大規模言語モデル（LLM）

Identity

• 大規模言語モデル（LLM）は、大量のテキストで学習し次のトークンを予測することで、文章生成・要約・翻訳・コード生成などを行う言語モデルである。検証待ち Foundation Models 論文（Stanford CRFM, arXiv）
• European Commission（欧州委員会、AI Act Service Desk）公式の政府機関の公式解説（欧州委員会によるEU AI Act第3条の公式サービスデスク解説）（https://ai-act-service-desk.ec.europa.eu/en/ai-act/article-3）は、Large Language Modelの規制対応状況に関する公的記録である。欧州委員会（AI Act Service Desk）による公式解説によれば、具体的には「EU AI Act第3条において、大半の大規模言語モデルが該当する規制上の区分である汎用AIモデルは、大規模な自己教師あり学習データで学習され、著しい汎用性を示し、幅広い多様なタスクを適切にこなすことができ、多様な下流システムに組み込むことができるモデルとして公式に定義されており、市場投入前の研究・開発・試作段階にとどまるモデルは除外される。」といった記載がある。ただし、規制対応の状況は更新されうるため、この内容は取得時点のものです。適用範囲がどこまでかは、このSourceだけでは確認できない場合があります。 これは汎用AIモデルという区分自体を定義するものであり、すべてのLLMが自動的にこれに該当することを示すものではない。追加の義務が課される別区分である「システミックリスク」への該当については、この抜粋が扱っていない計算資源のしきい値などの別の基準に依存する。2026年08月22日に同Sourceを取得し、この内容を確認した。検証待ち Large Language Modelの規制対応状況に関する公開情報

Capability

• 大規模言語モデル（LLM）は、大量のテキストで学習し次のトークンを予測することで、文章生成・要約・翻訳・コード生成などを行う言語モデルである。検証待ち Foundation Models 論文（Stanford CRFM, arXiv）
• LLMはTransformerアーキテクチャに基づき、モデル規模と学習データの拡大により多様なタスクへ汎化する点が特徴である。検証待ち Attention Is All You Need（arXiv）
• OWASP (Open Worldwide Application Security Project) — 非営利のセキュリティ標準化コミュニティ公式のofficial industry-standards-body documentation page (archived v1.1 edition of an ongoing OWASP Top 10 list; note: page indicates a newer 2026 edition also exists at a separate URL that could not be verified directly, see limitation)（https://owasp.org/www-project-top-10-for-large-language-model-applications/）は、Large Language Modelのセキュリティ体制に関する公的記録である。既存Referenceは技術的な定義・比較・用途・EUの規制分類を扱うが、LLMアプリケーションを構築・運用する際のセキュリティ上のリスクという観点は扱っていない。具体的には「業界のセキュリティ標準化団体OWASPは、LLMアプリケーションに特有のセキュリティリスクを『OWASP Top 10 for LLM Applications』として体系化しており、その第1位は「Prompt Injection（プロンプトインジェクション）」であり、細工された入力によりLLMを操作し不正アクセスやデータ漏えい、意思決定の歪曲を引き起こしうるリスクとして説明されている。」といった記載がある。ただし、認証・準拠・体制の状況は更新されうるため、この内容は取得時点のものです。適用範囲がどこまでかは、このSourceだけでは確認できない場合があります。 本ページで直接確認できたのは2023年公開のv1.1版（アーカイブ版）であり、ページ自体が2026年版の存在(genai.owasp.org)を示しているが、そのURLは403エラーで直接内容を確認できなかった。ただし外部の複数の二次情報源(セキュリティ企業のブログ記事)は、2025年版でもPrompt Injectionが引き続き1位であると報じており、この点は独立して裏付けが取れている。リスクの並び順・項目数は版によって更新される可能性がある。2026年08月23日に同Sourceを取得し、この内容を確認した。検証待ち Large Language Modelセキュリティ体制に関する公開情報

Credibility

• NISTは2024年7月26日、生成AI（LLM含む）固有のリスクに対応する「Generative Artificial Intelligence Profile」（NIST AI 600-1）を公表。CBRN関連知識アクセス・作話（confabulation）・プライバシー侵害・環境負荷・偽情報拡散・著作権侵害・有害コンテンツ生成等、合計12種のリスクを識別している。検証待ち AI Risk Management Framework

Use Case

公開Evidence未整備

Constraints / Current Status

• LLMはTransformerアーキテクチャに基づき、モデル規模と学習データの拡大により多様なタスクへ汎化する点が特徴である。検証待ち Attention Is All You Need（arXiv）

Key References

• LLM（大規模言語モデル）に固有のリスクについて、米国政府はどのような公式ガイダンスを示していますか？
• LLM（大規模言語モデル）とは何ですか？
• LLMは従来の言語処理と何が違いますか？

Related

• Transformer（アーキテクチャ）— LLMはTransformerアーキテクチャを基盤とする。
• 基盤モデル（Foundation Model）— LLMは言語に特化した基盤モデルの一種である。
• ChatGPT— ChatGPTはLLMを中核とする。
• OpenAI— OpenAIはLLMを開発・提供する主体である。
• 生成AI（Generative AI）— LLMは生成AIの主要な一分野である。