【2025年最新】LLMの効果的な使い方とは？基本から応用まで徹底解説

LLM（大規模言語モデル）を業務にどう活かせば良いか、具体的な使い方や最新情報がわからず悩んでいませんか。LLMは文章作成やアイデア出しを効率化する強力なツールですが、その性能を最大限に引き出すには正しい知識と使い方を理解することが不可欠です。

この記事では、LLMの基本的な仕組みから、初心者でもすぐに始められる使い方、企画・開発・人事といった職種別の具体的な業務活用事例までを網羅的に解説します。さらに、LLMの性能を飛躍させるプロンプト術や、目的別のおすすめサービス、企業で導入を成功させるためのステップまで、2025年最新の情報を踏まえてお届けします。

本記事を読めば、自社の業務にLLMをどう活かすべきか、その具体的な道筋が見えるはずです。AI導入による業務変革に関心のある方は、実践的なAI研修サービス

「AX CAMP」の資料もぜひ参考にしてください。貴社の課題に合わせたAI活用法をご提案します。

LLM（大規模言語モデル）とは？基本をわかりやすく解説

結論：LLM（Large Language Models）とは、膨大なテキストデータを学習し、人間のように自然な文章を生成・理解できるAI技術です。ビジネスにおける文章作成、情報検索、アイデア出しなど、多岐にわたる業務を効率化する技術として大きな注目を集めています。従来のAIと比較して、文脈を深く理解し、より複雑で創造的なタスクに対応できる点が最大の特長と言えるでしょう。

LLMの仕組みと他のAIとの違い

LLMは、「Transformer（トランスフォーマー）」と呼ばれるニューラルネットワークの仕組みが基盤です。この技術の中核である「自己注意機構（Self-Attention）」により、文章中の単語間の関連性や文脈上の重要度を効率的に学習します。具体的には、入力されたテキストを「トークン」という単位に分割し、次に来る確率が最も高いトークンを予測し続けることで、自然な文章を生成するのです。

従来のAI、例えばルールベースのチャットボットや特定タスク特化型の機械学習モデルとの決定的な違いは、その汎用性の高さにあります。 従来のAIが一つの特定の作業しかこなせないのに対し、LLMは追加の学習（ファインチューニング）を行うことで、文章要約、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に適応できます。 ただし、ファインチューニングを行う際は、学習データに含まれる個人情報や第三者の著作権、サービス利用規約を十分に確認し、必要に応じて同意取得や匿名化などの措置を講じる必要があります。

2025年現在の主要なLLMモデルの種類と特徴

2025年9月現在、複数の企業が高性能なLLMを開発し、激しい競争を繰り広げています。それぞれに得意分野があるため、目的に応じて使い分けることが重要です。（出典：GIGAZINE – AnthropicがGPT-5対抗の「Claude Sonnet 4.5」を発表） 以下に、2025年時点で広く注目されている代表的なモデルの特徴をまとめました。

モデルファミリー	開発元	特徴	主な用途
GPT-5 / GPT-5 Turbo	OpenAI	汎用性が非常に高く、自然な対話、創造的な文章生成、複雑な論理的推論が得意。	汎用的な対話、コンテンツ作成、企画書の壁打ち、コーディング支援など
Gemini 2.5 Pro	Google	Google検索との連携による最新情報の反映や、長大な文脈理解能力に優れる。	最新情報のリサーチ、長文ドキュメントの読解・要約、動画・音声データの分析など
Claude Sonnet 4.5	Anthropic	高い倫理基準と安全性、誠実な回答生成を重視。特にコーディング性能や視覚処理能力が高いと評価されている。	専門的な文書作成、契約書レビュー、プログラミング、安全性が求められる対話など

これらのモデルは日々進化しており、自社の目的やセキュリティ要件に合わせて最適なモデルを選択することが、LLM活用の第一歩となります。

初心者でも簡単！LLMの始め方と基本的な使い方

LLMの利用は、専門知識がない初心者でも簡単に始められます。 多くはWebブラウザ上で対話形式で利用できるため、特別なソフトウェアのインストールは不要です。まずは基本的な操作に慣れることが活用の第一歩です。ただし、無料プランでは個人情報や機密情報は絶対に入力しないでください。

代表的なLLMサービスへの登録と基本操作

主要なLLMサービスであるOpenAIの「ChatGPT」、Googleの「Gemini」、Anthropicの「Claude」などは、いずれも公式サイトからメールアドレスやGoogleアカウントで簡単に登録できます。多くは無料プランを提供しているため、気軽に試すことが可能です。

