この記事は、SEO・LLMO対策への支援実績を持つHabinyのコンサルタントが、実際の支援データと成果事例をもとに執筆しています。
「LLM」と「生成AI」は、ニュースや社内の会議で同じ意味のように使われがちです。しかし両者は、指している範囲が違います。この違いがあいまいなままだと、AIツールの選定や社内ルールづくりで判断を誤ったり、「AI検索で自社がどう紹介されるか」という集客上の論点を見落としたりします。本記事では、LLMと生成AIの違いを定義・比較表・仕組みの順に整理したうえで、マーケティング業務での使い分けと、AI検索時代に企業が押さえるべきポイントを支援事例とあわせて解説します。
💡この記事でわかること
- LLMと生成AIの違い（生成AI＝総称、LLM＝言葉を扱う中核モデル）と、ChatGPT・Gemini・Claudeとの関係
- 文章・画像・分析など、マーケティング業務別の使い分けと注意点
- AI検索の回答をLLMが作る仕組みと、AI検索経由の問い合わせが生まれた不動産会社Tokyo & Internationalの支援事例
【AIに「選ばれる」企業へ。】
LLMと生成AIの違いとは？「総称」と「技術」の関係で理解する
生成AIは、文章・画像・音声・動画などの新しいコンテンツを生み出すAIの総称です。LLM（大規模言語モデル）は、そのなかで「言葉」を扱うために作られたAIモデルです。つまりLLMは生成AIの一部であり、生成AIの中核を担う技術の一つです。「生成AI＝LLM」ではなく、「LLMは生成AIに含まれる」と整理すると迷いません。
生成AIとは
生成AI（Generative AI）とは、学習したデータのパターンをもとに、文章・画像・音声・音楽・プログラムコードなどを新たに作り出すAIのことです。総務省の情報通信白書は、故障の予兆検知や将来予測などデータ分析に使われるAIを「Analytical AI」と呼び、これに対して情報を生成・創造する目的で使われるAIとして生成AIを位置づけています。
出典：総務省「令和5年版 情報通信白書 生成AIを巡る動向」（2026年10月24日確認）https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r05/html/nd131310.html
LLM（大規模言語モデル）とは
LLMは「Large Language Model」の略で、日本語では大規模言語モデルと呼ばれます。膨大なテキストを学習し、文章の作成・要約・翻訳・質問への回答など、言葉にかかわる処理を行うAIモデルです。「大規模」とは、学習するデータの量と、モデル内部で調整される数値（パラメータ）の数がきわめて多いことを指します。代表的なLLMには、OpenAIのGPTシリーズ、GoogleのGemini、AnthropicのClaude、MetaのLlamaなどがあります。
比較表でわかるLLMと生成AIの違い
比較項目 | 生成AI | LLM（大規模言語モデル） |
|---|---|---|
指す範囲 | コンテンツを生成するAI全般の総称（広い概念） | 言葉を扱うAIモデル（生成AIの一部） |
主に生み出すもの | 文章・画像・動画・音声・音楽・コードなど | 文章（要約・翻訳・回答・コードなどのテキスト） |
位置づけ | 技術やサービスをまとめて呼ぶ言葉 | テキスト生成AIの「頭脳」にあたる中核技術 |
代表例 | テキスト生成AI、画像生成AI、動画生成AI、音楽生成AIなど | GPTシリーズ、Gemini、Claude、Llamaなど |
AI・機械学習・ディープラーニング・生成AI・LLMの包含関係
関連する用語は、次のような入れ子の関係で整理できます。
- AI（人工知能）：人間の知的な判断や処理をコンピューターで実現する技術の総称
- 機械学習：データからパターンを学び、予測や判断を行うAIの手法
- ディープラーニング：多層のニューラルネットワークを使う機械学習の手法
- 生成AI：ディープラーニングなどを使い、新しいコンテンツを生み出すAI
- LLM：生成AIのうち、言葉を扱うことに特化したモデル
【要差し込み：画像（AI・機械学習・ディープラーニング・生成AI・LLMの包含関係図）】
なお、実際に多くの人が「生成AI」として使っているのは、LLMをもとにしたテキスト生成AIです。総務省の調査では、日本で何らかの生成AIサービスを使ったことがある人は58.8%、そのうちテキスト生成AIサービス（ChatGPT、Geminiなど）は55.0%でした。一方、画像・動画生成AIサービスは16.3%にとどまり、利用経験率の上昇はテキスト生成AIの普及によるものとされています。
出典：総務省「令和8年版 情報通信白書」第Ⅰ部第1章（2025年度個人向け調査／2026年10月24日確認）https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r08/pdf/n1110000.pdf
