【プロが教える】LLMのユースケース15選！2025年最新のビジネス活用事例を徹底解説

「LLMのユースケースと言われても、具体的に何ができるのかイメージが湧かない」

「自社の業務にどう活かせるのか、具体的な事例を知りたい」――こうした悩みを抱えるビジネスパーソンは少なくありません。LLM（大規模言語モデル）がビジネスを変革する可能性を秘めていることは知っていても、その具体的な活用方法となると、途端に難しく感じてしまうのが実情です。

2025年最新のビジネスユースケースを理解すれば、業務効率化から新たな事業創出まで、具体的な導入イメージを描くことができます。この記事では、15の主要なユースケースを徹底解説し、LLMをビジネスで成功させるためのポイントまで網羅的に紹介します。AI導入による業務効率化や、具体的な活用事例に関心のある方は、当社の

「AX CAMP」で提供している資料もぜひ参考にしてください。貴社の課題解決に繋がるヒントが見つかるはずです。

LLM（大規模言語モデル）とは？生成AIとの関係性

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したり意図を理解したりできるAIモデルのことです。OpenAI社のGPTシリーズに代表されるように、インターネット上のウェブページや書籍など多岐にわたる情報を学習しています。そのため、文法的な正しさはもちろん、文脈に応じた適切な表現や複雑な質問への回答を生成できます。ただし、学習データには著作権で保護されたコンテンツが含まれる可能性があり、商用利用の際にはライセンスや利用規約の確認が不可欠です。

LLMと生成AIは混同されがちですが、その関係性は「生成AIという大きな枠組みの中に、LLMが含まれる」と理解すると分かりやすいでしょう。生成AIはテキストに限らず、画像、音声、動画など多様なコンテンツを新たに作り出すAI技術の総称です。その中でLLMは、特にテキストの生成、要約、翻訳といった自然言語処理に特化した技術として位置づけられています。

この高度な言語能力は、Transformerという画期的なアーキテクチャによって実現されています。入力されたテキストを「トークン」という単位に分割・数値化し、文章の中のどの単語が文脈上重要かを瞬時に把握します。そして、次に来る確率が最も高い単語を予測する処理を繰り返すことで、自然で論理的な文章を生み出しているのです。この仕組みが、ビジネスにおける多様な応用を可能にしています。

LLMで実現できることとビジネスへの影響

LLMをビジネスに活用することで、定型業務の自動化から高度な意思決定支援まで、幅広い領域で大きな変革が期待できます。LLMが得意とすることは多岐にわたりますが、ビジネスの観点からは主に「情報処理の高速化」と「多様なコンテンツ生成」の2つの能力が重要です。

情報処理の高速化においては、膨大な文書データから必要な情報を瞬時に抽出・要約したり、顧客からの問い合わせ内容を分析して傾向を把握したりできます。これにより、従来は人手に頼っていた情報収集やデータ分析の時間を大幅に削減し、より戦略的な業務へリソースを集中させられます。実際に、市場調査レポートの要約と洞察抽出にLLMを活用し、情報収集の時間を大幅に削減したという報告もあります。

一方、コンテンツ生成能力の活用例としては、マーケティング用の広告文やブログ記事、SNS投稿の自動生成が挙げられます。ターゲット層やブランドイメージに合わせたトーン＆マナーでの文章作成も可能で、コンテンツ制作の効率を飛躍的に向上させます。さらに、社内文書やマニュアルの作成、議事録の要約など、日常的なドキュメント作成業務の負担も大きく軽減できるでしょう。

これらの能力は、結果としてコスト削減、生産性向上、そして新たな顧客体験の創出に繋がります。例えば、24時間365日対応可能なAIチャットボットを導入すれば、顧客満足度を高めながら、サポート部門の人件費を最適化できるでしょう。LLMは、もはや単なるツールではなく、企業の競争力を左右する重要な経営資源となりつつあります。（出典：AIの導入事例17選｜分野別・業界別に紹介）

