「LLM（大規模言語モデル）の性能を比較したいが、”パラメータ数”という言葉の意味がよくわからない」
「どのモデルが自社の目的に合っているか、判断基準が欲しい」――。多くの企業担当者が、こうした悩みを抱えています。LLMの選定は、AI活用の成否を分ける重要な意思決定ですが、専門用語が多く、適切なモデルを見極めるのは簡単ではありません。
LLMの性能を測る基本指標が 「パラメータ数」ですが、この数値だけでモデルの優劣が決まるわけではありません。本記事では、2025年最新の主要LLMのパラメータ数を比較しつつ、性能を見極めるための多角的な視点と、ビジネス要件に応じた賢い選び方を解説します。この記事を読めば、各LLMの特長を理解し、自社に最適なモデルを選定するための具体的な知識が身につきます。AI導入に関する疑問や課題をお持ちの方は、AX CAMPが提供する資料もぜひご活用ください。
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LLMの「パラメータ数」とは？性能を測る基本指標を理解する
LLM（大規模言語モデル）における「パラメータ」とは、モデルが学習データから言語のパターンや知識を学ぶ際に調整される、内部的な変数（重み）のことを指します。パラメータはモデルが学習で得た知識の集合体であり、人間でいえば脳の神経細胞の接続の強さに例えられます。この数が多ければ多いほど、より複雑で微妙なニュアンスを学習・表現できる可能性が高まります。
ただし、モデルの性能はパラメータ数だけで決まるわけではありません。モデルの構造（アーキテクチャ）や学習データの質と量、そして学習方法など、複数の要素が複雑に絡み合って最終的な性能が決まります。パラメータ数はあくまでモデルの規模と潜在能力を示す一つの目安と理解することが、適切なモデル選定の第一歩です。
パラメータが担う役割と仕組み
LLMは、入力されたテキスト（プロンプト）に対し、次に来る単語を確率的に予測して文章を生成します。パラメータは、この予測確率を計算するための係数として機能します。学習プロセスを通じて、モデルは何兆ものテキストデータを読み込み、「この単語の後には、この単語が来る確率が高い」というパターンをパラメータに保存していくのです。
例えば、「今日の天気は」という入力があった場合、モデルはパラメータを使って「晴れ」「雨」「曇り」といった単語が続く確率を計算し、最も確率の高い単語を選択して文章を繋げます。この膨大なパラメータの集合体こそがLLMの「知識」そのものであり、モデルの応答精度や創造性の源泉となっています。
モデルの規模を示す「B（ビリオン）」
LLMのパラメータ数は非常に膨大であるため、その規模を示す単位として「B（Billion：10億）」が一般的に用いられます。例えば、「8B」と表記されていれば、それは8 Billion、つまり約80億個のパラメータを持つことを意味します。
初期のモデルであるGPT-2が最大15億（1.5B）パラメータだったのに対し、GPT-3では1,750億（175B）へと飛躍的に増加しました。現在では、数千億から数兆パラメータを持つモデルが次々と登場しており、モデルの進化を測る上でパラメータ数は重要な指標の一つとなっています。（出典：NICT、大規模言語モデル（LLM）の研究開発を加速）
【2025年最新】主要LLMのパラメータ数比較一覧
2025年11月時点、主要なLLMの多くは正確なパラメータ数を公表していません。これは、技術的な優位性を保つための競争戦略や、モデルの構造が単純なパラメータ数だけでは評価できなくなっているためです。そのため、ここで紹介する数値の多くは、業界の専門家やリーク情報に基づく推定値である点にご留意ください。
以下に、2025年時点での主要LLMのパラメータ数に関する情報をまとめました。
| 開発元 | モデル名 | パラメータ数 | 特徴 |
|---|---|---|---|
| OpenAI | GPT-5 (仮称) | 非公開（推定1.8兆前後） | 正確なパラメータ数は非公開。GPT-5が約1.8兆と推定されており、次世代モデルはこれを上回る可能性があります。複数の専門モデルを統合したシステム（MoE）との見方が強いです。（参考値） |
