【LLM活用事例16選】LLM（大規模言語モデル）の仕組みや企業事例、LLM導入時の課題をご紹介

LLMの活用事例を調べていると、要約やチャットボットといった一般論は多く見つかる一方で、「実際にどの企業が、どの業務で、どこまで使っているのか」は把握しにくいものです。

とくに企業で導入を検討する段階では、LLMとは何かという基礎だけでなく、具体的な導入方法や成果、そして注意点までまとめて理解したいはずです。

たとえば「生成AIとの違いは何か」「LLMで何ができるのか」「自社業務に落とし込むとどんな使い方になるのか」といった疑問を持つ方も多いでしょう。

そこでこの記事では、LLMの基本概念と仕組みを押さえたうえで、公式情報で確認できる企業・自治体の活用事例16選を紹介します。

あわせて、業務別の活用シーン、導入時の課題、費用感、定着のための進め方まで解説するので、LLM活用の全体像を短時間でつかみたい方はぜひ参考にしてください。

LLM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。

大量の文章データを学習し、入力された文脈に応じて次に続く単語や文章を予測することで、自然なテキストを生成できる技術です。

ChatGPTのような対話型サービスの中核にもLLMが使われており、文章作成、要約、翻訳、検索支援、問い合わせ対応など、幅広い用途の基盤になっています。

生成AIという言葉は画像・音声・動画生成も含む広い概念ですが、LLMはその中でも主に言語処理を担う中核技術だと捉えると理解しやすくなります。

また、企業活用ではLLM単体で使うだけでなく、社内文書検索を組み合わせるRAGの活用事例や、業務処理まで自動化するAIエージェント活用へ発展するケースも増えています。

LLMの仕組み

LLMは、入力された文章を「トークン」と呼ばれる単位に分け、文脈を踏まえながら次に続くトークンの確率を計算して文章を生成します。

こうした処理を繰り返すことで、人間が書いたような自然な回答や文章を生成できる仕組みです。

ただし、自然な文章を生成できるからといって、出力内容が常に正しいとは限りません。

もっともらしい誤答を返すハルシネーションや、最新情報・社内固有情報に十分対応できないといった制約もあります。

企業利用では、この弱点を補うために外部データベースや社内文書を参照させたり、回答ルールを制御したりする設計が重要になります。

LLMでできること

LLMでできることは多岐にわたりますが、企業実務では大きく次のような用途に整理できます。

• 文章の作成・要約・校正
• 社内文書やマニュアルの検索支援
• 問い合わせ対応やチャットボット
• 議事録作成や会話内容の整理
• コード生成・レビュー・開発支援
• レポート作成や分析補助
• 提案書、稟議書、想定問答の下書き作成

実際の現場では、単純に「文章を作る」だけでなく、既存業務の前後工程まで含めて組み込まれるケースが目立ちます。

たとえば、社内ナレッジ検索で回答候補を提示したり、審査業務で必要資料の要点を抽出したり、分析業務で仮説のたたき台を作ったりする使い方です。

より広い文脈で見たい場合は、AI活用事例全体や生成AI活用事例も参考になります。

全社業務支援・生産性向上でのLLM活用事例

ここからは、公式情報で確認できる具体的なLLM活用事例を、用途別に紹介します。

各社がどの業務課題に対して、どの技術を導入し、どのような成果につなげているのかを見ることで、自社での活用イメージを持ちやすくなるでしょう。

伊藤忠商事株式会社｜生成AI基盤を全社展開し年間227万時間以上を削減

伊藤忠商事は、全社・グループ横断で安全に生成AIを使える環境を整えるため、Azure上に生成AIプラットフォームを構築しました。

導入技術はAzure OpenAI in Foundry Modelsを中心としたAzure基盤で、翻訳、要約、議事録作成、RAG検索、稟議書チェック、商材提案支援などに活用されています。

