Llama（ラマ）とは？Meta社の最新AIを徹底解説！使い方から日本語対応まで

ChatGPTやGeminiなど、さまざまな生成AIが登場している中で、最近特に注目を集めているのが「Llama（ラマ）」です。
FacebookやInstagramを運営するMeta社が開発したこのAIモデルは、無料で使えるオープンソースでありながら、ChatGPTに匹敵する高性能を誇っています。

「LlamaってChatGPTとどう違うの？」「無料で使えるって本当？」「日本語には対応しているの？」
そんな疑問を持っている方も多いのではないでしょうか。

この記事では、Llamaの基本から最新バージョンの情報、具体的な使い方まで、初心者の方にもわかりやすく解説していきます。

Llama（ラマ）とは何か

Llama（ラマ）は、Meta社（旧Facebook）が開発した大規模言語モデル（LLM）です。
正式名称は「Large Language Model Meta AI」で、その頭文字を取ってLlamaと呼ばれています。

大規模言語モデル（LLM）って何？

大規模言語モデル（LLM）とは、インターネット上の膨大な文章データを学習して、人間のような自然な会話ができるAIのことです。
質問に答えたり、文章を書いたり、プログラミングコードを生成したりと、さまざまなことができます。

ChatGPTやGemini、Claudeなども同じ大規模言語モデルの仲間です。

Meta社について

Meta社は、FacebookやInstagram、WhatsAppなどのSNSを運営する世界的な企業です。
近年は、AI技術の研究開発にも力を入れており、社内の研究機関「Meta AI」でLlamaシリーズを開発しています。

Llamaの最大の特徴：オープンソース

Llamaの最大の特徴は、オープンソース（正確にはオープンウェイト）として公開されていることです。

オープンソースのメリット

1. 無料で使える:ソースコードや学習済みモデルが無料でダウンロードできる
2. 自由にカスタマイズできる:自社のニーズに合わせて改良・調整が可能
3. 商用利用も可能:ビジネスで使うこともできる（一部条件あり）
4. コミュニティが活発:世界中の開発者が改良版を作成・共有している

ChatGPTなど多くのAIモデルは、API経由でしか使えず、使用料がかかります。
しかし、Llamaは自分のパソコンにダウンロードして、完全無料で使うこともできるんです。

オープンソースのデメリット

もちろん、デメリットもあります。

1. 技術的な知識が必要:自分でセットアップするにはある程度のITスキルが必要
2. サポートが限定的:公式のサポートは基本的にない
3. 計算リソースが必要:性能の高いパソコンやGPUが必要になることがある

ただし、後述する方法を使えば、ブラウザから簡単に試すこともできるので、初心者でも安心です。

Llamaのバージョンの歴史

Llamaは継続的に改良されており、現在までにいくつかのバージョンが発表されています。

LLaMA（初代・2023年2月）

最初のバージョンは「LLaMA」という表記で、2023年2月に発表されました。

主な特徴

1. 70億（7B）〜650億（65B）のパラメータサイズを持つモデルを提供
2. 小型ながら高性能で、GPT-3（1,750億パラメータ）を上回る性能を実現
3. 当初は研究者向けに限定公開されていたが、すぐに一般に流出

初代LLaMAは商用利用ができなかったため、研究目的での利用が中心でした。

Llama 2（2023年7月）

Llama 2は、2023年7月にリリースされた大幅な改良版です。

主な特徴

1. 70億（7B）、130億（13B）、700億（70B）の3つのモデルサイズ
2. 商用利用が可能になった（月間アクティブユーザー7億未満の企業の場合）
3. 会話に特化したチャットモデル「Llama 2 Chat」も提供
4. より安全で有害なコンテンツを生成しにくいように改良

Llama 2から本格的に商用利用が可能になったことで、多くの企業がサービスに組み込むようになりました。

Llama 3（2024年4月）

Llama 3は、2024年4月に発表された次世代モデルです。

主な特徴

1. 80億（8B）と700億（70B）の2つのモデルサイズ
2. 15兆トークン以上の大規模データで学習（Llama 2の7倍）
3. コンテキストウィンドウが8,000トークンに拡大（従来の2倍）
4. 推論能力と論理的思考能力が大幅に向上
5. コード生成能力が強化