| Gemini シリーズ | 非公開（Ultraは推定1.6兆） | 正確なパラメータ数は非公開ですが、最上位モデルUltraは1.6兆と推定されています。推論能力やマルチモーダル対応に優れ、非常に長いコンテキストを扱える点が特徴です。（出典：Googleの次世代AI「Gemini 2.5」は“人間超え”か その進化と残された課題） | |
| Anthropic | Claude Opus 4.1 / Opus | 非公開（推定） | パラメータ数は非公開ですが、業界推定では数千億規模と見られています。コーディング能力や長文の文脈理解に定評があり、安全性や信頼性を重視した設計が特徴です。（出典：Models overview） |
| Meta | Llama 3 | 8B / 70B | オープンウェイトモデルとしてパラメータ数が公開されています。カスタマイズのしやすさから、多くの企業で独自モデルの基盤として利用されています。（出典：Meta、オープンソースの大規模言語モデル「Llama 3」を公開 – 窓の杜） |
| 国産・オープンソース | ELYZA-japanese-Llama-2, tsuzumi など | 7B〜70B程度 | 海外のオープンソースモデルをベースに、日本語データで追加学習させたモデルが多いです。パラメータ数はベースモデルに準拠します。（出典：NTTが開発したLLM「tsuzumi」の提供を開始、チューニングで特定業務に特化可能） |
1. OpenAIシリーズ (GPT-5以降)
OpenAIはGPT-5以降、公式なパラメータ数を発表していません。GPT-5のパラメータ数は約1.8兆と推定されていますが、2025年に登場が期待される次世代モデルは、これを上回る規模になると予測されています。ただし、単一の巨大モデルではなく、複数の専門モデルをタスクに応じて切り替える「Mixture-of-Experts（MoE）」のような、より複雑なアーキテクチャを採用している可能性が高いです。（参考値）
2. Googleシリーズ (Gemini 2.5 Pro & Flash)
GoogleもGeminiシリーズの正確なパラメータ数を公開していません。最上位モデルのGemini Ultraは1.6兆パラメータと推定されています。Geminiシリーズは、複雑な推論やコーディングタスクで高い性能を発揮します。パラメータの絶対数よりも、効率的なアーキテクチャと質の高い学習データで性能を高めていると考えられます。特に、一度に処理できる情報量（コンテキストウィンドウ）が非常に大きい点が特徴です。（出典：Googleの次世代AI「Gemini 2.5」は“人間超え”か その進化と残された課題）
3. Anthropicシリーズ (Claude Opus 4.1, 次世代モデル)
Anthropic社のClaudeシリーズもパラメータ数は非公開です。このモデルは特に、非常に長い文脈（コンテキストウィンドウ）を扱える点や、コーディング支援、誠実で安全性の高い応答を生成する能力に定評があります。パラメータ数だけでなく、モデルの安全性や信頼性を高めるための技術に注力しているのが特徴です。（出典：Models overview）
4. Metaシリーズ (Llama 3)
Metaが提供するLlama 3は、オープンウェイトモデルとしてパラメータ数が明確に公開されています。現在、80億（8B）と700億（70B）の2種類が提供されており、用途や計算リソースに応じて選択できます。Llamaシリーズは、その透明性とカスタマイズのしやすさから、多くの企業や研究機関で独自のモデルを開発する際の基盤として利用されています。（出典：Meta、オープンソースの大規模言語モデル「Llama 3」を公開 – 窓の杜）
5. 国産・オープンソースLLM (ELYZA-japanese-Llama-2, Swallowなど)
