LLM（大規模言語モデル）は、大量の文章を学習して、文章の続き方や言い回しのパターンを身につけた AI です。会話、要約、文章の作成ができ、メールや提案文の下書き、長い文書の要約、FAQ のたたき台、調査メモの整理といった仕事に使われています。たくさんの文書を読み込んだうえで、頼まれた内容に合わせて下書きを返してくれる編集アシスタントのような存在です。
検索エンジンは、すでにある情報を探して見せるのが得意です。答えは、どこかのページに書かれている文章そのものです。
LLM は、学習した傾向をもとに、その場で自然な文章を組み立てます。だから言い回しは柔軟で、こちらの状況に合わせた文章にしてくれます。その代わり、組み立てた内容が事実とずれていても、文章は自然なままです。もっともらしい誤りはハルシネーションと呼ばれます。文章がうまいことと、内容が正しいことは、別々に確かめる必要があります。
LLM の出力は、渡した指示の質に引っ張られます。指示が曖昧なら、出力も曖昧になりがちです。
社内でしか通じない用語や、前提となる条件を一緒に渡すと、的外れな下書きが減ります。反対に、最新の情報が必要なテーマは、LLM の知識だけに頼らず、外部の情報で確かめる手順を組み合わせます。読みやすさに引っ張られず、根拠を確かめる役は人に残しておきましょう。