」の一種と位置づけられます。生成AIとは、文章、画像、音声などの新しいコンテンツを創造するAIの総称です。

一方で、従来のAIは、特定のルールに基づいて決められたタスクを実行することに特化していました。例えば、画像認識AIは画像の中から特定の物体を識別し、予測AIは過去のデータから将来の数値を予測します。これに対し、LLMは特定のタスクに限定されず、学習した膨大な知識を基に多様な知的作業を遂行できる点が根本的に異なります。

種類	主な役割	具体例
LLM（大規模言語モデル）	テキストの理解・生成、対話、要約など（汎用的）	GPTシリーズ、Geminiシリーズ、Claudeシリーズ
生成AI	新しいコンテンツ（テキスト、画像、音声など）の創造	LLM、画像生成AI（Stable Diffusion）、動画生成AI（Sora 2）
従来のAI	特定のルールに基づくタスクの実行（特化的）	需要予測、不良品検知、株価予測

ビジネスにおける重要性の高まり

ビジネスの世界では、LLMの重要性が急速に高まっています。その理由は、これまで人間が時間をかけて行っていた知的労働の多くを自動化・効率化できる可能性を秘めているためです。例えば、社内問い合わせ対応の自動化、議事録や報告書の自動作成、マーケティングコンテンツの大量生成など、活用範囲は多岐にわたります。

LLMの導入によって、従業員はより創造的で付加価値の高い業務に集中できるようになります。また、顧客対応の質を向上させたり、データ分析に基づいた迅速な意思決定を支援したりと、LLMは企業の競争力を根本から引き上げる重要な経営資源となりつつあるのです。

【2025年】注目の国産LLM開発企業7選

日本のビジネス環境や文化に特化した国産LLMは、国内企業にとって有力な選択肢です。日本語特有の表現や商習慣への理解度、そして国内データセンターでの運用によるセキュリティ面の安心感が大きな強みとなります。ここでは、2025年時点で特に注目すべき日本のLLM開発企業7社を紹介します。

1. NTT「tsuzumi」

NTTが開発した「tsuzumi」は、軽量でありながら高い日本語処理性能を持つことが特徴のLLMです。パラメータ数を6億と70億に抑え、一般的なGPU1台で動作するため、導入コストを低く抑えることが可能です。業界や企業の専門用語を追加学習させるチューニングが容易で、金融や医療など特定の分野に特化したAIを構築しやすい設計になっています。

2. NEC「cotomi」

NECの「cotomi（コトミ）」は、企業の業務利用に特化した生成AI群です。高い日本語能力を持ち、顧客の環境や用途に合わせて複数のモデルから最適なものを選択できます。オンプレミス環境での利用も可能で、機密情報を外部に出したくない企業にとってセキュリティ面でのメリットが大きい選択肢です。

3. サイバーエージェント「CyberAgentLM3」

広告事業やメディア事業を展開するサイバーエージェントは、自社開発のLLMを積極的に公開しています。初期のモデルから開発を続け、2024年7月には225億パラメータを持つ「CyberAgentLM3」を発表し、スクラッチ開発のオープンな日本語LLMとしてトップクラスの性能を誇ります。特に広告クリエイティブの生成やマーケティング分野での活用に強みがあり、実践的なソリューション提供が期待されます。（出典：サイバーエージェントが日本語LLMを開発、広告クリエイティブの自動生成に活用【AI Lab】）

4. ストックマーク「Stockmark-13b」

ストックマーク社は、企業のDXを支援するAIソリューションを提供しており、その中核技術として130億パラメータの日本語LLM「Stockmark-13b」を開発しました。ビジネス情報に特化した学習データを用いており、企業のドキュメント検索や社内情報の要約・分析といった業務で高い精度を発揮します。（出典：ストックマーク、130億パラメータの日本語LLMを開発）

5. PFN「PLaMo-13B」

ディープラーニング技術のトップランナーであるPreferred Networks（PFN）が開発した「PLaMo-13B」は、オープンソースとして公開されている130億パラメータのLLMです。透明性と再現性の高いモデルを目指して開発されており、多くの開発者が自由に利用・改変できるため、幅広い応用が期待されています。