Llama 3は、多くのベンチマークテストでGPT-3.5やClaude 3を上回る性能を示しました。

Llama 3.1（2024年7月）

Llama 3.1は、Llama 3のさらなる改良版です。

主な特徴

1. 80億（8B）、700億（70B）、4,050億（405B）の3つのモデルサイズ
2. 4,050億パラメータモデルは当時最大級のオープンソースLLM
3. コンテキストウィンドウが128,000トークンに大幅拡大
4. 多言語対応が強化（日本語を含む8言語）

Llama 3.1の405Bモデルは、GPT-4やClaude 3.5 Sonnetに匹敵する性能を実現しました。

Llama 3.2（2025年初頭）

Llama 3.2は、軽量化と効率化に重点を置いたモデルです。

主な特徴

1. エッジデバイス（スマートフォンなど）での動作を想定
2. 少ないパラメータで高速動作を実現
3. 省リソース環境に最適化

Llama 4（2025年4月）

そして、最新版が2025年4月5日にリリースされたLlama 4です。

Llama 4の詳細解説

Llama 4は、Llamaシリーズの中でも画期的な進化を遂げたモデルです。

Llama 4の3つのモデル

Llama 4には、用途に応じて選べる3つのモデルが用意されています。

1. Llama 4 Scout（スカウト）

1. アクティブパラメータ:170億
2. 総パラメータ数:1,090億
3. コンテキストウィンドウ:最大1,000万トークン
4. 特徴:効率重視の軽量モデル、単一のGPU（Nvidia H100など）で動作可能

2. Llama 4 Maverick（マーベリック）

1. アクティブパラメータ:170億
2. 総パラメータ数:4,000億
3. コンテキストウィンドウ:100万トークン
4. 特徴:推論とコーディングに特化、コストパフォーマンスに優れる

3. Llama 4 Behemoth（ビヒモス）

1. アクティブパラメータ:2,880億
2. 総パラメータ数:2兆
3. 特徴:最高性能モデル、2025年7月時点ではまだ開発中

Llama 4の革新的な機能

1. ネイティブマルチモーダル対応
Llama 4では、Meta社として初めて、テキストだけでなく画像や動画も理解できるマルチモーダル機能が搭載されました。
画像を見せて「この写真に何が写っていますか？」と質問したり、動画の内容を説明してもらったりできます。

2. 超長文対応
Llama 4 Scoutは最大1,000万トークンのコンテキストウィンドウを持っています。
これは、アメリカの税法全体を一度に読み込めるほどの長さです。
長い文書の分析や、膨大な情報から特定の内容を探し出す作業が得意になりました。

3. MoE（Mixture of Experts）アーキテクチャ
Llama 4では、MoEという新しい技術が採用されています。
これは、複数の「専門家」AIを用意しておき、タスクに応じて最適な専門家を自動的に選択する仕組みです。
これにより、計算効率が大幅に向上し、少ないリソースで高い性能を実現できるようになりました。

Llama 4の性能

公式ベンチマークテストでは、Llama 4 Maverickは以下の競合モデルを上回る性能を示しました。

1. OpenAIのGPT-4o
2. AnthropicのClaude Sonnet 3.7
3. GoogleのGemini 2.0 Flash
4. DeepSeekのDeepSeek v3（コーディングと推論タスクでは同等）

特に、プログラミング支援やデータ分析、複雑な推論タスクにおいて優れた性能を発揮します。

ChatGPTやGeminiとの違い

Llamaと他の主要なLLMを比較してみましょう。

ChatGPT（OpenAI）との違い

ChatGPT

1. クローズドソース（ソースコードは非公開）
2. 主にAPI経由で使用（有料）
3. 最新情報へのアクセスが可能（Web検索機能あり）
4. 使いやすいインターフェース

