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2026-08-24

LlamaとGPTの徹底比較！会議録の要約を試して違いを検証

Yuzuki Amano

📝LlamaとGPTの概要と基本的な違い
📊LlamaとGPTの性能・日本語対応を比較
💰LlamaとGPTのコスト・運用面を比較
🤖YoomはAIモデルの連携と業務の自動化をサポートします
🔍【検証】LlamaとGPTの実践的な性能を比較
💡ビジネスシーン別に見るLlamaとGPTの選び方
⚙️LlamaとGPTを導入する際の注意点
📌まとめ
🚀Yoomでできること

AI技術の進化により、ビジネスの現場で「Llama」や「GPT」といったモデルの名前を耳にする機会が増えました。しかし、自社の業務にどちらを取り入れるべきか、性能やコストの面で悩まれている方も多いのではないでしょうか。
本記事では、オープンウェイトモデルの代表格であるLlamaと、OpenAIが提供するGPTを多角的に比較し、用途に合った選び方を解説します。

📝LlamaとGPTの概要と基本的な違い

AIモデルを選定する上で、まずはそれぞれのモデルがどのような思想で開発され、どのような特徴を持っているのかを把握することが重要です。ここでは、それぞれの基本的な立ち位置の違いについて詳しく見ていきましょう。

▼オープンウェイトモデルとして提供されるLlamaの特徴

Llama（Large Language Model Meta AI）は、Meta社が開発するオープンウェイトのAIモデルです。Metaが定めるライセンス条件に同意することでモデルの重みを取得でき、自社のサーバーやクラウド環境に合わせて運用できます。特定のAPIだけに依存せず、自社のガバナンス方針に沿って構成を設計できる点が大きな特徴です。
また、コミュニティによる活発な改良が行われており、日本語に特化した派生モデルなども数多く誕生しているのが強みです。
【Llamaの主な強み】

自社環境に合わせて運用できる
APIに依存せず柔軟に構成できる
日本語特化などの派生モデルが豊富

▼クローズドモデルの代表格であるGPTの特徴

GPT（Generative Pre-trained Transformer）は、OpenAIが開発・提供する、現在のAIブームの火付け役となったモデルです。Llamaとは対照的に、モデルの内部構造は非公開の「クローズドモデル」として提供されています。
ユーザーはChatGPTやOpenAI APIなどを通じて利用でき、自社で大規模な推論基盤を構築することなく、高性能なモデルを業務に取り入れられます。モデルや利用形態に応じて、テキスト生成、画像分析、音声などの機能を活用できる点も強みです。

【GPTの主な強み】

高性能なモデルを手軽に利用できる
自社で推論基盤を構築する負担が少ない
テキスト・画像・音声など幅広い処理に対応できる

▼LlamaとGPTの提供形態による違い

両者の最大の違いは、その「提供形態」にあります。
Llamaは、自社のGPUサーバー、プライベートクラウド、外部のホスティングサービスなど、運用環境を幅広く選択できます。閉域網や自社管理環境にも組み込めるため、データの保管場所や通信経路を細かく設計したい企業に適しています。

GPTはChatGPTやAPIなどのクラウドサービスを通じて利用でき、インフラ管理の負担を抑えながら導入できます。

📊LlamaとGPTの性能・日本語対応を比較

AIを導入する際、気になるのが「どれだけ賢いのか」という点でしょう。
特に日本語という複雑な言語において、両者がどのようなパフォーマンスを発揮するのかは重要な判断基準となります。

①言語理解・推論性能を比較

GPTは、長い文脈や複数の条件を踏まえながら、自然な回答を組み立てることを得意としています。曖昧さを含む指示でも前後の文脈から意図を補い、文章作成、要約、分析など幅広いタスクへ対応しやすい点が特徴です。

一方、Llamaも言語理解や推論に対応しており、モデルによっては数学的推論やコード生成、情報の構造化で高い性能を示します。

そのため、

文脈を踏まえた自然な回答や、複数条件を含む幅広いタスク→GPT
数学、コード、情報整理などの構造的なタスクや、特定用途に合わせた調整→Llama

という基準で比較できます。

②日本語の文章作成における自然さを比較

日本語の文章作成では、GPTが幅広い用途に対応しやすい傾向にあります。
敬語を使ったビジネスメール、記事、要約などで、前後の文脈や読み手との関係を踏まえた表現を生成しやすい点が強みです。

