LLM入門

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LLM Memory APIとMCPの違いとは？｜MCP入門 7.2｜ユーザー記憶と文脈設計を統合する方法

ユーザー情報や履歴を保存するMemory APIと、構造的な文脈設計を担うMCPは、目的も実装も異なります。本記事では両者の違いと補完関係、そして信頼性の高いプロンプト設計に向けた統合戦略を具体的に解説します。
2025-04-03

JSONスキーマによる状態制御の工夫とは？｜MCP入門 6.4｜一貫性あるAI応答を実現する構造的設計

生成AIの応答を安定化させるには、“状態”の明示が不可欠です。本記事では、MCP設計におけるJSONスキーマの活用方法を詳しく解説し、意図や画面状況をモデルに正しく伝える設計戦略を紹介します。
2025-03-31

ストラクチャード・コンテキスト vs ナチュラル・プロンプティングとは？｜MCP入門 6.3｜構造化と柔軟性を両立するプロンプト設計

生成AIに文脈を渡すには、JSON形式の構造化データか自然言語プロンプトか、どちらが適切か。本記事では、MCP設計において“ストラクチャード・コンテキスト”と“ナチュラル・プロンプティング”の違いと併用戦略を詳しく解説します。
2025-03-30

ドキュメントベース質問応答（RAG）でのContext設計とは？｜MCP入門 5.3｜情報の構造化で精度と説明力を高める方法

RAG（検索補助生成）で生成AIが正確に応答するためには、検索結果をどのように文脈化するかが鍵です。MCP設計により、取得情報のスロット化・優先度付け・役割づけを行い、安定した回答と説明責任のある出力を実現する方法を解説します。
2025-03-25

チャットボットの履歴管理とは？｜MCP入門 5.1｜スコープ制御で精度とコストを最適化する設計

生成AIチャットボットの応答品質は、会話履歴の設計に大きく左右されます。本記事では、MCPを活用して履歴の粒度・要約・トピック切り替えを制御し、自然かつ効率的なチャット体験を作る方法を解説します。
2025-03-23

MCPの拡張と統合とは？｜MCP入門 第4章｜RAG・マルチモデル・外部ツール連携の設計手法

MCP（Model Context Protocol）の応用編として、RAGの統合、複数LLMの使い分け、マルチセッション管理、外部ツールとの連携など、生成AIを高度に運用するための設計フレームワークを解説します。
2025-03-17

コンテキストマネジメントとは？｜MCP入門 3.2｜履歴と外部情報を活かす生成AI設計

生成AIの出力品質は、どんな文脈や履歴情報を参照しているかで決まります。本章では、チャット履歴要約・外部ベクター検索・ユーザープロファイル統合といったMCP設計の基礎を丁寧に解説します。
2025-03-14

RAG時代の設計者とは？検索と生成をつなぎ、AIを業務に根づかせる方法｜LLM入門 終章

RAGの本質は、情報の選別と構造化を通じて生成AIの文脈を設計すること。本章では、生成AI時代に求められる「検索と生成をつなぐ設計者」の役割と、今後の学びと実装の地図を示します。
2025-03-08

RAGは本当に不要になるのか？長文対応LLM時代の検索戦略を再考する｜LLM入門 7.3

GPT-4 128kやClaude 2の登場により、「検索せず全文渡す」構成が可能になってきました。本記事ではRetrieval不要論の背景と現実的な限界、そしてRAGの再定義について丁寧に解説します。
2025-03-06

モデルにとっての記憶とは何か？｜MCP入門 1.4｜生成AIと文脈再現の技術

生成AIは本当に記憶しているのか？実は、AIの“記憶”は文脈の再構築にすぎません。エフェメラルメモリ・永続メモリ・役割設計など、MCP（Model Context Protocol）での記憶制御の仕組みをわかりやすく解説します。
2025-03-06

RAGを強化するハイブリッド検索とMulti-Vector戦略とは？検索の多視点化と精度向上の設計｜LLM入門 7.2

意味検索とキーワード検索を組み合わせるハイブリッド検索、複数の視点から検索するMulti-Vector RAG。どちらもRetrieverの精度と柔軟性を高める先進的な手法です。本記事では構成・効果・導入の注意点を解説します。
2025-03-05

コンテキストウィンドウとは？生成AIにおける文脈の限界とMCP設計｜MCP入門 1.3

生成AIが扱える“文脈”には上限があります。それがコンテキストウィンドウです。トークン数の制限とは何か、なぜ応答が急に崩れるのか、MCP（Model Context Protocol）における設計の工夫まで、丁寧に解説します。
2025-03-05

RAGの限界と今後の展望とは？幻覚・検索精度・モデル進化にどう向き合うか｜LLM入門 第7章

RAGには明確な強みがある一方で、限界や課題も存在します。本章では、幻覚対策やハイブリッド検索の可能性、大規模コンテキストモデルとの関係、そして今後の運用と設計戦略について実践的に整理します。
2025-03-03