6. ELYZA「ELYZA-japanese-Llama-2-7b」

東京大学松尾研究室発のAIスタートアップであるELYZAは、Meta社が開発した「Llama 2」をベースに、日本語能力を大幅に向上させたモデルを開発しました。70億パラメータという比較的小規模なサイズながら、商用利用可能で高い性能を持つことから、多くの企業で導入検討が進んでいます。

7. rinna株式会社のモデル群

rinna株式会社は、日本語に特化した複数のLLMを開発・公開していることで知られています。特に、自由な対話や共感能力に優れたモデルに定評があり、チャットボットやコミュニケーションAIの分野で独自の地位を築いています。その技術力の高さから、多くの企業に採用されています。（出典：rinna、日本語に特化した36億パラメータのGPT言語モデルを公開）

https://media.a-x.inc/llm-japan

世界のLLM開発をリードする海外企業3選

世界のLLM開発競争は、圧倒的な資金力と人材を持つ巨大テック企業が牽引しています。最新技術へのアクセス、グローバルレベルの膨大なデータによる学習、そして多様なサービスとの連携が海外LLMの強みです。ここでは、世界市場をリードする3つの企業を紹介します。

1. OpenAI (GPTシリーズ)

OpenAIは、「ChatGPT」で世界に生成AIブームを巻き起こしたリーディングカンパニーです。最新モデル群は、テキストだけでなく画像や音声も統合的に扱うマルチモーダル性能に優れ、非常に高度な推論能力と自然な対話能力を誇ります。APIを通じて多くのサービスに組み込まれており、世界で最も広く利用されているLLMの一つです。

2. Google (Geminiシリーズ)

Googleが開発する「Gemini」シリーズは、当初からマルチモーダルAIとして設計されたモデルです。Google検索やYouTube、Gmailといった自社の膨大なサービス群とシームレスに連携できる点が最大の強みです。情報検索の正確性や、多様なデータを活用したタスク処理能力に優れており、ビジネスから日常生活まで幅広いシーンでの活用が期待されています。

3. Anthropic (Claudeシリーズ)

Anthropicは、「AIの安全性」を最重要視してLLMを開発している企業です。主力モデルである「Claude」シリーズは、有害なコンテンツの生成を抑制し、倫理的な応答を行うように設計されています。また、一度に数十万トークン（日本語で十数万文字）という長文を処理できる能力に長けており、契約書や研究論文の読解・要約といった専門的な業務で高い性能を発揮します。（出典：Models overview）

【業界別】LLMの企業活用事例

LLMの活用は、特定の業界にとどまらず、あらゆるビジネスシーンで業務効率化と付加価値創出を実現しています。定型的な事務作業の自動化から、高度なマーケティング戦略の立案まで、その応用範囲は日々拡大しています。ここでは、具体的な企業の成功事例を見ていきましょう。

業務効率化：社内文書の要約・作成

LLMは、日々蓄積される膨大な社内文書の処理に大きな力を発揮します。会議の議事録、日報、技術文書などを瞬時に要約したり、定型的なレポートを自動作成したりすることで、従業員の作業時間を大幅に削減できます。

美容健康食品の製造販売を行うエムスタイルジャパン様の事例では、コールセンターの応対履歴確認や手作業での広告レポート作成に多くの時間を費やしていました。AX CAMPの研修を通じて業務自動化を推進した結果、コールセンターの確認業務にかかっていた月16時間がほぼ0時間になるなど、全社で月100時間以上の業務削減を達成しました。ただし、これらの成果は特定の業務内容や運用体制によるものであり、効果は企業によって異なります。

顧客体験向上：パーソナライズされたチャットボット

顧客からの問い合わせに24時間365日対応するチャットボットは、LLMの代表的な活用例です。従来のシナリオ型チャットボットとは異なり、LLM搭載型はより自然で文脈を理解した対話が可能です。顧客一人ひとりの質問の意図を汲み取り、パーソナライズされた回答を返すことで、顧客満足度を大きく向上させます。

