結論：LLMアプリ開発とは「AIモデルを作る」のではなく「既存のLLMをサービスに組み込む開発」
近年よく聞く
「LLMアプリ開発」
「生成AIアプリ」
は、
✔ AIモデルをゼロから作る仕事
ではなく
👉 既存のLLM（大規模言語モデル）を
サービス・業務システムに組み込む開発
を指すケースがほとんどです。
本記事で分かること
- LLMアプリ開発とは何か
- モデル開発との違い
- どんな仕組みで動くのか
- 主な活用パターン
- 求められるスキル
目次
LLMアプリ開発とは？（シンプル定義）
LLMアプリ開発とは
LLM API を利用し
入力 → 処理 → 出力
をアプリケーションとして提供する開発
のことです。
モデル開発との違い
| 領域 | 主な役割 |
|---|---|
| モデル開発 | 学習・精度改善・研究寄り |
| LLMアプリ開発 | モデルを活用した機能実装 |
👉 フリーランス案件・事業会社内製では
アプリ開発寄りが主流
LLMアプリの基本アーキテクチャ
① ユーザー入力
- テキスト
- ファイル
- 音声 など
② 前処理（必要に応じて）
- 文章の整形
- メタ情報付与
- コンテキスト構築
③ LLM APIへリクエスト
- プロンプト
- システムメッセージ
- パラメータ設定
④ 応答を受け取り → 後処理
- 文章整形
- JSON変換
- UI表示
👉 この一連の流れを設計・実装する仕事
代表的な活用パターン
① 社内検索・ナレッジ活用（RAG）
- 社内ドキュメントを検索
- 関連情報を抽出
- 回答文章を生成
👉 現在もっとも増えているユースケース
② 問い合わせ対応・ヘルプデスク補助
- FAQ自動回答
- 文面トーン調整
- 回答案生成
③ 要約・文章生成・レポート作成
- 会議要約
- レポート下書き
- 文書整理
④ 開発者支援ツール
- コード補助
- テスト生成
- ドキュメント生成
LLMアプリ開発に求められるスキル
✔ 必須スキル（コア）
- Webバックエンド
- API設計
- Python / Node / PHP いずれか
- データ処理基礎
👉 従来のWeb開発スキルが土台
✔ あると強いスキル
- RAG / ベクタDB
- セキュリティ設計
- 非同期処理
- MLOps基礎理解
LLMアプリ開発は「誰が向いているか」
✔ 向いている人
- 試行錯誤が好き
- プロトタイプを作るのが得意
- 仮説検証に抵抗がない
⚠ 向いていない人
- 完全に固まった仕様でしか動けない
- 変化が苦手
LLMアプリ開発のキャリア的価値
- 新規事業や内製開発と相性が良い
- フリーランス案件につながりやすい
- PoC経験が評価されやすい
👉 「AI × 実装」の中心領域
まとめ：LLMアプリ開発は「AIを活用して価値を作る開発領域」
LLMアプリ開発は
- モデルを作る仕事ではなく
- 既存のLLMを組み込み
- 課題解決の形に落とし込む開発
と言えます。
これからAIに関わりたいエンジニアにとって
👉 非常に現実的な入口となる領域 です。
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