RAG設計におけるトークン制限への対処法とは？情報量と生成精度を両立する工夫｜LLM入門 6.4

生成AIにはトークン数の上限という物理的な制約があります。本記事では、Retriever出力やプロンプトを設計する際に考慮すべきトークン制限と、その中で最も有効な情報を渡すための工夫と設計指針を解説します。
2025-03-02

RAGにおけるプロンプト合成の設計パターンとは？文脈統合で生成精度を高める方法｜LLM入門 6.3

Retrieverで得た情報をLLMにどう渡すかが、RAGの成否を分けます。本記事では、文書構造ごとのプロンプト合成パターンとその効果、生成品質を高めるための設計指針を具体的に解説します。
2025-03-01

RAGの検索精度を高める設計術：質問の正規化とドキュメントマッチングとは｜LLM入門 6.2

自然文のままでは曖昧なユーザー質問を、検索に適した形式へ整える「質問の正規化」と、意味的に関連する文書を適切に選び出す「マッチング戦略」について、RAG実装の視点からわかりやすく解説します。
2025-02-28

RAGの設計力とは？プロンプトと文脈の最適化で生成精度を高める方法｜LLM入門 第6章

高性能なLLMと正確な検索結果を活かす鍵は、プロンプトと文脈の設計にあります。本章では、RAGの実運用で成果を出すための構成・整形・トークン最適化の具体的な手法を、設計者の視点から詳しく解説します。
2025-02-26

RAGに欠かせない埋め込みモデルとは？意味検索を支える技術解説｜LLM入門 4.1

RAGにおける意味検索の基盤となるのが「埋め込みモデル（Embedding Model）」です。本記事では、OpenAIやSBERTなど代表的モデルの特徴、選定ポイント、チャンク設計との関係をわかりやすく解説します。
2025-02-17

RAGで専門文書を活用する方法｜法務・医療・教育分野での事例と効果｜LLM入門 3.3

法律文書、医療ガイドライン、教育要綱など、専門性の高い情報を誰もが使いやすくするにはどうすればよいか。本記事では、RAGを活用して専門文書を自然言語で引き出す仕組みと、実際の活用事例を丁寧に解説します。
2025-02-14

RAGでFAQ対応を自動化する方法と効果とは？顧客サポートをAIで強化｜LLM入門 3.2

RAGを活用したFAQ対応Botは、顧客の自然な質問に対して意味ベースで文書を検索し、正確でわかりやすい回答を生成します。本記事では、EC事業者の導入事例とともに、設計・運用のポイントや導入効果を具体的に解説します。
2025-02-13

RAGで業務AIを強化する方法とは？｜LLM入門：検索と統合の仕組みを解説

RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、大規模言語モデルに社内ナレッジやFAQを統合し、業務に使えるAIを構築する鍵です。本記事ではRAGの仕組み、活用例、導入のステップまで、わかりやすく解説します。
2025-02-01

6.3 LLMのCI/CDパイプライン構築 | GitHub ActionsとJenkinsの活用

LLMアプリケーションの継続的インテグレーションと継続的デリバリーを実現するためのGitHub ActionsとJenkinsの設定方法を解説。自動化されたテストとデプロイにより、リリース速度と品質を向上します。
2024-11-23

6.1 LLMアプリケーションのスケーラブルなデプロイ | DockerとKubernetesの活用

LLMアプリケーションをDockerでコンテナ化し、Kubernetesでスケーラブルにデプロイする方法を解説します。Pythonベースのアプリケーションに最適なデプロイ手法です。
2024-11-21

5.2 コンテキストを保持したマルチターン会話の実装｜LLM活用ガイド

LLMを用いたコンテキストを保持したマルチターン会話の実装方法を紹介。FlaskとRedisを使用したスケーラブルなチャットボットの設計とPythonのサンプルコードを掲載。
2024-11-18

5.1 LLMを活用したチャットボットの基本アーキテクチャ｜Python実装ガイド

LLMを活用したチャットボットの基本アーキテクチャとPythonによる簡単なAPI実装例を紹介。FlaskやFastAPIを使用したスケーラブルな設計方法を解説。
2024-11-17

4.0 LLMのモデル圧縮と推論速度の最適化｜効率的なパフォーマンス改善

LLMのモデル圧縮技術と推論速度の最適化手法を解説。量子化、知識蒸留、ONNXを使用したPython実装例で効率的なLLMのデプロイをサポート。
2024-11-12

2.0 LLMモデルのファインチューニング｜Hugging Faceを使った効率的な微調整手法

Hugging FaceのTransformersライブラリを使用して、LLMのファインチューニングを行う方法を解説。トレーニングデータの準備から評価までの具体的な手順を紹介。
2024-11-05