一方、Llamaには国内企業や研究機関が日本語データで追加学習した派生モデルがあり、社内用語や業界特有の言い回しに合わせた調整に適しています。

用途によって、次のように選択できます。

汎用的な日本語生成・対外向けの文章作成をする→GPT
特定分野の語彙や表現に合わせて独自に調整したい→日本語向けLlama

③複雑な指示への追従性を比較

複数の条件を含む指示や、段階的な判断が必要なタスクでは、GPTが導入しやすい傾向にあります。文章の形式、対象読者、含める内容、除外する内容などを一度に指定する業務でも、追加学習を行わずに利用しやすいためです。

一方、Llamaも大型モデルを中心に指示追従性を高めており、Meta公式の評価ではLlama 3.3 70B InstructがIFEvalで92.1を記録しています。また、Llamaは自社の業務データによる追加学習や、推論環境の調整を行えるため、特定の指示形式に合わせた社内システムを構築する場合に適しています。

複雑な指示へ汎用的に対応させたい→GPT
自社の業務ルールに合わせて指示への応答を調整したい→Llama

という選択肢となります。

💡IFEvalは、AIが「指定された条件をどれだけ守って回答できるか」を測る評価指標です。たとえば「100文字以内」「箇条書きで回答」「特定の言葉を含める」といった複数の条件に、どれだけ正確に従えるかを評価します。

💰LlamaとGPTのコスト・運用面を比較

ビジネス導入において、コストパフォーマンスは無視できない要素です。
API利用料という直接的なコストだけでなく、インフラ構築費やメンテナンスにかかる目に見えないコストも含めて考える必要があります。

①API利用料金の体系と単価を比較

Llamaは、複数のクラウド事業者や推論サービスを通じてAPIで利用でき、モデルサイズ、処理速度、料金に応じて利用先を選べます。メールの分類、情報抽出、定型フォーマットへの変換などを大量に処理する場合は、必要な精度を満たす軽量モデルを選ぶことで、処理コストを抑えやすくなります。自社の推論基盤で継続的に運用する方法も選択できます。
一方、GPTはOpenAIがモデルと推論環境を一体で提供しており、使用した入出力トークンなどに応じて料金が発生します。GPUサーバーを自社で用意する必要がなく、複雑な指示や高度な文章作成を含む処理もAPIから利用できます。

そのため、

利用先やモデルサイズを選び、大量の定型処理を低コストで運用したい→Llama
推論基盤を構築せず、利用量に応じた料金で幅広い処理に対応したい→GPT

という基準で比較できます。LlamaではAPI利用料やサーバー費用、GPTではモデルごとのトークン料金を確認し、想定する処理量に合わせて選びましょう。

②セキュリティを重視したローカル運用

GPTはクラウドサービスとして提供されており、法人向けサービスやAPIには、ビジネスデータを保護する仕組みが用意されています。クラウド上の管理機能を活用しながら、自社でモデルの実行基盤を構築せずに導入したい場合に適しています。

一方、Llamaは自社の物理サーバーやプライベートクラウドへ配置できるため、プロンプト、社内データ、生成結果、ログなどを処理する環境を自社で設計できます。閉域網、アクセス制御、ログ管理と組み合わせることで、組織のセキュリティポリシーに沿った運用環境を構築しやすい点が特徴です。
そのため、

クラウド上の保護機能と運用のしやすさを重視する場合→GPT
データの処理環境を自社で構築・管理することを重視する場合→Llama

が選択肢となります。特に、機密情報を自社の管理環境内で処理することが求められる業務では、ローカル運用に対応できるLlamaの特性を生かせます。

③独自学習やカスタマイズのしやすさ

特定の専門用語や社内ルールに合わせてモデルを調整したい場合は、Llamaのカスタマイズ性が強みになります。GPTでも対応モデルに対してファインチューニングを利用できますが、対象モデルや学習方法はOpenAIが提供する範囲に限られます。
一方、Llamaはモデルの重みを利用できるため、LoRA（Low-Rank Adaptation）などを用いて、応答形式、文体、専門分野のタスクに合わせた調整が可能です。