「生成AIの話」をしているつもりでも、実際にはLLMの話をしている場面が多い。この点を押さえておくと、社内での議論がかみ合いやすくなります。
ChatGPT・Gemini・ClaudeとLLMの関係は？「サービス」と「モデル」を分けて考える
ChatGPTはLLMそのものではなく、LLMを使ったサービス
LLMとChatGPTの関係は、「エンジン」と「車」にたとえるとわかりやすくなります。LLMは文章を生み出すエンジン（モデル）で、ChatGPTはそのエンジンに画面・会話履歴・検索機能などを組み合わせて、誰でも使えるようにしたサービスです。ChatGPTの中核にはOpenAIのGPTシリーズというLLMが使われています。
紛らわしいのは、GeminiやClaudeのように、モデルとサービスが同じ名前で呼ばれるケースです。「Gemini」と言った場合、Googleのモデルを指すこともあれば、対話サービスのアプリを指すこともあります。
サービス名 | 提供企業 | 中核となるLLM |
|---|---|---|
ChatGPT | OpenAI | GPTシリーズ |
Gemini（アプリ） | Geminiシリーズ | |
Claude（アプリ） | Anthropic | Claudeシリーズ |
モデルの名称やバージョンは頻繁に更新されます。ツールを比較するときは、サービス名だけでなく「どのモデルを使っているか」を各社の公式情報で確認しましょう。
マルチモーダル化で境界はどう変わったか
最近の主要なAIモデルは、文章だけでなく画像・音声・動画なども理解・生成できる「マルチモーダル」化が進んでいます。こうしたモデルは、LMM（Large Multimodal Model：大規模マルチモーダルモデル）と呼ばれることもあります。そのため「LLMは文章だけ、画像は別のAI」という線引きは、サービス単位では見えにくくなっています。ただし、「モデルなのかサービスなのか」「何を入力し、何を生成するのか」という整理の軸は変わりません。
LLMの仕組みをマーケター向けにざっくり解説
「次に来る言葉」を予測して文章をつくる
LLMの基本的な動きは、入力された文章の続きとして「次に来る確率が高い言葉」を予測し、それを1語ずつつなげていくことです。大量の文章から言葉の並び方や文脈の関係を学んでいるため、自然な文章を組み立てられます。この処理を支えているのが、2017年にGoogleの研究者らが発表した「Transformer」という仕組みで、文中のどの言葉とどの言葉が関係しているかを効率よく捉えられる点が特徴です。
事前学習・ファインチューニング・RAGの違い
用語 | 何をするか | マーケターにとっての意味 |
|---|---|---|
事前学習 | ウェブ上の文章など膨大なテキストを学習し、言葉の知識を身につける | 学習時点までに世の中で語られている情報が、AIの「知識」になる |
ファインチューニング（追加学習） | 特定の用途や対話の仕方に合わせて、追加のデータで調整する | 自社専用のAIを作るときなどに使われる手法 |
RAG（検索拡張生成） | 回答する前に外部の情報を検索・参照し、その内容をもとに回答を作る | 最新のウェブ情報が回答に使われるため、自社サイトの情報が引用される可能性がある |
ハルシネーション（もっともらしい誤り）が起きる理由
LLMは「事実かどうか」を確かめて答えているのではなく、「文脈上もっともらしい言葉」を予測して文章を作っています。そのため、存在しない数値や出典を、自然な文章で答えてしまうことがあります。これをハルシネーションと呼びます。総務省の調査でも、日本の生成AI利用者がAIを適切に使うために気を付けていることとして最も多かったのは、「生成内容が正しいか、他の方法で確認している」でした。
出典：総務省「令和8年版 情報通信白書」第Ⅰ部第1章（2026年10月24日確認）https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r08/pdf/n1110000.pdf
マーケティング業務での生成AI・LLMの使い分け
LLMと生成AIの違いがわかると、業務ごとに「どの種類のAIを、どこまで使うか」を判断しやすくなります。マーケティング業務での使い分けは、次のように整理できます。
業務 | 向いているAI | AIに任せること | 人が担うこと |
|---|---|---|---|
キーワード調査・競合整理 | LLM（テキスト生成AI） | 関連語の洗い出し、上位記事の論点の要約 | 事業成果に近いキーワードの優先順位づけ |
記事の構成案・下書き | LLM（テキスト生成AI） | 見出しのたたき台、下書き、言い換え | 事例・自社データの追加、事実確認、最終判断 |
広告文・メール文の案出し | LLM（テキスト生成AI） | 複数パターンの案出し | ブランドや法規制に沿った表現の選定 |
アンケート自由回答・問い合わせ内容の分析 | LLM（テキスト生成AI） | 分類・要約・傾向の抽出 | 分析結果の解釈と施策への反映 |