1.3 LLM推論APIにおけるキャッシュ戦略｜高速化と負荷軽減のためのベストプラクティス

LLM推論APIのパフォーマンスを向上させるキャッシュ戦略について解説。Redisを使った具体的な実装例やキャッシュ最適化のベストプラクティスを紹介します。
2024-11-04

1.2 LLM推論APIのスケーリング｜水平スケーリング、ロードバランシング、キャッシュ戦略の実装

LLM推論APIのパフォーマンス向上方法を紹介します。水平スケーリング、ロードバランシング、Redisキャッシュ戦略を使用した効率的なAPI設計の実装例を解説。
2024-11-04

1.1 FlaskとFastAPIによるLLM APIの基本設計 | シンプルなPython API構築ガイド

FlaskとFastAPIを使用して、LLM（大規模言語モデル）APIの設計と実装を学びましょう。基本的なエンドポイントの作成、リクエスト処理、エラーハンドリングを含むシンプルなPythonガイドです。初心者から中級者まで、実践的なAPI構築に役立つ内容です。
2024-11-03

1.0 LLM API設計と実装ガイド | Flask & FastAPIチュートリアル

PythonフレームワークのFlaskやFastAPIを使ったLLM（大規模言語モデル）のAPI設計と実装方法を解説します。基本設計から、推論APIのスケーリング、キャッシュ戦略まで、効率的なLLM活用のための具体的な手法を紹介します。
2024-11-02

LLM入門：Pythonを用いたLLMアプリケーション構築ガイド | API設計、微調整、デプロイ

Pythonエンジニア向けに、LLM（大規模言語モデル）を活用したアプリケーションの構築方法を徹底解説。FlaskやFastAPIを使ったAPI設計、モデルの微調整（ファインチューニング）、データ前処理の自動化、推論速度の最適化、Docker/Kubernetesを使ったデプロイまで、実践的な内容をカバーします。
2024-11-01

6.2 ミニバッチ学習と計算効率 - 大規模データセットの効率的なトレーニング手法

ミニバッチ学習は、大規模データセットを効率的にトレーニングするための手法です。計算効率の向上、学習率の調整、バッチサイズの最適化など、効率的なモデル構築を支える技術について解説します。
2024-10-18

5.3 LLMのリアルタイム使用における課題 | レイテンシとスケーラビリティの対策

LLM（大規模言語モデル）をリアルタイムで使用する際の課題と対策をエンジニア向けに解説。レイテンシの低減やスケーラビリティの確保、モデル最適化の手法について詳述します。
2024-09-23

5.2 LLMの計算リソースとコストの課題 | 最適化手法とクラウド活用

LLM（大規模言語モデル）の運用に伴う計算リソースとコストの課題をエンジニア向けに解説。モデル圧縮、量子化、分散トレーニングなどの最適化手法や、クラウドサービスを活用した効率的なリソース管理の方法について紹介。
2024-09-22

5.0 LLMを使う際の注意点 | バイアス、リソース、リアルタイム処理の課題

LLM（大規模言語モデル）を使用する際の注意点についてエンジニア向けに解説。バイアスや倫理的問題、計算リソースとコスト、リアルタイムでの使用における技術的な課題について詳述。
2024-09-20

4.3 LLMによる翻訳と要約 | 高度な文脈理解による効率的な情報処理

LLM（大規模言語モデル）を活用した翻訳と要約の仕組みをエンジニア向けに解説。トランスフォーマーモデルを活用し、翻訳と要約がどのように実現されるか、具体的な応用例と共に紹介。
2024-09-18

4.2 LLMによる質問応答システム | 高精度な回答生成とその応用例

LLM（大規模言語モデル）を活用した質問応答システムの仕組みと応用例をエンジニア向けに解説。カスタマーサポート、FAQ、検索エンジン強化など、様々な分野での実際の使用ケースを紹介。
2024-09-17

1.2 LLMの自然言語処理における役割 | テキスト生成、質問応答、翻訳、コード生成の応用

LLM（大規模言語モデル）と従来の機械学習（ML）モデルの違いを解説。トランスフォーマーアーキテクチャの利点、汎用性、データスケーラビリティ、トランスファーラーニングの活用をエンジニア向けに詳しく説明。
2024-09-04

LLM入門: しくみから学ぶ 生成AIの基礎

自然言語処理で注目される大規模言語モデル（LLM）の仕組みやトレーニング方法、応用例をエンジニア向けに分かりやすく解説。GPTやBERTなどの最新モデルの解説も含む、実際にLLMを活用するための実践的なガイド。
2024-09-01

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任 弘毅

株式会社レシートローラーにて開発とサポートを担当。POSレジやShopifyアプリ開発の経験を活かし、業務のデジタル化を促進。

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。