OpenAIが提供する仕組みの範囲内で、インフラを管理せずに調整したい→GPT
学習方法や推論環境まで自社で設計し、独自性の高い調整を行いたい→Llama

という違いがあります。ただし、Llamaを自社で学習・運用する場合は、GPU費用や技術者の工数が必要です。

🤖YoomはAIモデルの連携と業務の自動化をサポートします

LlamaやGPTといった優れたAIモデルが登場していますが、これらを実務で使いこなすには、複数のツールと連携させる手間が発生しますね。そんな問題もYoomなら解決できます！

[Yoomとは]

Yoomを使えば、AIによるテキスト生成からスプレッドシートへの保存、チャットツールへの通知までを一気通貫で自動化。手作業による転記ミスをなくし、人間が本来注力すべきクリエイティブな企画や意思決定に時間を割けるようになります。
まずは以下のテンプレートから、その便利さを体験してみてください。

ChatGPTでプラットフォーム別テキストを生成しGoogle スプレッドシートへ自動反映する

試してみる

■概要
SNS投稿やブログ記事など、発信するプラットフォームごとに文章を最適化し、Google スプレッドシートで管理するのは手間のかかる作業です。このワークフローを活用すれば、Google スプレッドシートに基となる情報を入力するだけで、ChatGPTが適切なプラットフォームを判定したうえで、それに合わせたテキストを自動で生成し、シートに反映させることが可能です。AIを利用したプラットフォームの判別や文章の自動生成により、コンテンツ作成業務の効率化を実現します。
■このテンプレートをおすすめする方
SNSやブログなど、複数媒体の投稿文作成を手作業で行っているコンテンツ担当者の方
ChatGPTとGoogle スプレッドシートを連携させ、文章生成を自動化したい方
コンテンツ制作の属人化を防ぎ、テキストの自動生成で業務を標準化したいと考えている方
■このテンプレートを使うメリット
Google スプレッドシートへの入力だけでChatGPTが文章を自動生成するため、コンテンツ作成にかかる時間を短縮できます。
プロンプトを統一することで、担当者による文章の質のばらつきを防ぎ、業務の標準化と属人化の解消に繋がります。
■フローボットの流れ
はじめに、Google スプレッドシートとChatGPTをYoomと連携します。
トリガーでGoogle スプレッドシートを選択し、「行が追加されたら」というアクションを設定します。
オペレーションでChatGPTの「テキストを生成」アクションを設定し、適切な投稿先のプラットフォームを判定します。
次に、「進行先を切り替える」アクションを設定し、例えばX（旧Twitter）用、Instagram用など、各プラットフォームごとの処理に分けます。
各進行先で、再度ChatGPTの「テキストを生成」アクションを設定し、それぞれのプラットフォームに最適化されたテキストを生成します。
最後に、Google スプレッドシートの「レコードを更新する」アクションで、生成された各テキストを指定のセルに反映します。
※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント
Google スプレッドシートのトリガー設定および更新アクションで、対象となるスプレッドシートやシートを任意で設定してください。
ChatGPTでテキストを生成する際の指示内容（プロンプト）は、目的や用途に合わせて自由にカスタマイズが可能です。
「進行先を切り替える」機能では、テキストを生成したいプラットフォームの種類など、任意の条件を設定して処理を分けることができます。
■注意事項
Google スプレッドシートとChatGPTのそれぞれとYoomを連携してください。
ChatGPT（OpenAI）のアクションを実行するには、OpenAIのAPI有料プランの契約が必要です。（APIが使用されたときに支払いができる状態）。詳しくはOpenAIの「API料金」ページをご確認ください。
ChatGPTのAPI利用はOpenAI社が有料で提供しており、API疎通時のトークンにより従量課金される仕組みとなっています。そのため、API使用時にお支払いが行える状況でない場合エラーが発生しますのでご注意ください。
「進行先を切り替える」はミニプラン以上のプランでご利用いただける機能（オペレーション）となっております。フリープランの場合は設定しているフローボットのオペレーションはエラーとなりますので、ご注意ください。
ミニプランなどの有料プランは、2週間の無料トライアルを行うことが可能です。無料トライアル中には制限対象のアプリや機能（オペレーション）を使用することができます。
Googleスプレッドシートをアプリトリガーとして使用する際の注意事項は「【アプリトリガー】Googleスプレッドシートのトリガーにおける注意事項」を参照してください。
トリガーは5分、10分、15分、30分、60分の間隔で起動間隔を選択できます。
プランによって最短の起動間隔が異なりますので、ご注意ください。