まず全社員向けの汎用機能を提供し、その後でイントラネット連携のRAGや事業投資相談など、業務特化の機能へ広げた点が特徴です。

Microsoft公式事例では、グループ全体で26,000人以上が利用し、年間227万時間以上の業務時間を削減したとされています。

日本郵政株式会社｜半年で70以上のミニアプリを展開し月間実行2万回超

日本郵政は、安全性を重視しながら全社的な生成AI活用を進めるため、Azure OpenAI Serviceを使った社内向け生成AI活用ポータルを内製しました。

ポータル上では、要約、相談、壁打ち、RAG活用などをミニアプリ形式で提供し、開発者とユーザーの双方が活用できる構成にしています。

短期間で小さな用途を多数展開したことが特徴で、現場の業務に合わせた使い方を広げやすい設計です。

Microsoft公式事例では、半年で70以上のミニアプリを作成し、月間実行回数は2万回超、利用者アンケート回答者の8割が効果を実感したとされています。

中外製薬株式会社｜2か月で全社員向け生成AI基盤を構築し約6,000人が利用

中外製薬は、DX戦略の中核技術として生成AIを全社活用するため、Amazon Bedrockを中心に「Chugai AI Assistant」を構築しました。

研究開発から日常業務まで広く使える共通基盤として、全社クラウド基盤上に短期間で開発・リリースした点が特徴です。

特定部門向けではなく、全社員向けの共通アシスタントとして展開したことで、業務改善の土台を早期に整えています。

AWS公式事例では、2か月で開発し、全社員の8割超にあたる約6,000人がアクセスしたと確認できます。

富士通株式会社｜約10万ライセンス導入でAI前提の業務変革を推進

富士通は、AIを前提にした業務プロセスへ転換する取り組みとして、Microsoft 365 Copilotを大規模導入しました。

単なるツール導入ではなく、Fujitsu KozuchiやTakaneなどの社内AI技術とも組み合わせながら、AIを業務インターフェースとして位置づける方針です。

活用対象は日常業務全般で、グローバルを含むほぼ全社員へ展開する構想が示されています。

Microsoft公式事例では、2026年4月から約10万ライセンスを導入し、全社一斉のAI活用実践を進めるとされています。

検索・ナレッジ活用・RAGでのLLM活用事例

ヤンマーホールディングス株式会社｜RAG型統合ナレッジ検索で月20分短縮を実現

ヤンマーホールディングスは、ベテラン知見の継承や検索効率化を目的に、Amazon BedrockとAmazon Kendraを用いたRAG型の統合ナレッジ検索基盤を構築しました。

社内内規検索、マニュアル検索、過去設計資料検索、カスタマーサービス支援など、複数部門で使える形にしているのが特徴です。

2024年3月から本格トライアルを始め、DXコミュニティを通じて多数の活用テーマを生み出しながら展開しました。

AWS公式事例では、システム構築は約3週間で、社内内規検索では1人当たり月20分短縮、全体で月1,200分の効果、別テーマでも月100分短縮が確認されています。

日産自動車株式会社｜RAG自動評価で評価時間・コストを90％削減

日産自動車は、取扱説明書Q&A Bot向けRAGシステムの品質評価を効率化するため、AWS上にRAG自動評価システムを構築しました。

用途は顧客向けBotそのものではなく、その回答品質を評価する仕組みで、LLMを使って評価用Q&Aを自動生成し、専門家レビューと組み合わせて運用しています。

安全性が求められる自動車業界らしく、品質確認を自動化しつつ、専門家判断に近い評価を目指した点が重要です。

AWS公式事例では、評価時間と評価コストを90％削減し、検証結果は専門家判断と90％以上一致したとされています。

三沢市｜移住相談チャットボットを生成AIで再構築

三沢市は、移住相談向けチャットボット「みさわしつじ」を生成AIベースで再構築しました。

導入技術はAmazon Bedrockで、既存チャットボットの使いやすさを維持しながら、回答の正確性や自然さを高めることを目指しています。

口調や文体の維持も重視しており、自治体らしい案内品質を損なわずに回答精度向上と職員負担軽減を狙っている事例です。

公式情報では定量成果は明示されていませんが、自治体問い合わせ対応にLLMを実装した事例として参考になります。

SoftBank Corp.｜AIコンタクトセンター向けインテリジェントエージェントを運用

SoftBank Corp.は、顧客ニーズに動的に応答できるAI活用型コールセンターを目指し、AIコンタクトセンターを構築しました。

技術にはMicrosoft Foundry、Azure OpenAI in Foundry Models、Azure App Service、Azure SQL Databaseが使われています。