翻訳・多言語化 | LLM（テキスト生成AI） | 下訳 | ネイティブによる表現・文化面のチェック |
バナー・アイキャッチ制作 | 画像生成AI | ラフ案・素材の生成 | 権利面の確認、ブランドトーンとの整合 |
動画・ナレーション制作 | 動画・音声生成AI | 試作・素材の生成 | 権利面の確認、人物表現の妥当性判断 |
ポイントは、AIに「作業」を任せ、人が「判断」と「自社にしかない情報」を担うことです。特に記事コンテンツは、AIが作る一般論だけでは競合と差がつきません。自社の事例や担当者の知見をどう加えるかが成果を分けます。
関連記事：AI SEOとは？「AI活用」と「AI検索対策」の違いと、成果につなげる実践手順【2026年版】
📌 Habinyマーケ担当者のコメント
【要差し込み：Habinyマーケ担当者のコメント（例：支援現場・自社メディアでLLMと画像生成AIをどう使い分けているか、AIに任せない工程とその理由）】
【AIに「選ばれる」企業へ。】
マーケターがLLMを理解すべき理由：AI検索の回答はLLMが作っている
「検索して選ぶ」から「AIに聞いて絞り込む」へ
LLMの理解がマーケティングに直結する最大の理由は、情報の探し方そのものが変わりつつあるからです。総務省の調査では、日本でAIを使う目的として最も多かったのは「情報の理解」でした。また、若年層ほど、日常の疑問や専門的な相談でAIを主に使う割合が高まっていると報告されています。
出典：総務省「令和8年版 情報通信白書」第Ⅰ部第1章（2026年10月24日確認）https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r08/pdf/n1110000.pdf
GoogleのAI Overview（AIによる概要）やAIモード、ChatGPTなどの回答文は、LLMが生成しています。BtoBでも、担当者がAIに「〇〇の支援会社の選び方は？」と質問し、候補を絞ってから問い合わせる流れが出てきています。AIの回答に自社が登場しなければ、比較検討の入り口で候補から外れてしまうおそれがあります。
LLMが情報を選ぶ2つの経路
LLMが回答に使う情報は、大きく2つの経路から来ています。
経路 | 仕組み | 企業ができること |
|---|---|---|
①学習データ | 事前学習の時点までにウェブ上などで語られていた情報が、モデルの知識になる | 社名・サービス・強みが、自社サイトや第三者のメディアで一貫して語られている状態をつくる |
②回答時の検索・参照（RAG） | 質問を受けてから検索し、見つかったページの内容をもとに回答を作る | 検索で評価され、クロールできる状態の、独自情報を持つページを用意する |
GoogleのAI OverviewやAIモードは、②の考え方に近い仕組みです。Googleは2026年5月に公開した公式ガイドで、生成AI機能がRAGや、1つの質問を関連する複数の検索に分ける「クエリ・ファンアウト」といった手法を使い、検索インデックスのコンテンツを取り出していると説明しています。
出典：Google 検索セントラル「Optimizing your website for generative AI features on Google Search」（2026年10月24日確認）https://developers.google.com/search/docs/fundamentals/ai-optimization-guide
SEOとLLMO・AIOの関係
LLMの回答の中で自社が言及・引用されることを目指す取り組みを、LLMO（大規模言語モデル最適化）やAIO（AI最適化）と呼びます。とはいえ、まったく新しい施策が必要なわけではありません。Googleは同じガイドで、生成AI検索向けの最適化は検索体験への最適化であり、Google検索の観点では引き続きSEOだとしています。また、独自で有用なコンテンツをつくることが、生成AI検索での露出に長期的に最も影響すると述べています。
出典：Google 検索セントラル「Optimizing your website for generative AI features on Google Search」（2026年10月24日確認）https://developers.google.com/search/docs/fundamentals/ai-optimization-guide
つまり、SEOで評価される独自の情報を積み上げることが、そのままLLMに選ばれる土台になります。そのうえで、AIの回答で自社がどう紹介されているかを定期的に確認し、足りない情報を補っていくのがLLMO・AIOの実務です。
関連記事：LLMO対策とは？SEO・AIOとの違いや具体施策をわかりやすく解説
【実例】Tokyo & International：SEOで積み上げた記事がAI検索経由の問い合わせに
世田谷で不動産売買を軸に事業を展開する株式会社Tokyo & Internationalは、紹介や一括査定サイトに頼った集客から脱却するため、Habinyとともにオウンドメディアでの自社集客に取り組みました。