詳細を見る  試してみる

Google スプレッドシートの情報をもとにChatGPTで翻訳・要約を行い、結果を追加する

試してみる

■概要
Google スプレッドシートにまとめた情報をChatGPTで翻訳・要約する際、一行ずつコピー＆ペーストする作業に手間を感じていませんか？このワークフローを活用すれば、Google スプレッドシートの複数行の情報を一括で取得し、ChatGPTによる翻訳や要約を自動で実行できます。生成されたテキストは元のスプレッドシートに自動で追記されるため、面倒な転記作業から解放され、よりスムーズに業務を進めることが可能です。
■このテンプレートをおすすめする方
Google スプレッドシート上の情報をChatGPTで翻訳する作業に手間を感じている方
複数のテキスト情報に対して、ChatGPTを活用した一括での要約を効率的に行いたい方
手作業によるコピー＆ペーストでの転記ミスをなくし、業務の正確性を高めたい方
■このテンプレートを使うメリット
スプレッドシートの情報を基にChatGPTが一括で翻訳・要約を行い、結果を自動で追記するため、これまで手作業に費やしていた時間を短縮できます
手作業でのコピー＆ペーストが不要になるため、転記ミスや指示の抜け漏れといったヒューマンエラーの発生を防ぎます
■フローボットの流れ
はじめに、ChatGPTとGoogle スプレッドシートをYoomと連携します
次に、トリガーで「手動でフローボットを起動する」を設定します
オペレーションでGoogle スプレッドシートを選択し、「複数のレコードを取得する」アクションで翻訳または要約したいテキスト情報を取得します
次に、取得した各レコードに対して処理を繰り返すため、「繰り返し処理」を設定します
繰り返し処理の中で、ChatGPTの「テキストを生成」アクションを設定し、取得した情報を元に翻訳または要約を実行します
最後に、再度Google スプレッドシートの「レコードを追加する」アクションを設定し、ChatGPTが生成した結果を指定の列に追記します
※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント
Google スプレッドシートから情報を取得、および情報を追記するアクションでは、対象となる任意のスプレッドシートIDとシート名（タブ名）を設定してください
ChatGPTでテキストを生成するアクションでは、「以下の文章を日本語に翻訳してください」や「以下の内容を200字で要約してください」など、実行したい内容に合わせて任意のプロンプト（指示文章）を設定してください
■注意事項
ChatGPT、Google スプレッドシートのそれぞれとYoomを連携してください。
「同じ処理を繰り返す」オペレーション間の操作は、チームプラン・サクセスプランでのみご利用いただける機能となっております。フリープラン・ミニプランの場合は設定しているフローボットのオペレーションやデータコネクトはエラーとなりますので、ご注意ください。
チームプランやサクセスプランなどの有料プランは、2週間の無料トライアルを行うことが可能です。無料トライアル中には制限対象のアプリや機能（オペレーション）を使用することができます
ChatGPT（OpenAI）のアクションを実行するには、OpenAIのAPI有料プランの契約が必要です。（APIが使用されたときに支払いができる状態）
ChatGPTのAPI利用はOpenAI社が有料で提供しており、API疎通時のトークンにより従量課金される仕組みとなっています。そのため、API使用時にお支払いが行える状況でない場合エラーが発生しますのでご注意ください。

詳細を見る  試してみる

🔍【検証】LlamaとGPTの実践的な性能を比較

ここでは、実際にLlamaとGPTを使い、出力結果を比較検証しました。

同じプロンプトをそれぞれに入力し、得られた出力を比較します。
1.Llama

モデル：Llama 3.3 70B Instruct（※Llama 3.3 70B Instructの公式モデルカードでは、日本語はサポート言語に含まれていません。今回の結果は、日本語向けに追加学習された派生モデルではなく、公式モデルを日本語で使用した場合の一例です。）
環境：ブラウザ上でAIモデルを試せるプラットフォーム「Hugging Face」