顧客要望に応じて応答を変えるインテリジェントエージェントを作成し、問い合わせ対応の高度化を図っている点が特徴です。

Microsoft公式事例では、AI-powered call centerの運用開始が確認でき、LLMを顧客接点へ実装した事例として注目できます。

開発・分析・クリエイティブ業務でのLLM活用事例

KINTOテクノロジーズ株式会社｜コードレビューと分析支援で工数を50％削減

KINTOテクノロジーズは、開発アジリティ向上と社内ユースケース拡大を目的に、Amazon Bedrockを活用した生成AI基盤を内製しました。

具体的には、プログラムコードの一次レビューや、SNSフォロワー分析支援などにLLMを組み込んでいます。

分析業務では、参照データとシステムプロンプトを事前設定することで、現場が使いやすい仕組みにしている点が実務的です。

AWS公式事例では、データ分析工数を50％削減したことが確認できます。

株式会社カプコン｜Gemini活用で出力時間を数分から数秒へ短縮

カプコンは、ゲーム開発で大量の入出力を高速処理するため、Vertex AI上でGemini Pro、Gemini Flash、Imagen 2を活用しています。

用途はアイデアのテキスト生成、画像生成、プロンプト生成、アイデア要件評価で、設定資料の解析結果をプロンプトに反映する運用も行っています。

テキスト生成と画像生成、評価を一体運用することで、企画検討のスピードを高めているのが特徴です。

Google Cloud公式事例では、他社サービスでは数分かかっていた出力時間がGeminiでは数秒になったとされています。

Denso Corporation｜Azure OpenAIをロボットの頭脳として活用

Denso Corporationは、人と自然に対話しながら協働できるロボットを実現するため、Azure OpenAI ServiceとAzure AI Servicesをロボットの頭脳として組み込みました。

人の指示理解とロボット制御を連携させ、組立、配膳、接客支援などのユースケースを開発しています。

LLMを単なる文章生成ではなく、対話インターフェースとしてロボット制御に結び付けている点がこの事例の大きな特徴です。

Microsoft公式事例では、開発開始から1年未満で複数ユースケースを実現したことが確認できます。

人事・人材活用でのLLM活用事例

株式会社 Works Human Intelligence｜人材検索と紹介文生成を5か月で製品化

Works Human Intelligenceは、人事データを横断して適切な人材を探す負荷を下げるため、「COMPANY Talent Management」にAI機能「COMPANY Bizmatch」を追加しました。

導入技術はAmazon Bedrockで、Claude 3.5 Sonnet、Haiku、Cohereの埋め込みモデルなどを活用しています。

自然文によるタレント検索、候補者レコメンド、社員紹介文自動生成を実装し、複数データをまたぐ人材探索をしやすくしました。

AWS公式事例では、着手から5か月でリリースし、約510万人の人材データを背景にした機能を実現したとされています。

金融・審査・資産運用でのLLM活用事例

山梨中央銀行｜Azure OpenAIを全行導入し融資審査やIR想定問答に活用

山梨中央銀行は、閉域環境でも安全に生成AIを使える基盤を整えるため、Azure OpenAI Serviceを全行導入しました。

用途は、アイデアのブラッシュアップ、打ち合わせ前シミュレーション、融資審査支援、株主総会やIRの想定問答作成などです。

業種別審査事典を読み込ませた活用や、研修を通じた利用促進も行っており、現場定着まで見据えた導入事例といえます。

公式情報では定量成果は明示されていませんが、銀行業務に密着した具体ユースケースが複数確認できます。

ニッセイアセットマネジメント株式会社｜非財務情報の抽出・要約を資産運用業務に展開

ニッセイアセットマネジメントは、多くの社員がLLMを使えるようにするため、Amazon Bedrockを用いた社内チャットサービスを開発しました。

さらに、統合報告書から非財務情報を抽出・要約し、投資先分析支援に活用する仕組みも構築しています。

Claude 3 Opus、Amazon OpenSearch Service、Amazon EC2などを組み合わせ、独自評価観点に沿った検索・要約を実装している点が特徴です。

定量成果は公表されていませんが、資産運用に必要な非財務情報分析へLLMを組み込んだ具体例として参考になります。

製造・商社の現場業務でのLLM活用事例

タキヒヨー株式会社｜4部門で月450時間の工数削減を実現

タキヒヨーは、属人化の解消を経営課題として、Amazon BedrockとGenerative AI Use Cases（GenU）を使った生成AI基盤を導入しました。