登録後の基本操作は非常にシンプルです。画面は主に以下の要素で構成されており、チャットアプリを使う感覚で直感的に操作できます。

• テキスト入力欄
• 送信ボタン
• 回答表示エリア
• 過去の会話履歴

企業で利用する場合は、無料プランの多くが入力データをサービス改善に利用する規約になっている点や、セキュリティ・法的補償が限定的である点に注意が必要です。機密情報を扱う業務での利用を検討する際は、データが保護される法人向けプランやAPI連携が必須となります。

会話の継続と履歴の活用方法

LLMとの対話では、直前のやり取りを記憶しているため、文脈を踏まえた会話が可能です。例えば、「日本の首都は東京です」という回答の後に、「その都市の人口は？」と質問すれば、LLMは「東京の人口」について答えてくれます。

この文脈維持機能を活用することが、LLMを使いこなす上で非常に重要です。一つのテーマについて深掘りしたい場合、新しいチャットを始めるのではなく、同じチャット内で会話を続けることで、より精度の高い、意図に沿った回答を得やすくなります。また、過去の会話は履歴として保存されており、いつでも見返すことが可能です。有益な回答が得られた会話は、後で再利用したり、他の業務に活用したりするために残しておくと便利です。

【業務別】仕事が劇的に変わるLLMの活用事例

LLMは、特定の職種だけでなく、企業のあらゆる部門で業務効率を劇的に向上させる可能性を秘めています。文章作成のような日常業務から、専門的な分析や開発支援まで、その応用範囲は広大です。自社の課題とLLMの得意分野を結びつけることが、成果を出すための鍵となります。

文章作成・アイデア出しの自動化（企画・営業・マーケティング）

企画、営業、マーケティング部門では、日々大量の文章作成やアイデア出しが求められます。LLMは、これらの業務を大幅に効率化する強力なアシスタントになります。

例えば、以下のような活用が考えられます。

• ブログ記事の構成案作成
• メールマガジンの文面作成
• 広告キャッチコピーの提案
• 新商品の企画アイデア出し

実際に、リスティング広告運用を手がけるグラシズ様では、AX CAMPの研修を通じてLLM活用を内製化。これまで外注していたLP（ランディングページ）制作において、ライティング外注費月10万円が0円になり、制作時間も3営業日から2時間へと大幅に短縮されました。これは制作時間を93%削減した計算になり、コスト削減とスピード向上を同時に実現した好例です。（出典：AI活用による業務効率化の成功事例）

専門業務のサポートと効率化（開発・リサーチ・人事）

開発、リサーチ、人事といった専門知識が求められる部門でも、LLMは有効です。複雑な情報整理や定型的な文書作成を自動化することで、担当者はより付加価値の高いコア業務に集中できます。

具体的な活用シーンは以下の通りです。

• プログラムコードの生成・デバッグ
• 大量の論文やレポートの要約
• 求人票のドラフト作成
• 面接の質問項目リストアップ

SNS広告・ショート動画制作を手がけるWISDOM合同会社様は、事業拡大に伴う人材採用コストと業務負荷の増大が課題でした。AX CAMPでAI活用スキルを習得し業務自動化を推進した結果、採用を予定していた2名分の業務負荷をAIで完全に代替することに成功。採用コストを抑えつつ、事業成長を加速させています。（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）

定型業務の自動化と時間短縮（議事録・問い合わせ対応）

全部門に共通する議事録作成や社内外の問い合わせ対応といった定型業務は、LLMによる自動化の効果が最も出やすい領域の一つです。

LLMを活用することで、以下のような改善が期待できます。

• 会議音声データからの議事録作成
• 議事録の要約とタスクリスト抽出
• よくある質問への自動応答
• 社内規定に関する問い合わせ対応

美容健康食品・化粧品製造販売を行うエムスタイルジャパン様では、コールセンターの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の研修でGAS（Google Apps Script）とAIを組み合わせた業務自動化を実現し、コールセンターの確認業務にかかっていた月16時間をほぼ0時間に削減。全社では月100時間以上の業務削減を達成し、従業員がより創造的な業務に取り組む文化を醸成しています。（出典：AIによる議事録作成・業務自動化事例）

LLMの性能を最大限に引き出すプロンプト術

LLMから質の高い回答を得るためには、「プロンプト」と呼ばれる指示文の工夫が不可欠です。 同じLLMでも、プロンプトの質によってアウトプットは大きく変わります。具体的で明確な指示を与えることで、期待される出力の精度が向上しやすくなりますが、結果は常に検証してください。

