【2025年】LLM（大規模言語モデル）のおすすめ本 10選

LLM（大規模言語モデル）は、膨大な量のテキストデータを基に訓練され、自然言語の理解、生成、翻訳、要約などを行う高度な人工知能技術です。近年、GPTやBERTなどのモデルが登場し、テキスト生成や会話型AIなど、さまざまな分野で注目を集めています。LLMは、言語を理解し、質問に答える、文章を生成するなど、非常に高いパフォーマンスを発揮し、ビジネスや医療、教育など、実用的なアプリケーションにも広く活用されています。

本記事では、LLMに興味がある方や、これからLLMを学びたい方に向けて、おすすめの書籍を紹介します。これらの書籍は、LLMの基本的な理論から、トレーニング方法、応用技術に至るまで、幅広くカバーしています。LLMの内部構造や訓練手法、さらに実際に利用するための実践的な知識を学ぶことができ、今後のAI技術を活用するために不可欠なスキルを身につけることができます。

直感 LLM ―ハンズオンで動かして学ぶ大規模言語モデル入門

実際に手を動かしながらLLMの仕組みを学べる実践的な入門書です。コードを用いたハンズオン形式で、初心者でも理解しやすく、大規模言語モデルの応用力を身につけられます。

LLMのプロンプトエンジニアリング ―GitHub Copilotを生んだ開発者が教える生成AIアプリケーション開発

プロンプト設計の技術を体系的に学べる一冊で、実践的なテクニックが豊富に紹介されています。生成AIのアプリケーション開発に必要な思考とスキルが身につきます。

つくりながら学ぶ！LLM 自作入門 (Compass Booksシリーズ)

LLMを一から自作する過程を通じて、仕組みと構築技術を学べる書籍です。基礎理論から実装まで段階的に解説しており、エンジニアとしてのスキルアップに役立ちます。

ローカルLLM実践入門

ローカル環境でのLLM活用に特化した入門書で、オフラインでの開発・運用ノウハウが学べます。プライバシーやパフォーマンスを重視する開発者に最適な内容です。

やさしく学ぶLLMエージェント: 基本からマルチエージェント構築まで

LLMを用いたエージェント構築の基礎から応用までをわかりやすく解説しています。対話システムや自律的な処理の設計に興味がある方におすすめの実践ガイドです。

LLM入門：しくみから学ぶ生成AIの基礎: “使うだけ”から卒業するための、易しいけど深く言語モデルを探求する本 (LLMマスターシリーズ)

LLMの内部構造や学習の仕組みをやさしく丁寧に解説した入門書です。ユーザーから開発者へステップアップしたい方に、基礎理解と応用力を育てる一冊です。

LLM入門：数学で理解する、大規模言語モデルの仕組み: 機械が言葉を理解する数学的な理由 (LLMマスターシリーズ)

数式を通してLLMの動作原理を理解したい方のために、数学的観点から構造を詳しく解説しています。理論を深く学びたい読者に向けた本格的な内容です。

大規模言語モデル入門

LLMの基本概念や応用事例を幅広く紹介しており、初学者でもわかりやすく全体像をつかめます。理論と実践のバランスが良く、AIに関心のある方に最適です。

仕組みからわかる大規模言語モデル 生成AI時代のソフトウェア開発入門

生成AIを活用した開発を視野に入れ、LLMの仕組みと開発技術をやさしく解説しています。エンジニアが実務に活かせる視点から書かれており、応用力を養えます。

誰でもわかる大規模言語モデル入門

難しい用語を避けながら、LLMの基礎をやさしく丁寧に解説した一冊です。文系や初心者でも理解しやすく、これから生成AIを学びたい方の入門書として最適です。

LLM（大規模言語モデル）によくある質問とその答え

Q1. LLM（大規模言語モデル）とは何ですか？

A. LLM（Large Language Model）とは、大量のテキストデータを学習して、人間のように自然な文章を生成したり、質問に答えたりできるAIモデルのことです。代表的な例にはChatGPTやGPT-4、Claude、Geminiなどがあります。

Q2. LLMはどのような仕組みで動いているのですか？

A. LLMはトランスフォーマーという深層学習モデルをベースに、何十億〜何兆ものパラメータを使ってテキストのパターンを学習しています。単語の並びや文脈を予測しながら次の単語を出力する仕組みです。

Q3. LLMは何に使われていますか？

A. チャットボット、文章の要約、翻訳、コード生成、検索エンジンの支援、教育、創作支援、法律・医療分野でのアシスタントなど、さまざまな用途に活用されています。ビジネスや研究でも需要が高まっています。

Q4. LLMはすべての質問に正しく答えられますか？

A. いいえ。LLMは高性能ですが、事実に基づかない回答（いわゆる「幻覚」）を出すこともあります。情報の正確性を求められる場面では、専門的な検証や他の情報源と併用することが重要です。

Q5. LLMを使う際に注意すべきことはありますか？

A. プライバシーや著作権に関わる情報を入力しない、機密情報の取り扱いを避ける、出力を鵜呑みにしないなどの注意が必要です。また、AIの倫理やバイアスへの理解も重要なポイントです。

まとめ

LLM（大規模言語モデル）は、自然言語処理技術の最前線を代表する技術であり、今後のAI技術の発展において非常に重要な役割を果たすと考えられています。本記事で紹介した書籍は、LLMの基本理論から、モデルの設計やトレーニング方法、実際の応用に至るまで、さまざまな情報を提供しています。これらの書籍を活用することで、LLMの深い理解を得るとともに、AI技術を活用したさまざまな問題解決能力を身につけることができます。

LLMを学ぶことで、自然言語処理における最新技術を習得し、AI開発におけるスキルを高めることができます。紹介した書籍を参考にして、LLMの理論や技術を学び、実際のプロジェクトに役立つスキルを獲得しましょう。LLMを深く理解することで、AI分野でのイノベーションを推進し、ビジネスや社会における多くの課題を解決するための力を養うことができます。