大規模言語モデルと対話型AIの「思考状態」を設計するプロトコルの基礎と応用

公開日: 2025-03-01 最終更新日: 2026-08-24 バージョン: 7
大規模言語モデルと対話型AIの「思考状態」を設計するプロトコルの基礎と応用

はじめに

ChatGPTをはじめとする生成AIは、単に言葉を受け取って応答するだけでなく、 背景や状況、過去のやりとりといった「文脈（コンテキスト）」を理解してこそ、本領を発揮します。 その「文脈」をどのようにAIに与え、維持し、切り替え、再利用するか。 本連載では、そうしたAIの“思考状態”を設計する技術、 Model Context Protocol（MCP）について、基礎から応用までわかりやすく解説していきます。

目次

  1. 第1章 モデルコンテキストの基礎
  2. 第2章 Model Context Protocol（MCP）とは
  3. 第3章 コンテキスト設計の実践
  4. 第4章 MCPを支える技術とアーキテクチャ
  5. 第5章 MCP設計パターンとユースケース
  6. 第6章 モデルの“意図解釈”と状態伝達
  7. 第7章 MCPの未来と標準化への道
  8. 巻末付録：テンプレート・実装例・用語集（本のみ）
図：MCP入門シリーズ（全7章＋巻末付録）の全体像 第1章モデルコンテキストの基礎 第2章Model Context Protocol（MCP）とは 第3章コンテキスト設計の実践 第4章MCPを支える技術とアーキテクチャ 第5章MCP設計パターンとユースケース 第6章モデルの意図解釈と状態伝達 第7章MCPの未来と標準化への道
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下田 昌平
下田 昌平
開発と設計を担当。1994年からプログラミングを始め、今もなお最新技術への探究心を持ち続けています。

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