課題 | ・WEB広告や一括査定サイトへの依存によるCPA悪化と、価格競争からの脱却が急務だった ・社内にSEOの知見がなく、記事を投稿しても成果につながらない状態が続いていた |
|---|---|
施策 | ・地域・ライフイベント別キーワードにもとづく記事制作 ・弁護士監修を取り入れた専門性の高いコンテンツ制作 ・既存記事のリライトと問い合わせ導線の改善 |
成果 | ・月間アクティブユーザー数：2倍超（取り組み開始から約8ヶ月時点） ・オウンドメディア経由の売却相談：年1回→月1回ペースへ ・約8ヶ月で3件の成果を獲得し、AI検索をきっかけにした問い合わせも発生 |
AI検索経由の問い合わせは、AI専用の特別な施策ではなく、地域に根ざした記事と専門家監修による信頼性の積み上げから生まれています。同社代表の壹岐寅彦氏は、次のように話しています。
中には、「AIで検索したらTokyo&Internationalが出てきて、それを見て問い合わせをした」というお客さまもいらっしゃいました。SEOで積み上げてきたコンテンツが、AIによる情報提供の文脈でも評価されはじめているという手応えを感じています。（株式会社Tokyo&International 代表・壹岐氏）
【実績の記事はこちら】
8ヶ月で月間ユーザー2倍超。地域密着の不動産会社がオウンドメディアで変えた集客の仕組み
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生成AI・LLMを業務で使うときの注意点
LLMをはじめとする生成AIを業務で使う際は、次の4点を社内で共有しておきます。
- 事実確認を必ず行う：数値・固有名詞・出典は、公的機関や企業の公式情報など一次情報で裏を取ってから使います。
- 入力する情報に注意する：顧客情報や未公開の社内情報を入力する前に、そのサービスで入力データがどう扱われるか（学習に使われるかなど）を利用規約で確認します。
- 権利への配慮を怠らない：生成した文章や画像が既存の作品に似ていないかを確認し、特に画像・動画・音楽は商用利用の条件を確かめます。
- 社内ルールを決めておく：使ってよいサービス、入力してよい情報の範囲、公開前の確認手順を決めておきます。経済産業省・総務省の「AI事業者ガイドライン」は、AIを使う企業（AI利用者）の取り組みも示しており、ルールづくりの参考になります。
出典：総務省・経済産業省「AI事業者ガイドライン（第1.2版）概要」（2026年3月31日公表／2026年10月24日確認）https://www.soumu.go.jp/main_content/001064299.pdf
LLMと生成AIの違いに関するよくある質問
Q. ChatGPTはLLMですか？
A. 厳密には、ChatGPTはLLMそのものではなく、OpenAIのLLM（GPTシリーズ）を中核に使った対話サービスです。日常会話では「ChatGPT＝LLM」のように扱われることもありますが、ツール選定や社内ルールを考えるときは、サービスとモデルを分けて捉えると判断しやすくなります。
Q. 画像生成AIにもLLMは使われていますか？
A. 画像を生成する部分には、LLMとは別の画像生成モデルが使われるのが一般的です。ただし、入力された指示文（プロンプト）を理解する部分に言語モデルの技術が使われることや、1つのサービスの中でLLMと画像生成モデルが連携していることもあります。
Q. LLMとLLMOは何が違いますか？
A. LLMは大規模言語モデルという「技術」のことです。LLMOは「LLM Optimization」の略で、ChatGPTやAI OverviewなどLLMを使った回答の中で、自社の情報が言及・引用されるよう最適化する「マーケティングの取り組み」を指します。
関連記事：LLMO診断とは？AI検索で自社が「選ばれているか」を測る方法と見るべき指標【2026年版】
まとめ：LLMの仕組みを知ることが「AIに選ばれる」第一歩
生成AIはコンテンツを生み出すAIの総称で、LLMはそのなかで言葉を扱う中核のモデルです。ChatGPTやGeminiなどのサービスは、このLLMを使って作られています。違いを押さえておくと、業務ごとに適したAIを選びやすくなり、事実確認や情報管理といったリスクにも備えやすくなります。
そしてマーケターにとって見逃せないのは、AI検索の回答もLLMが作っているという点です。LLMは学習データと検索・参照した情報をもとに答えるため、自社にしかない一次情報を発信し、検索で評価されるページを積み上げることが、AIに選ばれるための土台になります。
Habinyでは、不動産・人材・旅行・ECなど複数業界のSEO支援で得た実データをもとに、SEOとLLMO・AIOを一体で設計し、問い合わせや商談につなげる支援を行っています。「AI検索で自社がどう紹介されているか知りたい」という段階からでも、お気軽にご相談ください。
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