基本テクニック：役割指定と具体例の提示

まず押さえるべき基本的なテクニックは「役割指定」と「具体例の提示」です。これらを取り入れるだけで、回答の精度は格段に向上します。

役割指定（Role-Playing）
LLMに特定の専門家やキャラクターになりきってもらう手法です。「あなたはプロのマーケターです」「あなたは経験豊富な経営コンサルタントです」のように役割を与えることで、その立場に沿った専門的で質の高い回答が生成されやすくなります。

具体例の提示（Few-shot Prompting）
回答してほしい形式やスタイルの例をいくつか示す手法です。 例えば、文章の要約を依頼する場合に、1〜2個の「要約前」と「要約後」のペアを提示することで、LLMは求めるアウトプットの形式を正確に理解し、それに倣った回答を生成します。

応用テクニック：思考プロセスと自己改善の指示

より複雑なタスクや高い精度が求められる場面では、応用的なテクニックが有効です。特に「思考プロセスの指示」と「自己改善の指示」は、LLMの論理的思考能力を引き出します。

思考プロセスの指示（Chain-of-Thought Prompting）
結論だけを求めるのではなく、結論に至るまでの思考プロセスをステップバイステップで説明させる手法です。 「段階的に考えてください」「順を追って説明してください」といった指示を加えることで、複雑な問題でも論理的な間違いを減らし、より正確な結論を導き出せます。

自己改善の指示（Self-Correction）
一度生成した回答を、LLM自身に見直させ、改善させる手法です。「生成した回答に間違いがないか確認し、あれば修正してください」「より分かりやすい表現に書き換えてください」と指示することで、出力の質をさらに高めることができます。

目的別に選ぶ！2025年おすすめのLLMサービス

LLMサービスは多種多様であり、それぞれに特徴や料金体系が異なります。自社の目的や用途、そしてセキュリティポリシーに応じて最適なサービスを選ぶことが重要です。「何を達成したいのか」を明確にすることで、数ある選択肢の中から最適なツールを見つけ出すことができます。

目的別クラウドサービス（汎用対話・専門特化）

多くのユーザーにとって最も手軽な選択肢が、クラウド上で提供されるLLMサービスです。これらは大きく「汎用対話型」と「専門特化型」に分けられます。

汎用対話型サービス
OpenAIの「ChatGPT」やGoogleの「Gemini」、Anthropicの「Claude」などが代表的です。 これらは幅広いトピックに対応可能で、文章作成、アイデア出し、翻訳、要約など、日常的な業務効率化に適しています。個人での利用や機密情報を含まない業務であれば、無料プランから始めるのが良いでしょう。

専門特化型サービス
特定の業務領域に特化して性能を高めたサービスも増えています。例えば、プログラミングコードの生成に特化した「GitHub Copilot」や、研究論文の読解・検索に特化した「Perplexity AI」などがあります。 特定の専門業務を頻繁に行う場合は、こうした特化型サービスを検討する価値があります。

オフラインで使えるオープンソースモデル

機密情報を扱うため外部のクラウドサービスを利用できない、あるいは自社システムに深く組み込んでカスタマイズしたい、といったニーズにはオープンソースのLLMが適しています。

Metaの「Llamaシリーズ」や、Mistral AIのモデルなどが代表的なオープンソースLLMです。（出典：窓の杜 – Meta、日本語特化のLLM「Llama 3.1-405B-Instruct-Ja」を公開） これらのモデルは、自社のサーバー（オンプレミス）やプライベートクラウド上に構築することで、データを外部に出すことなく安全に利用できる点が最大のメリットです。 ただし、導入や運用には高度な技術力と計算資源（高性能なGPUなど）が必要となるため、専門知識を持つエンジニアの存在が不可欠です。 セキュリティとカスタマイズ性を最優先する企業向けの選択肢と言えるでしょう。

https://media.a-x.inc/llm-open-source

企業でLLMを導入・活用するためのステップ

企業がLLMを本格的に導入し、その効果を最大化するためには、計画的で段階的なアプローチが不可欠です。技術的な側面だけでなく、社内のルール作りや文化醸成も同時に進める必要があります。「何のために導入するのか」という目的を明確に設定することが、プロジェクト成功の基盤となります。

ステップ1：導入計画（目的設定とガイドライン策定）

最初のステップは、具体的な導入計画の策定です。まず、「どの業務の、どのような課題を解決したいのか」という目的を明確にします。例えば、「問い合わせ対応の工数を30%削減する」「マーケティングコンテンツの制作本数を倍増させる」といった、測定可能な目標（KPI）を設定することが重要です。