ビジネスで使えるLLMユースケース15選

LLMの活用範囲は、単純な文章作成にとどまらず、企業のあらゆる部門へと広がっています。本セクションでは、2025年時点のビジネスシーンで実際に活用されているユースケースを「業務効率化・コスト削減」「売上向上・事業創出」「専門業務・開発支援」の3つのカテゴリーに分けて15個、具体的な成功事例と共に紹介します。

業務効率化・コスト削減のユースケース

LLMの導入で最もイメージしやすく、多くの企業が最初に取り組むのが、既存業務の効率化とそれに伴うコスト削減です。定型的、あるいは反復的なタスクを自動化することで、従業員はより付加価値の高い業務に集中できるようになります。

• 社内問い合わせ対応の自動化
• 会議の議事録作成・要約
• 各種ドキュメントの自動生成
• コールセンター業務の支援
• 採用・人事業務の最適化

これらのユースケースは、特にバックオフィス部門で大きな効果を発揮します。例えば、社内規定に関する問い合わせ対応をチャットボットに任せることで、担当部署の負担を大幅に軽減できます。また、採用プロセスにおいて、応募者の履歴書をLLMで分析し、求めるスキルセットとのマッチ度をスコアリングすることで、採用担当者のスクリーニング業務を効率化できます。

C社様の事例

SNSマーケティング事業を展開するC社様では、属人化していたSNS運用業務の効率化が課題でした。AX CAMPの導入を通じて、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。結果として、1日3時間かかっていた運用業務をわずか1時間に短縮し、月間1,000万インプレッションを達成しました。（出典：月間1,000万impを自動化！C社でAI活用が当たり前の文化になった背景とは？）

WISDOM合同会社様の事例

SNS広告やショート動画制作を手掛ける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に直面していました。AX CAMPの研修でAIスキルを習得し、業務自動化を推進した結果、採用予定だった2名分の業務をAIが完全に代替し、採用コストをかけずに事業を成長させることに成功しました。（出典：AI-RAGの活用事例）

エムスタイルジャパン様の事例

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の研修後、GAS（Google Apps Script）とAIを連携させ業務を自動化。これにより、コールセンターの確認業務（月16時間）がほぼゼロになるなど、全社で月100時間以上の業務削減を実現しました。（出典：月100時間以上の”ムダ業務”をカット！エムスタイルジャパン社が築いた「AIは当たり前文化」の軌跡）

売上向上・事業創出のユースケース

LLMは、守りの業務効率化だけでなく、「攻め」の領域である売上向上や新規事業の創出にも大きく貢献します。顧客データを深く分析したり、パーソナライズされたマーケティング施策を実行したりすることで、新たなビジネスチャンスを切り拓きます。

• マーケティングコンテンツ生成
• 顧客データの分析とインサイト抽出
• パーソナライズされた顧客体験の提供
• 営業活動の支援（メール作成・提案書作成）
• 新規事業・サービスのアイデア創出

例えば、顧客レビューやアンケートの自由記述欄といったテキストデータをLLMで分析することで、顧客の潜在的なニーズや不満点を可視化し、製品開発やサービス改善に繋げることができます。また、顧客の購買履歴や行動データに基づき、一人ひとりに最適化された商品レコメンドやキャンペーン情報を自動生成することで、顧客エンゲージメントと売上の向上が期待できます。

専門業務・開発支援のユースケース

法律、医療、金融といった専門知識が求められる領域や、システム開発の現場でもLLMの活用が進んでいます。専門家やエンジニアの業務を支援し、生産性を飛躍的に高める可能性を秘めています。

• 契約書・法的文書のレビュー支援
• 医療・学術論文のリサーチ支援
• 金融分野での市場レポート分析
• ソースコードの自動生成・デバッグ
• ソフトウェアの仕様書作成支援

開発分野では、実現したい機能の概要を自然言語で指示するだけで、LLMがプログラムコードを自動生成したり、既存コードのバグを発見・修正したりできます。 これにより、エンジニアはより創造的で高度な設計業務に集中できるようになり、開発スピードの向上が見込めます。法律分野では、過去の判例リサーチや契約書のドラフト作成にLLMを補助的なツールとして活用する試みが始まっていますが、最終的な法的判断は必ず弁護士などの専門家が行う必要があります。