Llama

1. オープンソース（誰でもダウンロード可能）
2. 無料で使える
3. 基本的に学習データまでの情報のみ
4. 技術的な知識がある程度必要

Gemini（Google）との違い

Gemini

1. Googleのサービスと統合
2. 最新情報の検索が得意
3. 基本的にクラウドサービスとして提供

Llama

1. ローカル環境で実行可能
2. プライバシーを完全にコントロールできる
3. インターネット接続不要で使える

Llamaのメリット・デメリット

メリット

1. 完全無料で商用利用も可能
2. 自分のパソコンで動かせる（データが外部に送信されない）
3. カスタマイズの自由度が高い
4. コミュニティが活発で、改良版が多数存在

デメリット

1. セットアップに技術的な知識が必要
2. 公式のサポートがない
3. 最新情報の検索機能はない（学習データまでの知識のみ）
4. 高性能モデルを動かすには強力なGPUが必要

Llamaの使い方

Llamaを使う方法はいくつかあります。
初心者向けから上級者向けまで、レベルに合わせて選べます。

方法1:Hugging Faceで試す（初心者向け）

Hugging Faceは、AIモデルを共有するプラットフォームで、ブラウザから簡単にLlamaを試せます。

使い方

1. Hugging Faceにアクセス
2. アカウントを作成（無料）
3. 右上のメニュー（三本線）から「HuggingChat」を選択
4. 初回利用時はMetaの利用規約に同意
5. モデルを選択（Llama 3やLlama 4など）
6. チャット欄に質問を入力

Hugging Faceなら、インストール不要で今すぐLlamaを体験できます。
日本語での質問にもある程度対応しています。

方法2:Groqで高速体験（初心者向け）

Groqは、AIモデルを高速で実行できるクラウドプラットフォームです。

使い方

1. Groqのウェブサイトにアクセス
2. プロンプト入力欄にテキストを入力
3. モデル選択のプルダウンメニューから「Llama 3」や「Llama 4」を選択
4. チャットを開始

Groqは応答速度が非常に速いのが特徴です。

方法3:Llama公式APIを利用（開発者向け）

2025年1月、Metaは公式のLlama APIサービスを開始しました。

特徴

1. 最新のLlama 4シリーズをクラウド経由で利用可能
2. アイデアから実装まで数分で実現
3. 現在はウェイトリスト制（登録して承認される必要がある）
4. 当面は無料で利用可能

使い方

1. Llama公式サイトでウェイトリストに登録
2. 承認されたらAPIキーを発行
3. PythonやTypeScriptのSDKを使ってアプリに組み込む

方法4:ローカル環境で実行（上級者向け）

自分のパソコンにLlamaをダウンロードして実行することもできます。

必要なもの

1. 高性能なGPU（Nvidia製が推奨）
2. 十分なメモリ（モデルサイズによっては32GB以上）
3. Pythonの知識

主な方法

1. Hugging Faceからモデルをダウンロード
2. Meta公式サイトからダウンロード
3. GitHub Modelsを利用
4. AWS、Google Cloud、Microsoft Azureなどのクラウドサービスに展開

ローカル環境での実行は、プライバシーを完全にコントロールできる、インターネット不要で使える、カスタマイズの自由度が高いといったメリットがあります。

Meta AIでの利用（日本では未対応）

Meta社は、Llamaを組み込んだ対話型AIサービス「Meta AI」を提供しています。
InstagramやMessenger、FacebookなどのMeta社のサービスと統合されており、アプリ内から直接AIに質問できます。

ただし、2025年7月時点では、Meta AIは日本を含む多くの国では利用できません。
現在、アメリカ、カナダ、オーストラリアなど14カ国でのみ提供されています。