次に、安全な利用環境を整備するために、社内向けの利用ガイドラインを策定します。ガイドラインには、以下の項目を盛り込むべきです。

• 入力禁止事項（顧客名、顧客IDなどの個人情報、社内資料の全文等の機密情報）
• 出力内容の取り扱い（ファクトチェックの義務、著作権の確認など）
• 利用目的の範囲
• 違反時の報告フローや罰則を含むセキュリティ上の注意点

これらのルールを事前に定め周知することで、情報漏洩やコンプライアンス違反といったリスクを未然に防ぎます。

ステップ2：展開方法（スモールスタートと成功事例の共有）

全社一斉に導入するのではなく、特定の部署やチームで試験的に導入する「スモールスタート」が推奨されます。効果が出やすく、かつリスクの低い業務を選定してPoC（Proof of Concept：概念実証）を実施し、費用対効果を検証します。

スモールスタートで成功体験が生まれれば、それが社内展開の強力な推進力となります。具体的な成果（例：「〇〇業務の時間が月20時間削減された」）を定量的に示し、成功事例として社内に広く共有することが重要です。これにより、他部署の従業員の関心や理解が高まり、全社的な活用に向けたポジティブな雰囲気を醸成できます。（出典：AI活用による業務効率化の成功事例） 成功事例を参考に、徐々に適用範囲を広げていくことで、現場の混乱を避けながら、着実な導入と定着を図ることができます。

LLMを使う上での注意点とリスク対策

LLMは非常に強力なツールですが、その利用にはいくつかの注意点とリスクが伴います。これらのリスクを正しく理解し、適切な対策を講じることが、安全かつ効果的な活用のために不可欠です。生成された情報を鵜呑みにせず、必ず人間が最終確認を行うという意識が基本となります。

アウトプットのリスク：虚偽情報と著作権

LLMが生成するアウトプットには、主に二つのリスクが存在します。

ハルシネーション（虚偽情報）
LLMは、学習データにない情報や誤った情報をもとに、事実とは異なる内容をもっともらしく生成することがあります。 これを「ハルシネーション」と呼びます。特に、専門的な情報や最新のデータに関しては注意が必要です。生成された情報は必ず公式サイトや信頼できる情報源でファクトチェックを行い、正確性を検証するプロセスを徹底しなければなりません。（出典：なぜ大規模言語モデルは「幻覚（ハルシネーション）」を起こすのか？ – Zenn）

著作権侵害
一部のLLMサービスは、特定の条件下で保護プログラムを提供する場合があります。例えば、生成物が第三者の著作権を侵害したと判断された場合に発生する法的費用を補償するプログラム（Indemnity）です。ただし、これらの補償には適用条件や除外条項が細かく定められているため、サービスごとの利用規約を確認し、自社でも著作権チェック体制を整備してください。無料版は多くの場合、補償の対象外となる点にも注意が必要です。（出典：生成AIの著作権リスクと企業の対策）

インプットのリスク：情報漏洩の防止

LLMを利用する際、入力したデータがAIモデルの再学習に使われるか否かは、サービス形態によって大きく異なります。特に無料のWebサービス型LLMでは、入力データがAIモデルの品質向上のために利用（再学習）される可能性があると規約に明記されている場合があるため、個人情報や機密情報の入力は厳禁です。 一方で、OpenAI APIやAzure OpenAI Service、Google CloudのVertex AIといった法人向けサービスでは、入力データがモデルの再学習に利用されないことが契約（DPA: データ処理補遺）で保証されています。（出典：API data usage policies） 企業で本格的に活用する際は、こうしたデータ保護が明確なサービスを選定し、社内ガイドラインで利用範囲を定めることが情報漏洩リスクを管理する上で極めて重要です。

2025年最新！LLM活用のトレンドと今後の展望

LLMを取り巻く技術は急速に進化しており、その活用方法は日々拡大しています。2025年現在、特に注目されているのが「マルチモーダル化」と「AIエージェント」という二つの大きな潮流です。これらのトレンドを理解することは、未来の働き方を予測し、競争優位性を築く上で不可欠です。

マルチモーダル化：テキスト・画像・音声の統合

これまでのLLMは主にテキスト情報を扱ってきましたが、最新のモデルはテキストに加えて画像、音声、動画といった複数の異なる種類のデータ（モダリティ）を統合的に処理できるようになっています。 これを「マルチモーダル化」と呼びます。

例えば、以下のような活用が可能になりつつあります。

• 製品の画像をアップロードして使い方を質問する
• 会議の音声データを入力して議事録と要約を生成する
• グラフの画像から傾向を読み取り、解説文を作成する

マルチモーダル化により、人間が普段行っているような、より直感的で複合的な情報処理が可能になり、LLMの応用範囲はさらに広がっていくでしょう。

AIエージェントによる業務自動化の進展

もう一つの重要なトレンドが「AIエージェント」です。これは、単に指示に答えるのではなく、与えられた目標を達成するために、自律的に計画を立て、複数のステップにわたるタスクを自動で実行するAIのことです。