複数部門で業務効率化を進めるとともに、デザイン業務の支援にも活用しています。

使いやすさとセキュリティを評価して導入し、現場で実用に乗る用途から展開した点が特徴です。

AWS公式事例では、4部門で月450時間の工数削減、デザイン部門では1作品あたり2時間の効率化が確認できます。

株式会社日立製作所｜Gemini活用の戦略アライアンスで全社効率化を推進

日立製作所は、生成AIを事業成長と社内生産性向上の両面で活用するため、Google Cloudと戦略的アライアンスを締結しました。

GeminiとVertex AIを活用し、自社製品・サービスの強化、企業課題解決支援、全社業務効率化を進めています。

新組織を設立して推進体制を整備している点からも、単発PoCではなく事業・組織横断での活用を目指していることが分かります。

公式発表では定量成果は示されていませんが、全社規模の生成AI活用体制を整える事例として参考になります。

業務別に見るLLMの活用シーン

ここまでの事例を整理すると、LLMは特定業種だけの技術ではなく、共通する業務課題に横断的に使われていることが分かります。

自社で検討する際は、業界名よりも「どの業務のどの負荷を減らしたいか」で見ると、導入イメージを持ちやすくなります。

• 文書業務の効率化：要約、翻訳、議事録、稟議書チェック、想定問答作成
• 社内ナレッジ活用：規程検索、設計資料検索、マニュアル検索、RAGによる回答支援
• 顧客対応：コールセンター、自治体相談窓口、FAQ応答の高度化
• 開発支援：コードレビュー、仕様整理、テスト観点の洗い出し
• 分析支援：SNS分析、投資先分析、情報抽出、要点整理
• 人材活用：候補者検索、紹介文生成、社内人材マッチング
• 企画・創作支援：アイデア生成、画像生成、プロンプト作成、評価補助

このように、LLMは単独で完結するよりも、検索基盤、社内データ、既存システム、業務ルールと組み合わせたときに価値が高まりやすい技術です。

そのため、導入前には「文章生成ができるか」ではなく、どの業務フローに組み込めば成果が出るかを先に定義しておきたいところです。

LLM導入時の課題と注意点

LLMは便利ですが、精度やセキュリティ、コストの観点を押さえずに導入すると、期待した成果につながらない可能性があります。

とくに企業利用では、次の論点を事前に確認しておくことが重要です。

• ハルシネーションによる誤回答リスク
• 社内機密や個人情報の取り扱い
• プロンプトインジェクションなどのセキュリティ対策
• 最新情報や社内固有情報への弱さ
• API利用量や運用保守を含む継続コスト
• 現場定着のための教育とルール整備

まず注意したいのが、LLMは自然な文章を返しても、内容が正しいとは限らない点です。

日産自動車のように評価プロセス自体を自動化・標準化する事例があることからも、実務利用では回答品質を確認する仕組みをあわせて考える必要があります。

また、社内文書や顧客情報を扱う場合は、入力データの範囲、ログ保管、学習利用の有無、アクセス権限を整理する必要があります。

コスト面でも、PoCの段階と本番運用では構造が大きく異なります。

API従量課金、検索基盤、既存システム連携、監視運用まで含めると、導入費だけでなく2年目以降の運用負担まで見て判断することが欠かせません。

LLM導入にかかる費用の目安

LLM導入費用は、検証にとどめるのか、RAGを含む業務アプリにするのか、本番システムへ深く組み込むのかで大きく変わります。

また、LLM開発には市場全体で統一された料金表があるわけではなく、対象業務やデータ量、システム連携、セキュリティ要件などによって見積もりには大きな幅があります。

そのため、以下の金額は一律の相場ではなく、公開されている複数の料金・費用情報から整理した参考レンジとして確認してください。

金額が変動しやすい要因としては、利用人数、対象文書量、RAGの有無、既存システム連携、セキュリティ要件、モデル選定、API利用量、継続改善の範囲などがあります。

見積もりを取るときは、PoCと本番開発が分かれているか、初期費用と月額費用の内訳が明示されているか、RAG対象文書数や権限分離方法が定義されているかを確認しましょう。