日本国内で開発されているLLMの多くは、Meta社のLlamaシリーズなど、海外の高性能なオープンソースモデルを基盤としています。これに日本語の大規模データを追加学習させる（ファインチューニング）ことで、日本語に特化した性能を高めています。そのため、パラメータ数はベースとなるモデル（7B〜70B程度）に準拠することが多いです。NTTの「tsuzumi」やソフトバンクが開発中のモデルなど、独自に開発されているものもあります。（出典：NTTが開発したLLM「tsuzumi」の提供を開始、チューニングで特定業務に特化可能）
パラメータ数とLLMの性能は比例するのか？
「パラメータ数が多いほど高性能である」という考えは、ある程度まで正しいと言えます。実際に、モデルの性能はパラメータ数、データセットのサイズ、計算量の3つの要素をスケールアップさせることで向上するという「スケーリング則（Scaling Law）」が提唱されています。（出典：Scaling Laws for Neural Language Models）しかし、2025年現在、この法則は必ずしも絶対ではなくなっています。
パラメータ数が少なくても、質の高いデータを大量に学習させたり、モデルの構造を工夫したりすることで、特定のタスクでは大規模モデルを凌駕するケースも珍しくありません。したがって、パラメータ数は性能を測る目安の一つですが、それだけでモデルの優劣を判断するのは早計と言えるでしょう。
「パラメータ数が多い＝高性能」の神話と現実
かつてはパラメータ数を増やすことが性能向上の主要なアプローチでした。しかし、モデルを大きくすると、トレーニングや運用に必要な計算コストが爆発的に増加する課題があります。そのため、最近の研究開発では、単純な規模の拡大から、より効率的なモデル構造や学習方法へとシフトしています。
例えば、「Mixture-of-Experts（MoE）」アーキテクチャは、モデル全体の一部（エキスパート）だけをタスクに応じて活性化させる技術です。これにより、総パラメータ数は多くても、推論時の計算コストを抑えながら高い性能を維持できます。このように、モデルの「賢さ」は、パラメータの総数だけでなく、その使い方によっても大きく左右されるのです。
学習データの質と量が性能に与える影響
LLMの性能を決定づけるもう一つの極めて重要な要素が、学習データの「質」と「量」です。低品質なデータや偏ったデータを大量に学習させても、モデルは誤った情報（ハルシネーション）を生成しやすくなったり、特定のバイアスを増幅させたりする可能性があります。
近年の高性能なモデルは、単にインターネットから無差別にデータを収集するのではなく、高品質で多様なデータセットを厳選し、注意深くクリーニングして使用しています。例えば、MetaのLlama 3は、Llama 2の7倍以上となる15兆トークンもの高品質なデータで学習されており、これが性能向上に大きく貢献しています。優れたモデルは、優れたデータによって作られると言えるでしょう。
パラメータ数だけでない！LLMの性能を比較する重要指標
パラメータ数はLLMのポテンシャルを示す一つの指標に過ぎません。実際のビジネスシーンでモデルを選定する際には、より実践的な指標を多角的に比較検討することが不可欠です。特に重要なのが、客観的なベンチマークスコアと、ビジネス要件に直結する速度やコストです。
これらの指標を理解することで、カタログスペック上の数値に惑わされることなく、自社の課題解決に本当に貢献するモデルを見極めることができます。ここでは、モデル選定の際に注目すべき主要な指標について解説します。
ベンチマークスコア（Nejumi LLM Leaderboardなど）
LLMの性能を客観的に評価するために、様々なベンチマークテストが存在します。これらは、言語理解、推論、数学、コーディングなどの能力を測定するための一連の標準的な問題群です。複数のモデルを同じ基準で評価した結果をランキング形式で公開しているのが「リーダーボード」です。