2.GPT

モデル：GPT-5.5 Instant
環境：ブラウザ版「ChatGPT」

検証1：会議録の構造化と要約

会議録から必要な情報を正確に抽出し、決定事項やタスクを整理できるかを検証します。

【検証用の会議録（約1000文字）】

【共通プロンプト】

以下の会議録を読み、1.決定事項、2.保留事項、3.各担当者のネクストアクション、の3点を箇条書きで構造化して要約してください。
#会議録

検証結果

Llama：会議の要点をコンパクトにまとめており、決定事項や各担当者の役割がひと目で把握しやすいと感じます。余計な修飾語を削ぎ落とし、箇条書きの項目が非常にシャープです。

一方で、GPTが拾っていた「外部API連携の追加工数」や「既に案内済み顧客への具体的フォロー」など一部の保留事項が省略されており、タスク化の粒度としてはやや粗い印象があります。全体像の把握には適していますが、実務の詳細整理では補足が必要だと思います。

GPT：文脈を読み取る力が非常に高く、決定事項・保留事項・ネクストアクションを会議内容に沿ってほぼ漏れなく整理できていると感じます。担当者ごとの期限やタスクも明確で、そのまま議事録やタスク管理に転記しやすい精度です。

一方で情報量が多く、やや文章が長めになるため、読み手によっては簡潔さに欠ける印象を持つ可能性はあると思います。

検証2：複雑な条件を含むビジネスメールの作成

複数の条件を含む指示を正確に反映し、実務でそのまま使えるビジネスメールを作成できるかを検証します。

【共通プロンプト】

世界的な半導体不足による納期遅延（2週間）のお詫びメールを作成してください。代替案として一部在庫の先行納品を提案し、誠実なトーンで作成すること。

Llama：遅延理由と2週間の遅れ、一部在庫の先行納品提案まできちんと触れられており、基本要件は満たしていると感じます。一方で、件名がなくビジネスメールの形式としてはやや簡素で、表現もややテンプレート的です。読み手への配慮はありますが、「なぜ」「どう対応するか」の具体性がもう一段あると安心感が高まると思います。

GPT：件名から本文構成までビジネスメールとして自然で、遅延理由・影響・お詫び・代替案が流れとしてとても読みやすいと感じます。一部先行納品の提案も、前向きなトーンで丁寧に説明されており、相手の立場への配慮が伝わります。対外的な信頼関係を重視する場面で安心して使える文面でした。

検証まとめ

検証を通じて見えてきたのは、「どちらが優れているか」ではなく、得意な解像度とリスク許容度の違いです。Llamaは会議録のような複雑な情報を構造化し、論点の骨格だけを素早くつかむ用途に適しており、インプット探索フェーズの生産性を高めてくれます。
一方GPTは、対外向けメールのように配慮やニュアンスが求められる文章で、読み手の感情や関係性への影響を踏まえた表現が安定して出しやすいと感じました。
実務では

「ラフな情報整理やたたき台作成はLlama」
「顧客・社外向けの確定文書はGPT」

という役割分担で併用し、各モデルの得意領域に仕事を寄せていくのが、品質とスピードの両立という意味で最も現実的な使い方だと考えます。

💡ビジネスシーン別に見るLlamaとGPTの選び方

性能とコスト、セキュリティのバランスを考えたとき、どのような基準でモデルを選ぶべきでしょうか。実務でよくある3つのシチュエーションに分けて、最適な選択肢を提案します。

1.大量の定型処理を自社環境で継続運用する場合

毎日大量に発生するメールの分類
Webサイトの情報を特定のフォーマットに整理する

といったタスクでは、Llamaの軽量モデルが有力な選択肢です。8Bクラスなどのモデルで必要な精度を満たし、推論基盤を高い稼働率で運用できれば、処理量に応じたAPI料金を抑えられる可能性があります。
ただし、処理量が少ない場合やGPU・保守担当者を新たに確保する場合は、OpenAIの小型モデルをAPIで利用するほうが総運用コストを抑えやすいケースもあります。