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

LLMをビジネスに導入する際の検討ポイント

LLMの導入を成功させるためには、技術的な側面だけでなく、ビジネス戦略全体を見据えた慎重な検討が不可欠です。特に「目的の明確化」「データ品質の確保」「リスク管理と運用体制」の3点は、プロジェクトを成功に導くための重要な羅針盤となります。

第一に、「LLMを導入して、何を達成したいのか」という目的を具体的に定義することが最も重要です。「業務効率化」といった曖昧な目標ではなく、「顧客からの問い合わせメールへの返信作成時間を平均30%削減する」のように、定量的で測定可能な目標（KPI）を設定する必要があります。 目的が明確でなければ、適切なユースケースの選定や費用対効果の測定が困難になります。

第二に、LLMの性能は学習させるデータの質と量に大きく依存する点を理解することが重要です。特に自社独自の業務に特化させたい場合、社内に蓄積されたマニュアルや過去の文書、顧客データなどが学習資源となります。これらのデータが整理され、品質が担保されているかどうかが、導入後の成果を大きく左右します。

最後に、セキュリティリスクと運用体制の構築も欠かせません。従業員が公開LLMサービスに機密情報や個人情報を入力することによる情報漏洩リスクには、特に注意が必要です。 これを防ぐためには、利用ガイドラインの制定、入力情報を必要最小限に留めるルールの策定、事前のリスク評価、ログ管理による監視といった多層的な対策が求められます。 また、LLMが事実に基づかない情報を生成する「ハルシネーション」への対策も考慮し、安全な運用体制を構築することが成功の鍵です。

LLMユースケースを成功させるための重要技術

LLMのポテンシャルを最大限に引き出し、ビジネスユースケースを成功に導くためには、いくつかの周辺技術を理解し、適切に組み合わせることが重要です。特に「RAG（検索拡張生成）」と「ファインチューニング」は、LLMの回答精度を高め、より専門的なタスクに対応させるための二大技術と言えるでしょう。

RAG（検索拡張生成）による回答精度の向上

RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、LLMが回答を生成する前に、社内データベースや特定の文書など、外部の信頼できる情報源を参照する技術です。この仕組みにより、LLMが学習していない最新の情報や、社内固有の専門的な情報に基づいた、正確な回答を生成させることが可能になります。

LLMは学習データのカットオフ以降の情報や社内限定情報については、単体では正確に応答できない可能性があります。また、事実に基づかない情報を生成してしまう「ハルシネーション」のリスクも常に伴います。 RAGは、こうした課題を解決する極めて効果的な手法です。

ユーザーからの質問に関連する情報をまず外部データベースから検索し、その情報をプロンプトに含めてLLMに渡します。LLMは検索結果という「根拠」に基づいて回答を生成するため、回答の信頼性を飛躍的に向上させられるのです。さらに、回答の根拠となった情報源を提示できるため、ユーザーは情報の正しさを自ら確認することもできます。

ファインチューニングによるモデルの専門特化

ファインチューニングは、事前学習済みの汎用的なLLMに対し、特定の業界や企業独自のデータセットを追加で学習させ、モデルそのものを専門的なタスクに最適化させる手法です。これにより、業界特有の専門用語を理解させたり、企業独自のコミュニケーションスタイル（口調や文体）を模倣させたりできます。

例えば、医療分野の論文データでファインチューニングを行えば、医療に関する専門的な質問応答システムを構築できます。同様に、自社の過去の問い合わせ履歴と優れた回答例を学習させることで、顧客サポートの品質を向上させるカスタマーサポート特化型LLMを作ることも可能です。

RAGが「外部の知識を都度参照する」アプローチであるのに対し、ファインチューニングは「モデル自体に知識やスタイルを埋め込む」アプローチと言えます。ファインチューニングには高品質な教師データが大量に必要となり、計算コストもかかりますが、特定のドメインにおいて非常に高いパフォーマンスを発揮させたい場合に有効な手段です。