SNSマーケティング事業を展開するC社様の事例では、属人化していたSNS運用業務の効率化が課題でした。AX CAMPの支援のもと、非エンジニアチームがAIによる完全自動化システムを内製化しました。これにより、1日3時間以上かかっていた作業がわずか1時間に短縮され、月間1,000万インプレッションという高い成果を達成しています。ただし、この成果は特定の運用体制やツール環境によるものであり、すべてのケースで同様の効果を保証するものではありません。

https://media.a-x.inc/llm-use-cases

国産LLMと海外LLMの比較

自社に最適なLLMを選ぶ上で、国産モデルと海外モデルのどちらを選択するかは重要な分岐点です。それぞれに明確なメリット・デメリットが存在するため、自社の優先順位（日本語の特殊性、セキュリティ要件、コスト、最新性能など）を基に判断する必要があります。単純な性能比較だけでなく、ビジネス要件と照らし合わせることが成功の鍵となります。

日本語の精度と文化理解

日本語の複雑なニュアンスや、日本独自の商習慣・文化的背景の理解度においては、国産LLMに分があります。国産LLMは、日本の法律やビジネス文書、インターネット上の日本語コンテンツを重点的に学習しているため、より自然で適切な日本語を生成する傾向にあります。特に、敬語の使い分けや業界特有の専門用語への対応力は、海外LLMよりも優れている場合があります。

一方で、海外LLMも日本語能力を急速に向上させており、一般的なビジネスコミュニケーションであれば問題なく対応できます。しかし、高度に専門的、あるいは文化的な文脈が絡むタスクでは、国産LLMの方が高いパフォーマンスを発揮する可能性があります。

データ主権とセキュリティ

セキュリティとデータガバナンスは、LLM選定における最重要項目の一つです。国産LLMの多くは、データを国内のデータセンターで管理する選択肢を提供しています。これにより、データが国外に転送される「データ越境」のリスクを回避でき、日本の法律や規制（個人情報保護法など）への準拠が容易になります。これは「データ主権」を重視する企業、特に金融機関や公的機関にとって大きなメリットです。

海外LLMを利用する場合、入力したデータが学習に利用されたり、国外のサーバーに保管されたりする可能性があります。多くのサービスではデータ保護機能を提供していますが、利用規約を十分に確認し、自社のセキュリティポリシーと合致するかを慎重に評価する必要があります。

比較項目	国産LLM	海外LLM
日本語能力	非常に高い（敬語、文化、商習慣に強い）	高い（急速に向上しているが、特殊な文脈では課題も）
セキュリティ	国内データセンターで管理可能（データ主権を確保）	データが国外サーバーに保管される可能性あり
最新技術	海外トップモデルに追随する形	世界最先端のモデルをいち早く利用可能
コスト	比較的小規模なモデルが多く、導入コストを抑えやすい	高性能モデルは利用料が高額になる傾向
エコシステム	国内ベンダーとの連携が中心	グローバルで多様なツールやサービスとの連携が豊富

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自社に最適なLLM・開発企業を選ぶ3つのポイント

数多くの選択肢の中から自社に最適なLLMや開発パートナーを見つけ出すためには、明確な評価基準を持つことが不可欠です。技術的な性能だけでなく、自社のビジネス目的やセキュリティポリシー、そして将来的な拡張性までを考慮した多角的な視点が求められます。ここでは、選定時に必ず押さえるべき3つのポイントを解説します。

1. 導入目的との整合性

最も重要なのは、「LLMを使って何を達成したいのか」という導入目的を明確にすることです。目的によって、必要とされるLLMの機能や特性は大きく異なります。

• 社内文書の検索・要約
• 顧客対応チャットボット
• マーケティング文章の作成
• ソフトウェアのコード生成

例えば、社内規定に関する問い合わせ対応が目的なら、日本語の精度が高く、特定の専門知識を追加学習させやすい国産LLMが適しているかもしれません。一方で、最新の技術動向を分析したり、多言語のコンテンツを作成したりするなら、グローバルな情報に強い海外LLMが有利です。目的を具体化することで、候補となるLLMや企業を効果的に絞り込めます。

2. セキュリティとデータガバナンス

LLMに機密情報や個人情報を入力する可能性がある場合、セキュリティとデータガバナンスの要件は絶対に妥協できません。入力したデータがAIの学習に再利用されないか、データはどこに保管され、誰がアクセスできるのかを必ず確認しましょう。具体的には、データ処理契約（DPA）の締結、データの国内保管オプションの有無、学習への利用を拒否するオプトアウト設定が可能かなどを確認することが重要です。（出典：【保存版】生成AIのセキュリティリスクと対策｜企業向けガイドライン付き）