2.高い創造性と正確性が求められる対外的な発信

プレスリリースの下書き
オウンドメディアの記事執筆
顧客への重要な返信案の作成

などでは、日本語表現や指示追従性に優れたGPTモデルが適しています。GPT-5.5 Instantは有力な候補の一つで、文脈を踏まえた文章作成や、読み手に配慮した表現に活用できます。実際の公開時には、人間が事実関係、表現、ブランド方針を確認する運用を組み合わせることで、対外発信の品質を高められます。

3.機密情報を扱う社内専用システムの構築

機密情報を扱う社内システムでは、データの処理場所を基準にLlamaとGPTを選びます。GPTはクラウド上で利用でき、法人向けのデータ保護機能や管理機能を活用しながら、導入と運用の負担を抑えたい企業に適しています。
Llamaは自社サーバーやプライベートクラウドで運用でき、入力データやログを自社の管理方針に沿って扱いたい企業に適しています。
結果、顧客の個人情報、未発表の製品仕様、財務データなどを閉域網内で処理する業務では、自社運用のLlamaが有力な選択肢となります。

⚙️LlamaとGPTを導入する際の注意点

優れたテクノロジーにも、導入前に理解しておくべきリスクや制限が存在します。
後から「こんなはずではなかった」とならないよう、以下のポイントを必ず確認しておきましょう。

▼サーバーインフラの構築と維持に必要な知識

Llamaを自社で運用する場合、

AIを動かすためのサーバー（特に高価なGPU）の選定
モデルのデプロイ
稼働状況の監視

など、インフラの構築・運用に関する知識が必要です。
APIを叩くだけのGPTと違い、自分たちでインフラを管理する手間とコストが発生することを忘れてはいけません。オンプレミスで構築するのか、クラウド上のマネージドサービス（AWS Bedrockなど）を利用して管理の手間を減らすのか、自社の技術力に合わせた選択が必要です。

▼ライセンス条件と商用利用の範囲

Llamaはモデルの重みを取得して利用・改変できるオープンウェイトモデルですが、Meta独自のCommunity Licenseに基づいて提供されています。そのため、商用利用や再配布を行う際は、ライセンスに定められた条件を確認する必要があります。
例えば、Llama 3.3 Community Licenseでは、リリース日時点におけるライセンシーまたは関連会社の製品・サービスの前月の月間アクティブユーザー数が7億人を超える場合、Metaへのライセンス申請が必要です。また、Llamaを含む製品やサービスを提供する場合の

「Built with Llama」の表示
ライセンス文書の提供
Acceptable Use Policyの遵守

なども定められています。商用サービスへ組み込む際は、利用規模だけでなく、配布・提供方法に応じた条件も確認しましょう。

▼データの取り扱いに関するプライバシーポリシーの確認

GPTを利用する場合は、入力したデータがどのように扱われるかを常に最新のポリシーで確認しておく必要があります。OpenAIのAPI利用においては「デフォルトで学習に利用されない」とされていますが、ウェブ版のChatGPT（特に個人アカウント）では設定次第で学習に利用される設定になっていることもあります。
企業として利用する場合は、ChatGPT Business／EnterpriseやOpenAI APIなど、ビジネスデータがデフォルトでモデルの学習に利用されないサービスが選択肢になります。

データ保持期間
管理機能
利用できるセキュリティ設定

を確認し、自社の情報管理ルールに合ったプランと利用方法を定めることが重要です。

📌まとめ

手軽な導入や日本語による文章作成を重視する場合はGPTが有力な候補となり、運用環境の自由度、カスタマイズ性、自社管理環境での利用を重視する場合はLlamaが有力な候補となります。
また、どちらか一方に絞るのではなく、文章作成、定型処理、機密情報を扱う業務など、用途に合わせて複数のモデルを使い分ける「適材適所」の姿勢が、AI導入を成功させる鍵となります！

🚀Yoomでできること

AIモデルの選定ができたら、次はそれをいかに業務に定着させるかが課題になりますね。Yoomは、業務を自動化するハイパーオートメーションプラットフォームです。
これまで手動で利用していた各ツールをメインとした自動化フローが、直感的な操作で実現可能です。もし自動化に少しでも興味を持っていただけたなら、ぜひ登録フォームから無料登録して、Yoomによる業務効率化を体験してみてください。