日本での提供開始も期待されていますが、具体的な時期は未定です。

Llamaの日本語対応状況

Llamaの日本語対応について、詳しく見ていきましょう。

公式の日本語対応

Llama 3.1

1. 日本語を含む8言語に対応
2. ただし、英語に比べると精度は劣る
3. 学習データの95%が英語のため

Llama 4

1. 12言語に対応
2. 残念ながら日本語は公式にはサポートされていない

Llama 4では、以下の言語がサポートされています。

1. 英語
2. ドイツ語
3. フランス語
4. イタリア語
5. ポルトガル語
6. ヒンディー語
7. スペイン語
8. タイ語
9. その他

日本語が公式サポートから外れているのは残念ですが、後述する日本語特化モデルを使えば問題なく日本語で利用できます。

日本語特化モデル

日本国内の企業や研究機関が、Llamaをベースに日本語性能を強化したモデルを開発・公開しています。

1. ELYZA-japanese-Llama（ELYZA社）

1. Llama 2をベースに日本語を追加学習
2. 70億パラメータと700億パラメータの2種類
3. 商用利用可能
4. 2024年6月にはLlama 3ベースの「Llama-3-ELYZA-JP」もリリース

2. Llama 3.1 Swallow（東京工業大学・産業技術総合研究所）

1. Llama 3.1をベースに日本語能力を強化
2. オープンソースの日本語LLMとしてトップクラスの性能
3. 研究・商用利用可能

3. サイバーエージェントのモデル

1. Llama 3.1 70Bに日本語データを追加学習
2. 企業向けAIサービスに活用

これらの日本語特化モデルは、Hugging FaceやGitHubで公開されており、エンジニアであれば簡単に試すことができます。

日本語での使用感

実際に日本語で使ってみると、以下のような特徴があります。

できること

1. 日本語での質問応答
2. 文章の要約
3. 翻訳（精度はやや劣る）
4. 簡単なプログラミングコードの生成

苦手なこと

1. 複雑な日本語の文脈理解
2. 日本独自の文化や慣習に関する深い理解
3. 自然な日本語の文章生成（英語に比べると不自然な表現が出ることがある）

日本語を使う場合は、できるだけシンプルで明確な質問をすると、より良い回答が得られます。

Llamaの活用事例

Llamaは世界中で様々な用途に活用されています。

ビジネスでの活用

1. カスタマーサポートの自動化

1. 24時間対応のチャットボット
2. FAQへの自動回答
3. サポートスタッフの負担軽減

Meta社のFacebookやInstagramでも、Llamaを活用したカスタマーサポート機能が導入されています。

2. 文書作成支援

1. ビジネスメールの下書き作成
2. 報告書の要約
3. プレゼンテーション資料の作成補助

3. プログラミング支援

1. コードの自動生成
2. バグの発見と修正提案
3. プログラムの説明やドキュメント作成

「Code Llama」という専用モデルも提供されており、プログラミング作業を強力にサポートします。

4. データ分析

1. 大量のテキストデータの分析
2. レポート作成の自動化
3. トレンドの抽出

教育分野での活用

1. 学習支援ツール
2. 自動採点システム
3. 個別指導のパーソナライズ

研究開発での活用

1. 論文の要約
2. 文献調査の効率化
3. アイデア出し・ブレインストーミング

個人での活用

1. 日記やブログの執筆支援
2. 語学学習のパートナー
3. 趣味のプロジェクト（小説執筆、ゲーム制作など）

商用利用のライセンス条件

Llamaは基本的に無料で商用利用できますが、いくつかの条件があります。

ライセンスの主な条件

1. ユーザー数制限:月間アクティブユーザーが7億人未満の企業は自由に利用可能
2. 7億人以上の場合:Metaに特別なライセンスを申請する必要がある
3. 禁止事項:違法な用途、有害なコンテンツ生成、Meta製品との競合サービスなどは禁止
4. 責任制限:Meta社は損失や損害に対して責任を負わない

注意点

1. オープンソースではあるが、完全な「自由利用」ではない
2. Open Source Initiativeからは「真のオープンソースではない」と指摘されている
3. Meta社は「独自の商業ライセンス」と位置づけている

それでも、月間7億ユーザー未満という条件は、ほとんどの企業や個人開発者にとっては問題ないレベルです。

Llamaのダウンロード数

Llamaの人気の高さを示すデータがあります。

2025年4月時点で、Llamaシリーズの累計ダウンロード数は12億回を超えています。
これは、世界中の開発者や企業がLlamaを積極的に活用していることを示しています。

特に、スタートアップ企業や中小企業にとって、高性能なAIモデルを無料で使えることは大きなメリットです。

Llamaの今後の展望

Llamaは今後も継続的に進化していくと予想されます。

期待される改善点

1. 日本語を含む多言語対応の強化:より多くの言語で高精度な処理が可能に
2. さらなる性能向上:Llama 4 Behemothのリリースにより、さらに高度なタスクに対応
3. 軽量化の進展:スマートフォンでも動作する超軽量モデルの開発
4. Meta AIの日本展開:日本でもMeta AIが使えるようになる可能性