多くの企業では、API経由での利用時にデータが学習に使われない「オプトアウト」ポリシーを提供しています。また、Microsoft AzureやAWSといったクラウドプラットフォーム上で提供されるLLMサービスは、閉域網接続や厳格なアクセス管理など、高度なセキュリティ機能を提供しています。自社のセキュリティ基準をリストアップし、各社の対応状況を比較検討することが重要です。

3. カスタマイズ性とサポート体制

汎用的なLLMをそのまま使うだけでなく、自社の業務に合わせて性能を高める「カスタマイズ」が可能かどうかも重要な選定基準です。自社が持つ独自のデータやマニュアルを追加学習させる「ファインチューニング」や、外部の最新情報を参照して回答精度を高める「RAG（Retrieval-Augmented Generation）」といった技術への対応可否も、重要な判断基準です。

また、導入後の技術的なサポートやコンサルティング体制も軽視できません。特にAI活用のノウハウが社内に不足している場合、導入支援から運用、効果測定までを伴走してくれるパートナー企業の存在が、プロジェクトの成否を大きく左右します。（出典：【基礎知識】生成AIによる要件定義の進め方｜失敗しないコツとツールを解説）

LLMを自社で活用する主な方法

LLMを自社のビジネスに組み込む方法は、大きく分けて3つのアプローチがあります。自社の技術力、予算、そして求めるカスタマイズの度合いに応じて、最適な方法を選択することが重要です。それぞれの特徴を理解し、現実的な導入計画を立てましょう。

一つ目の方法は、API（Application Programming Interface）連携です。これは、OpenAIやGoogleなどが提供するLLMの機能を、APIを通じて自社のシステムやアプリケーションに組み込む方法です。開発の自由度が高く、比較的低コストで始められるため、多くの企業で採用されています。ただし、活用するには一定のプログラミング知識が必要です。

二つ目は、LLMを搭載したSaaS（Software as a Service）製品の利用です。既に特定の業務向けにチューニングされたチャットボットやドキュメント作成支援ツールなどを、月額料金で利用します。プログラミング不要で手軽に導入できる一方、機能のカスタマイズ性には制限がある場合があります。

三つ目の選択肢は、オープンソースLLMなどを活用した自社専用モデルの開発です。オンプレミス環境に構築することで、最高のセキュリティレベルを確保し、自社のデータで徹底的にカスタマイズできます。しかし、高度な専門知識を持つ人材と、膨大な計算リソース（高性能なサーバーなど）が必要となり、最もコストと時間がかかる方法です。

LLM導入における企業の課題

LLMがもたらすメリットは大きい一方で、その導入にはいくつかの課題が伴います。これらの課題を事前に認識し、対策を講じておくことが、スムーズな導入と活用成功の鍵となります。特に「コスト」「人材」「セキュリティ」の3点は、多くの企業が直面する共通の壁です。

まず、導入・運用コストが挙げられます。高性能なLLMのAPI利用料は、使用量に応じて高額になる可能性があります。また、自社でモデルを開発・運用する場合には、高性能なサーバーの購入費や維持費も必要です。費用対効果を慎重に見極め、スモールスタートで始めるなどの工夫が求められます。

次に、AIを使いこなせる人材の不足も深刻な課題です。LLMに的確な指示を与える「プロンプトエンジニアリング」のスキルや、LLMを業務システムに組み込む技術力を持つ人材はまだ多くありません。社内での人材育成や、専門知識を持つ外部パートナーとの連携が不可欠です。

さらに、セキュリティと倫理的なリスクへの対応も重要です。機密情報や個人情報の漏洩を防ぐための厳格なルール作りや、LLMが誤った情報（ハルシネーション）や偏見のある内容を生成するリスクへの対策を講じる必要があります。特に、医療や金融など規制の厳しい業界で利用する際は、薬機法や金融商品取引法といった関連法規や監督省庁のガイドラインを遵守し、導入前に法務レビューや専門家による監修を行うことが不可欠です。全社的なAI利用ガイドラインの策定が急務となります。