特に日本語の性能を評価する上で参考になるのが、「Nejumi LLM Leaderboard」です。このリーダーボードは、Weights & Biases Japanが協力し、日本語の言語理解能力や応用能力を多角的に評価しており、国産LLMを含む多くのモデルの性能を比較できます。（出典：Nejumi LLMリーダーボード4公開：最先端モデルにも対応した評価ベンチマークの大幅拡充）このような客観的な評価指標を参照することで、各モデルの得意・不得意なタスクを把握できます。
ビジネス指標で見る：速度、コスト、タスク適合性
学術的なベンチマークスコアが高くても、それが必ずしもビジネス上の価値に直結するとは限りません。実際の業務で利用する際には、以下の3つのビジネス指標が極めて重要になります。
- 速度（レイテンシ）
- コスト（API利用料）
- タスク適合性
速度は、ユーザー体験に直接影響します。特に、リアルタイムでの対話が求められるチャットボットなどでは、応答が遅いと顧客満足度が低下します。コストは、APIを通じてLLMを利用する際の費用です。一般的に、高性能なモデルほど利用料は高くなる傾向にあります。タスク適合性は、解決したい課題に対してモデルが持つ能力が合っているか、という点です。例えば、汎用的な文章作成ならGPTシリーズ、長文の要約や分析ならClaudeシリーズ、特定の業務に特化させたいならオープンソースのLlamaシリーズをカスタマイズするなど、目的に応じた選択が求められます。
パラメータ数を基にしたLLMの賢い選び方
LLMを選定する際、パラメータ数はあくまで出発点です。最も重要なのは、自社のビジネス要件とコスト感に合った、最適なバランスのモデルを見つけることです。高パラメータの最先端モデルが常に最良の選択とは限りません。むしろ、特定のタスクにおいては、より小規模で軽量なモデルをカスタマイズする方が、費用対効果に優れるケースも多くあります。
ここでは、パラメータ数という指標を念頭に置きつつ、より実践的な視点から自社に最適なLLMを選ぶための考え方を解説します。ファインチューニングやRAGといった技術の活用も視野に入れることで、選択肢は大きく広がります。
ビジネス要件とコストのバランスを考える
LLM選定の第一歩は、「何を達成したいのか」というビジネス要件を明確にすることです。社内文書の要約、顧客からの問い合わせ対応、マーケティングコピーの生成など、具体的な用途を定義します。その上で、各タスクに求められる性能レベルと、許容できるコスト（API利用料や開発・運用コスト）を天秤にかけます。
例えば、高度な専門知識を要する分析レポートの作成には、GPT-5やClaude Opusのような高性能モデルが適しているかもしれません。一方で、定型的なメールの作成や社内FAQの応答であれば、Llama 3の軽量モデルや、より小規模なモデルでも十分な場合があります。オーバースペックなモデルは不要なコスト増に繋がるため、慎重な見極めが重要です。
ファインチューニングやRAGの活用を前提としたモデル選定
汎用的なLLMをそのまま利用するだけでなく、自社独自のデータで性能を高める手法も考慮に入れるべきです。代表的な手法として「ファインチューニング」と「RAG（Retrieval-Augmented Generation）」があります。
- ファインチューニング：既存のLLMに自社の専門データなどを追加学習させ、特定のタスクに特化させる手法です。これにより、中規模のモデルでも、特定の分野においては大規模モデルを上回る性能を発揮することが可能です。
- RAG（検索拡張生成）：LLMが回答を生成する際に、社内データベースなどの外部情報源をリアルタイムで検索・参照する技術です。これにより、学習データに含まれていない最新情報や、社外秘の情報に基づいた正確な回答を生成できます。
これらの技術を活用することを前提とすれば、カスタマイズしやすいオープンソースモデル（Llama 3など）が有力な選択肢となります。
【目的別】LLMとSLM（小規模言語モデル）の使い分け
AIモデルの選択肢は、パラメータ数が数千億を超えるような「LLM（大規模言語モデル）」だけではありません。近年、特定のタスクに特化し、数億から数十億パラメータ程度の「SLM（小規模言語モデル）」が注目を集めています。 すべての課題を一つの巨大なLLMで解決しようとするのではなく、目的に応じてLLMとSLMを賢く使い分けることが、コスト効率とパフォーマンスを両立させる鍵となります。