LLM活用の今後の展望と未来予測

LLMの技術は今も急速に進化を続けており、その活用範囲は今後さらに拡大していくことが確実視されています。特に、テキスト以外の情報も統合的に扱う「マルチモーダル化」と、自律的にタスクを実行する「AIエージェント」の2つの方向性が、今後のビジネス活用における重要なトレンドとなるでしょう。

マルチモーダル化の進展と新たなユースケース

マルチモーダルAIとは、テキスト、画像、音声、動画など、複数の異なる種類の情報（モダリティ）を統合的に処理できるAIのことです。近年のLLMは、テキストだけでなく画像や音声を理解する能力も急速に高めており、このマルチモーダル化が新たなユースケースを生み出すと期待されています。

例えば、工場の製造ラインに設置されたカメラ映像と稼働音をAIが常に監視し、異常の兆候を検知するシステムが考えられます。また、顧客とのオンライン商談において、顧客の表情や声のトーンから感情を分析し、営業担当者にリアルタイムでアドバイスを提供するような活用も可能になるでしょう。このように、複数の情報源を組み合わせることで、より深く、そして人間のように状況を理解し、高度な判断を下せるようになります。

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

AIエージェントによる業務の完全自動化

AIエージェントとは、与えられた目標を達成するために、自律的に計画を立て、必要なツールを使いこなしながらタスクを実行するAIのことです。従来のLLMが「指示されたことに応答する」受動的な存在だったのに対し、AIエージェントは「目標に向かって自ら行動する」能動的な存在である点が大きな違いです。

具体的なビジネス活用シーンとしては、出張手配の自動化が挙げられます。「来週の大阪出張を手配して」と指示するだけで、AIエージェントがカレンダーを確認し、最適な交通手段と宿泊施設を検索・予約し、経費精算システムに申請するといった一連の作業を自動で完結させるのです。

将来的には、より複雑な業務プロセス全体をAIエージェントが担うようになると予測されています。例えば、「新製品のマーケティングプランを立案し、実行せよ」といった抽象的な指示に対し、市場調査から広告クリエイティブの生成、SNSでのキャンペーン展開までを自律的に行うAIエージェントが登場するかもしれません。AIエージェントの進化は、単なる業務効率化のレベルを超え、人間の働き方そのものを根本から変える可能性を秘めています。

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ここまで解説してきたように、LLMは多様なユースケースを持ち、ビジネスに大きな変革をもたらす可能性を秘めています。しかし、そのポテンシャルを最大限に引き出すためには、技術的な知識だけでなく、自社の課題と結びつけて具体的な活用方法を企画・推進できる人材が不可欠です。

もし貴社が「LLMを導入したいが、何から手をつければいいか分からない」「AIを活用できる人材を育成したい」とお考えなら、実践型AI研修「AX CAMP」がその課題を解決します。AX CAMPは、単なる座学で終わるのではなく、実務直結のカリキュラムを通じて、AIを使いこなすための本質的なスキルを習得することを目指しています。

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まとめ：最新LLMユースケースを理解し、ビジネスを加速させよう

本記事では、LLM（大規模言語モデル）の基本的な概念から、最新のビジネスユースケース、導入を成功させるためのポイント、そして今後の展望までを網羅的に解説しました。

LLMは、テキストの生成・要約・分析といった基本機能を通じて、企業のあらゆる部門で業務効率化とコスト削減を実現します。さらに、顧客データの深い洞察に基づくマーケティング施策や、専門家を支援する高度なリサーチ機能など、売上向上や新たな価値創出にも大きく貢献するポテンシャルを秘めています。

成功の鍵は、自社の課題を明確にし、目的に合ったユースケースを選定することです。また、RAGやファインチューニングといった技術を適切に活用することで、LLMの回答精度を高め、より実用的なツールへと進化させられます。今後はマルチモーダル化やAIエージェントの発展により、その活用範囲はさらに広がっていくでしょう。

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