例えば、「来週の東京出張を手配して」と指示するだけで、AIエージェントが以下のような一連の作業を自動で行う未来が想定されています。

• カレンダーを確認して空き時間を特定
• 交通手段や宿泊施設を検索・比較
• 最適なプランを提案し、承認を得て予約
• 経費精算システムに情報を登録

AIエージェントが普及すれば、人間はより戦略的で創造的な意思決定に集中できるようになり、業務プロセスのあり方が根本から変わる可能性を秘めています。

特定業務特化型LLMの台頭

汎用的な大規模モデルと並行して、特定の業界や業務に特化してファインチューニングされたLLMも増加しています。法律、医療、金融といった専門分野の膨大な文献やデータを学習させることで、その領域において非常に高い精度と専門性を発揮します。

これらの特化型LLMは、専門家のアシスタントとして、判例リサーチやカルテの要約、市場分析レポートの作成などを支援し、専門業務の生産性を飛躍的に向上させることが期待されています。今後は、汎用LLMと特化型LLMを適材適所で使い分けるアプローチが主流となるでしょう。

LLMの高度な活用や企業導入ならAX CAMPへ

LLMの基本的な使い方から応用的なプロンプト術、さらには企業導入のステップまで解説してきましたが、「自社で実践するには何から手をつければいいのか」「従業員のスキルをどう引き上げればよいか」といった課題に直面している方も多いのではないでしょうか。LLMのポテンシャルを最大限に引き出し、実際の業務変革につなげるには、体系的な知識と実践的なスキルが不可欠です。

私たちAXが提供する実践型AI研修サービス「AX CAMP」は、まさにそうした企業の課題を解決するために設計されています。単なるツールの使い方を学ぶだけでなく、貴社の具体的な業務課題をヒアリングし、それに直結したAI活用法を習得できるカリキュラムが最大の特長です。（出典：AI活用による業務効率化の成功事例）

AX CAMPでは、以下のような価値を提供します。

• 実務直結のカリキュラム：明日から使える具体的な業務効率化スキルが身につきます。
• 伴走型のサポート体制：研修後も専門家が継続的にサポートし、活用の定着を支援します。
• 豊富な企業導入実績：様々な業界の企業様と共に、AIによる業務改革を実現してきたノウハウがあります。

「LLMを導入して業務効率を抜本的に改善したい」「AIを使いこなせる人材を育成し、組織全体の生産性を向上させたい」とお考えの企業担当者様は、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AI導入・人材育成プランをご提案します。

＼AIのプロに直接相談したいなら／

まとめ：LLMの使い方をマスターして未来の働き方を実現しよう

本記事では、LLMの基本的な仕組みから、初心者向けの始め方、業務別の具体的な活用事例、性能を最大限に引き出すプロンプト術、そして企業導入のステップとリスク対策まで、2025年現在の最新情報を網羅的に解説しました。

LLMを効果的に活用するための要点は以下の通りです。

• LLMは膨大なテキストデータから学習し、自然な文章生成や要約、アイデア出しなど多様なタスクをこなすAI技術である。
• 基本的な使い方は簡単ですが、性能を引き出すには「役割指定」や「思考プロセスの指示」などプロンプトの工夫が重要になります。
• 企画、開発、人事、管理部門など、あらゆる職種で定型業務の自動化や専門業務のサポートに活用できます。
• 企業導入を成功させるには、目的の明確化、スモールスタート、そして情報漏洩などを防ぐガイドラインの策定が不可欠です。
• 「ハルシネーション」や「著作権」といったリスクを理解し、人間による最終確認と、法人向けプランの適切な利用が安全活用の鍵となります。

LLMは、私たちの働き方を根本から変えるほどのインパクトを持つ技術です。この記事で紹介した使い方やテクニックを実践することで、日々の業務効率は飛躍的に向上するでしょう。しかし、そのポテンシャルを最大限に引き出し、組織全体の成果へと繋げるには、専門的な知識と計画的な導入アプローチが求められます。

もし、自社だけでのLLM導入や人材育成に不安を感じる場合は、専門家の支援を受けることが成功への近道です。実践型AI研修「AX CAMP」では、貴社の課題に寄り添い、実務で本当に役立つAI活用スキルの習得を強力にサポートします。ご興味のある方は、ぜひ下記の資料請求や無料相談をご活用ください。