汎用性と高度な推論能力を求めるならLLM、特定領域での速度とコストを重視するならSLMというように、それぞれの特性を理解し、適材適所で活用する視点が重要です。
汎用的なタスクに向いている大規模LLM
GPTシリーズやGemini、Claudeに代表される大規模LLMは、非常に幅広い知識を持ち、多様なタスクを高いレベルでこなせる汎用性が最大の強みです。これらのモデルは、複雑な文脈理解、創造的な文章生成、高度な論理推論など、複数の能力が求められるタスクに適しています。
具体的なユースケースとしては、以下のようなものが挙げられます。
- 市場調査レポート作成
- 新規事業の企画立案
- 複雑な契約書の要約
- 多言語翻訳
上記のような、答えが一つに定まらない、あるいは高度な思考を必要とする業務では、LLMの持つ広範な知識と推論能力が活かされます。様々な部門で横断的にAIを活用したい場合や、プロトタイピングを迅速に進めたい場合に有力な選択肢となるでしょう。
特定領域に特化した高速・低コストなSLM
SLMは、LLMに比べてパラメータ数が少ないため、動作が軽量で高速、かつ低コストであるという大きなメリットがあります。 また、特定のデータセットで集中的に学習させることで、その専門領域においてはLLMを凌駕する精度を発揮することもあります。
SLMが活躍する主な場面は以下の通りです。
- 社内規定に関する質問応答
- 特定の製品に関するチャットボット
- メールの自動仕分け
- 議事録の文字起こし
これらのタスクは、必要な知識の範囲が限定的であり、リアルタイムでの応答速度が求められます。SLMは、スマートフォンなどのデバイス上で直接動作させる（オンデバイスAI）ことも可能なため、オフライン環境での利用や、セキュリティ要件が厳しいデータの処理にも適しています。GoogleのGemmaファミリーやMicrosoftのPhi-3シリーズも特定のタスクで高い性能を発揮するモデルとして知られています。
LLM活用を成功させた企業事例
LLMの導入は、具体的なビジネス課題の解決に繋がってこそ意味があります。ここでは、AX CAMPの研修や伴走支援を通じて、LLMをはじめとするAI技術を事業成長に結びつけた企業の事例をご紹介します。各社がどのようにAIを活用し、どのような成果を上げたのかを見ていきましょう。※記載の成果は各社の事例であり、同様の効果を保証するものではありません。
グラシズ様の事例
リスティング広告運用を手掛けるグラシズ様は、AX CAMPの研修プログラムを導入し、AI活用を組織的に推進しました。特に大きな成果を上げたのが、これまで外注していたLP（ランディングページ）のライティング業務です。AIを活用することで、1本あたり10万円かかっていた外注費をゼロにした実績があります。さらに制作時間も3営業日から2時間へと大幅に短縮し、業務の内製化とスピードアップを同時に実現しました。（出典：1本10万円のLPライティング外注費がゼロに！グラシズ社が「AIへの教育」に力を入れる理由とは？）
WISDOM社様の事例
SNS広告やショート動画制作を行うWISDOM社様では、AIの導入によって劇的な業務効率化を達成しました。従来、採用を検討していた2名分の業務をAIで代替し、採用コストを抑制。さらに、毎日発生していた調整業務にAIを活用することで、1日に2時間かかっていた作業を自動化することに成功しました。これにより、従業員はより創造的な業務に集中できるようになりました。（出典：採用予定2名分の業務をAIが代替！WISDOM社、毎日2時間の調整業務を自動化）
Route66様の事例
オウンドメディア運営やコンサルティングを行うRoute66様は、専門知識が必要な記事作成に課題を抱えていました。AX CAMPの支援のもと、AIを活用した記事作成フローを構築。その結果、AIによるリサーチとドラフト作成により、1記事あたり約24時間かかっていた原稿執筆時間を、わずか10秒にまで短縮することに成功しました。これは、生産性を飛躍的に向上させた事例です。（出典：【AX CAMP】Route66様の導入事例）