LLMの最新トレンドと今後の展望【2025年】

LLMの世界は日進月歩で進化しており、そのトレンドを把握することはビジネスチャンスを掴む上で非常に重要です。2025年現在、LLMは単なるテキスト生成ツールから、より高度で自律的な「AIエージェント」へと進化しつつあります。今後の展望を見据え、次の一手を考えていきましょう。

最新トレンドの筆頭は、マルチモーダル化の進展です。最新のLLMに代表されるように、テキスト、画像、音声、動画といった複数の種類の情報（モダリティ）を統合的に理解し、処理する能力が標準になりつつあります。これにより、会議の音声と資料を同時に読み込んで議事録を作成したり、設計図の画像を見て改善点を提案したりといった、より高度な応用が可能になります。

また、AIが自律的にタスクを計画・実行する「AIエージェント」技術も注目されています。「出張の手配をして」と指示するだけで、AIがフライトやホテルを比較検討し、予約までを自動で完了させるような世界の実現が近づいています。これは、業務プロセスそのものをAIに委ねる、新しい働き方の到来を予感させます。

今後は、あらゆる業界や業務に特化した「特化型LLM」と、汎用的なタスクをこなす「汎用LLM」の二極化が進むと予測されます。企業は自社の目的に応じてこれらのLLMを使い分け、あるいは組み合わせて活用していくことになるでしょう。LLMは、あらゆるシステムの「頭脳」として組み込まれ、社会全体の生産性を飛躍的に向上させるインフラとなる可能性があります。

LLM 企業に関するFAQ

LLMの導入を検討する企業担当者からよく寄せられる質問について、簡潔にお答えします。基本的な疑問を解消し、次のステップに進むための参考にしてください。

国産LLMと海外LLM、どちらを選ぶべきですか？

どちらを選ぶべきかは、企業の優先順位によって決まります。日本語特有のニュアンスや国内でのデータ管理を最優先するなら「国産LLM」、世界最先端の性能やグローバルな情報へのアクセスを重視するなら「海外LLM」が適しています。まずは自社の導入目的とセキュリティ要件を明確にすることが重要です。両方の特性を理解した上で、目的に合った方を選択しましょう。

中小企業でもLLMは導入できますか？

はい、中小企業でも十分に導入・活用ができます。自社で高価なサーバーを用意しなくても、API連携や月額制のSaaSツールを利用すれば、比較的小さなコストでLLMの利用を始めることが可能です。まずは特定の業務、例えばメールマガジンの作成やSNS投稿の自動化など、範囲を限定してスモールスタートし、費用対効果を検証しながら活用範囲を広げていくのがおすすめです。

LLM導入にかかる費用はどのくらいですか？

費用は活用方法によって大きく異なります。月額数千円から利用できるSaaSツールから、API利用量に応じて変動する従量課金制のサービス、そして自社開発の場合は数千万円から数億円規模の投資が必要になることもあります。まずは無料トライアルなどを活用して機能を試し、自社の用途でどの程度のコストがかかるかを見積もることが大切です。

LLMのビジネス活用ならAX CAMPへ

LLMの導入を検討しているものの、「どのモデルが自社に最適かわからない」「具体的な活用イメージが湧かない」「導入後の成果を最大化できるか不安」といった課題をお持ちではないでしょうか。国内外の多様なLLMが登場し、技術の進化も速いため、最適な選択と活用プランを描くのは容易ではありません。

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まとめ：最適なLLM企業を選びビジネスを加速させよう

本記事では、2025年時点における国内外の主要なLLM開発企業と、自社に最適なパートナーを選ぶためのポイントを解説しました。技術の進化は著しく、今後も新たなプレイヤーが登場することが予想されますが、選定の核となる考え方は変わりません。

この記事の要点を改めてまとめます。

• LLMは文章生成・要約など多様なタスクをこなす汎用AI
• 国産は日本語とセキュリティ、海外は最新性能と汎用性が強み
• 選定の鍵は「目的」「セキュリティ」「サポート体制」の3点
• API連携やSaaS利用で中小企業もスモールスタートが可能
• 導入後の成果創出には実践的なスキルと伴走支援が重要

最適なLLMを選び、正しく活用することは、企業の生産性を飛躍的に向上させ、新たな競争優位性を築くための強力な武器となります。しかし、導入そのものが目的化してしまい、実際の業務改善に繋がらなければ意味がありません。

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