また、GPU利用料やAPI料、ストレージ費、保守費を含めた総額で比較しないと、初期見積もりだけでは実際の負担を見誤る恐れがあります。

実装まで見据えた進め方を知りたい場合は、LLM開発の進め方もあわせて確認しておくと整理しやすくなります。

LLM活用を進めるためのポイント

LLM活用を定着させるには、いきなり全社展開を目指すのではなく、効果が測りやすいテーマから始めるのが現実的です。

1. 課題と対象業務を明確にする
2. 小規模PoCで効果とリスクを検証する
3. 参照データや文書品質を整える
4. 権限・ログ・利用ルールを定義する
5. 本番導入後の評価指標を決める
6. 教育と運用改善を継続する

とくに重要なのは、最初のテーマ選定です。

要約時間の削減、問い合わせ一次対応、文書検索の短縮など、成果を時間や件数で測りやすい業務から始めると、社内合意を得やすくなります。

次に、データ品質の整備も欠かせません。

RAGを使う場合は、文書の更新頻度、粒度、権限設定、重複情報の整理が不十分だと、LLMそのものより検索基盤側で精度が下がりやすくなります。

さらに、運用ルールを後回しにしないことも大切です。

入力してよい情報、回答をそのまま使ってよい範囲、人手確認が必要な業務を定めておくことで、現場導入の失敗を防ぎやすくなるでしょう。

今回紹介した事例を見ると、LLMを導入するだけでなく、対象業務を明確にしたり、利用環境や運用体制を整えたりしながら活用範囲を広げているケースが見られます。

LLMに関する質問

Q.1 LLMとは何ですか？

LLMは大規模言語モデルのことで、大量の文章データを学習し、入力文脈に応じて自然な文章を生成するAIです。チャット、要約、翻訳、検索支援、問い合わせ対応など、言語を扱う多くの生成AI機能の基盤になっています。

Q.2 生成AIとLLMの違いは何ですか？

生成AIは文章、画像、音声、動画などを生成するAI全般を指す広い概念です。一方でLLMは、その中でも主に文章理解や文章生成を担う言語モデルを指します。つまり、LLMは生成AIを支える技術の一つです。

Q.3 LLMは企業でどのように活用できますか？

企業では、要約、議事録作成、翻訳、社内文書検索、問い合わせ対応、コードレビュー、分析支援、提案書作成などに活用できます。実際には、単体利用だけでなく、RAGや既存システム連携と組み合わせて活用する方法もあります。

Q.4 LLMが苦手なことは何ですか？

事実確認が必要な回答、最新情報への対応、社内固有ルールの厳密な理解、数値や条件の完全な正確性が求められる処理では注意が必要です。もっともらしい誤答を返すこともあるため、重要業務では検証や人手確認を組み込むことが大切です。

Q.5 LLM導入で注意すべきセキュリティリスクはありますか？

あります。機密情報や個人情報の入力管理、アクセス権限、ログ保管、学習利用の有無、外部サービス連携時のデータ取り扱いなどを確認する必要があります。加えて、プロンプトインジェクションのように不正な入力で想定外の動作を誘発するリスクにも備えることが重要です。

Q.6 LLM導入はどこから始めるのがよいですか？

まずは効果測定しやすい小規模テーマから始めると進めやすいでしょう。たとえば、要約、社内FAQ、議事録作成、文書検索などはPoCの対象にしやすい業務です。対象業務を絞り、精度、削減時間、運用負荷を確認してから本番展開へ進む流れが現実的です。

LLM活用を自社業務に落とし込もう

LLM活用で重要なのは、単に新しいAIを導入することではなく、自社のどの業務課題に適用すれば効果が出るかを明確にすることです。

実際の事例を見ると、全社共通の業務支援、RAGによる検索高度化、問い合わせ対応、開発支援、金融分析、人材活用など、企業ごとに狙う価値は大きく異なります。

そのため検討時には、対象業務、必要なデータ、精度確認の方法、セキュリティ要件、運用時のコストを整理しておくことが欠かせません。

まずは小規模PoCで効果を測定し、現場で使われる形に調整しながら、本番導入の範囲を決めていきましょう。

自社だけで要件整理や技術選定、運用設計まで進めるのが難しい場合は、必要に応じて外部の専門家へ相談するのも有効です。複数の実装パターンや見積もりの前提を比較することで、自社に合う進め方を判断しやすくなります。

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