LLM パラメータ数 比較のよくある質問
LLMのパラメータ数に関して、多くの人が抱く疑問は共通しています。ここでは、特に頻繁に寄せられる質問とその回答をまとめました。モデルの透明性や、小規模モデルの利点について理解を深めることで、より自信を持ってモデル選定に臨めるようになります。
Q1. LLMの正確なパラメータ数はなぜ公表されないのですか？
LLMの正確なパラメータ数が公表されない主な理由は、開発企業間の熾烈な競争にあります。モデルのアーキテクチャやパラメータ数は、性能を左右する重要な企業秘密であり、競合他社に手の内を明かさないための戦略的な判断です。また、モデルの構造が複雑化し、単純なパラメータ数だけでは性能を語れなくなっていることも一因です。
さらに、悪意のある第三者によるモデルの不正な複製や、弱点を突いた攻撃を防ぐというセキュリティ上の理由も挙げられます。企業は、具体的な数値を公表する代わりに、各種ベンチマークスコアや実用例を示すことで、モデルの性能をアピールする傾向にあります。
Q2. パラメータ数が少ないモデルにメリットはありますか？
はい、パラメータ数が少ないモデル（SLMなど）には多くのメリットがあります。最大の利点は、運用コストの低さです。モデルが小さいため、推論に必要な計算リソースが少なく、API利用料も安価な傾向にあります。また、応答速度が速いため、リアルタイム性が求められるアプリケーションに適しています。（出典：AI時代に求められるITアーキテクトの役割とは）
さらに、特定のタスクに特化させてファインチューニングする際の開発コストや時間も抑えられます。オンプレミス環境や個人のデバイス上でも動作させやすいため、データセキュリティを重視する場合や、オフラインでの利用を想定する場合にも有力な選択肢となります。
最新LLMのビジネス活用ならAX CAMPの研修がおすすめ
ここまで解説してきたように、LLMの選定はパラメータ数だけでなく、ベンチマーク、コスト、そして自社のビジネス要件を総合的に判断する必要があります。しかし、次々と新しいモデルが登場する中で、常に最新情報をキャッチアップし、最適な選択をし続けるのは容易ではありません。
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研修では、最新のLLMの動向から、具体的なプロンプトエンジニアリング、さらにはRAGやファインチューニングの基礎まで、実務で成果を出すために必要な知識とスキルを体系的に学ぶことができます。「どのモデルから試せばいいか分からない」「AIを導入したが、うまく活用できていない」といった課題をお持ちの企業様は、ぜひ一度、無料相談にお申し込みください。貴社の状況に合わせた最適な活用方法をご提案します。
まとめ：LLMのパラメータ数比較で自社に最適なモデルを見つけよう
本記事では、LLMの性能指標である「パラメータ数」を軸に、2025年最新の主要モデルの比較から、性能を見極めるための多角的な視点、そしてビジネス要件に応じた賢い選び方までを解説しました。
重要なポイントを以下にまとめます。
- パラメータ数は性能の目安だが絶対ではない：学習データの質やモデル構造も重要です。
- 学習データの質と量が性能を大きく左右する：高品質なデータが優れたモデルを作ります。
- ベンチマークやコスト、速度も重要な判断基準：ビジネス要件に合わせて総合的に評価しましょう。
- 目的別にLLMとSLMを使い分ける視点が重要：適材適所でコスト効率とパフォーマンスを両立できます。
- ファインチューニングやRAGで性能は高められる：オープンソースモデルの活用も有効な選択肢です。
LLMの選定は、単にスペックを比較するだけでなく、自社の「目的」を明確にし、費用対効果を最大化する視点が不可欠です。この記事で得た知識を基に、ぜひ自社に最適なモデルの検討を進めてみてください。
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