AIの民主化への貢献

LlamaのようなオープンソースのAIモデルは、「AIの民主化」に大きく貢献しています。

従来、高性能なAIは大企業だけが開発・利用できるものでした。
しかし、Llamaによって、個人や中小企業でも最先端のAI技術を活用できるようになったのです。

これにより、より多くの人々がAIの恩恵を受けられるようになり、イノベーションが加速することが期待されています。

よくある質問

Q. Llamaは完全無料で使えますか？

A. はい、基本的に無料で使えます。
ただし、自分のパソコンで実行する場合は、高性能なGPUが必要になることがあります。
また、クラウドサービス経由で使う場合は、クラウドサービスの利用料がかかることがあります。

Q. プログラミングの知識がなくても使えますか？

A. Hugging FaceやGroqなどのサービスを使えば、プログラミング知識がなくてもブラウザから簡単に試すことができます。
ただし、本格的にカスタマイズして使いたい場合は、Pythonなどのプログラミング知識が必要になります。

Q. ChatGPTとどちらが優れていますか？

A. 一概には言えません。
それぞれに長所と短所があります。
使いやすさや最新情報へのアクセスを重視するならChatGPT、無料で自由にカスタマイズしたいならLlamaがおすすめです。

Q. 商用サービスに組み込めますか？

A. はい、月間アクティブユーザーが7億人未満であれば、自由に商用利用できます。
ライセンス条件を確認した上で利用してください。

Q. 最新のニュースや情報を検索できますか？

A. いいえ、Llama単体では最新情報の検索はできません。
Llamaは学習データまでの情報しか持っていないためです。
最新情報が必要な場合は、ChatGPTやGeminiなど、Web検索機能を持つAIを使う方が良いでしょう。

Q. スマートフォンでも使えますか？

A. 軽量版のモデル（Llama 3.2など）であれば、スマートフォンでも動作可能です。
ただし、高性能モデルを動かすには、強力なハードウェアが必要です。
スマートフォンで使う場合は、クラウドサービス経由で利用するのが現実的です。

まとめ

Llama（ラマ）について、詳しく解説してきました。
最後にポイントをまとめておきましょう。

1. LlamaはMeta社が開発したオープンソースの大規模言語モデル
2. 無料で商用利用も可能で、自由にカスタマイズできる
3. 最新版のLlama 4は、GPT-4に匹敵する高性能を実現
4. マルチモーダル対応で、テキストだけでなく画像・動画も理解できる
5. 日本語は公式サポートから外れているが、日本語特化モデルが多数公開されている
6. Hugging FaceやGroqなどを使えば、初心者でもブラウザから簡単に試せる
7. プログラミング支援、カスタマーサポート、文書作成など幅広い用途で活用されている
8. 累計12億回以上ダウンロードされ、世界中で使われている

Llamaは、AI技術を誰でも使えるようにする「AIの民主化」を推進する重要なプロジェクトです。
ChatGPTのような使いやすいインターフェースはまだありませんが、技術的な自由度の高さは大きな魅力です。

興味を持った方は、まずはHugging FaceやGroqで気軽に試してみることをおすすめします。
無料で今すぐ体験できるので、「AIってこんなことができるんだ！」という発見があるはずです。

AI技術は日々進化しています。
Llamaもこれからさらに性能が向上し、より多くの人々に使われるようになるでしょう。
この記事が、Llamaを理解し、活用するための第一歩になれば幸いです。

参考情報

本記事は以下の公式情報および信頼できる情報源を参考に作成しました。

1. Llama – Wikipedia
2. Llamaとは？特徴や使い方、ChatGPT・Geminiとの違いを解説 – SMS DataTech
3. Llama 4 とは？Meta 最新AIの3モデルの特徴や性能・安全性を徹底解説
4. Meta（メタ）社が開発したLlama（ラマ）の使い方・基礎知識 – リコージャパン
5. Meta Llama: Everything you need to know about the open generative AI model – TechCrunch