LLM入門
このページでは、AI技術に関心のある方のために、LLM（大規模言語モデル）の基礎から応用までをわかりやすく解説します。
第4章 — プロンプトインジェクションとジェイルブレイク
『LLM Primer VII: AIセキュリティ』ウォークスルー第4回。実践的LLMセキュリティ問題の中心に位置する章 — なぜプロンプトインジェクションにはパラメータ化クエリに相当する構造的な修正がなく、多層の部分的防御しかないのかを説明します。
2026-05-13
第2章 — LLMシステムの脅威モデリング
『LLM Primer VII: AIセキュリティ』ウォークスルー第2回。Shostack の4つの問い、STRIDE、PASTA、MITRE ATLAS を、あらゆる入力を潜在的な指示として読む確率的関数を最も強力な構成要素として持つシステムに適用する、という章です。
2026-05-11
第1章 — AIセキュリティがこれまでと違う理由
『LLM Primer VII: AIセキュリティ』を章ごとに紹介するウォークスルー、第1回。AIセキュリティは既存セキュリティにML形容詞を付けたものではない — 基盤が変わり、以後のすべての章がその変化から派生する、という章です。
2026-05-10
第7章 — LLMセキュリティとガードレール
『LLM Primer V』ウォークスルー第7回。LLMアプリケーションが持ち込む新しいセキュリティ軸 — どこから、どれだけの権威を伴った指示がモデルに届くかを制御する軸 — を名指しし、その周りに4層の緩和マトリクスを組み立てる回。
2026-04-20
第6章 — AIオブザーバビリティとトレーシング
『LLM Primer V』ウォークスルー第6回。ユーザークエリを要求ログではなく因果木として扱い、その木を可読にするためにトレースすべきものを示す回。OpenTelemetryのGenAIコンベンション、TTFT/TPOT/コスト/品質という指標、そして評価への還流ループ。
2026-04-19
第5章 — LLMアプリケーションの評価
『LLM Primer V』ウォークスルー第5回。assertEqualはLLM出力に対して死んだと認めた上で、テストの規律を、錨付きジャッジ・RAG Triad・軌跡テストの上に再構築する回。本番トレースが次のリリースを門番する評価セットを養う継続ループも扱う。
2026-04-18
第3章 — 検索拡張生成 (RAG)
『LLM Primer V』ウォークスルー第3回。RAGパイプラインを端から端まで歩き、10件のお気に入り文書で動くデモを、実運用のコーパスに耐えるシステムから分ける技法 — ハイブリッド検索、構造的チャンキング、HyDE、step-back、text-to-SQL — をまとめる。
2026-04-16
第2章 — 基盤モデルとプロンプト設計
『LLM Primer V』ウォークスルー第2回。プロンプトエンジニアリングを芸ではなく工学として扱う回。モデル階層、サンプリングパラメータの2つのプロファイル、防御的プロンプトの5部構成、そして構造化出力・制約付きデコーディング。
2026-04-15
第1章 — AIエンジニアリングという規律
『LLM Primer V』ウォークスルー第1回。デモと本番の信頼性ギャップを名指しし、確率的な核を決定論的なラッパーで包む工学 — AIエンジニアリング — の枠組みと、信頼性・品質・パフォーマンス・コスト・進化の5つの柱を歩く。
2026-04-14第14章 — ベンチマーク、テスト、性能
LLM Primer IV ウォークスルー最終回。本物のサーバーに対する MCP-Universe ベンチマーク、明らかになった2つの体系的失敗モード、セッション・パー・リクエストと共有セッション・プールの10倍スループット差、そして第V巻への橋渡し。
2026-04-12第10章 — 長期タスクの記憶
LLM Primer IV ウォークスルー第10回。ウィンドウとReActスクラッチパッドによる短期記憶、エピソード・ベクトルと意味ストアによる長期記憶、そして数時間・数日にわたってエージェントを生産的に保つ圧縮技術。
2026-04-08第8章 — RAGパイプラインにおけるデータ匿名化
LLM Primer III ウォークスルー第8回。生成前 vs 生成後の匿名化、3つの技法ファミリー(マスキング、合成置換、差分プライバシー)、そしてシステムが有用なまま残れるかを左右する有用性 vs プライバシーのトレードオフ。
2026-03-25第3章 — アドバンスト・チャンキングのフレームワーク
LLM Primer III ウォークスルー第3回。チャンキングのスペクトラム、オーバーラップの神話、検索品質を静かに殺す「コンテキストの崖」、そしてフロンティアの計算を書き換えたコンテクスチュアル・リトリーバルとレイトチャンキングを整理します。
2026-03-20第12章 — LLM の実世界応用
LLM Primer II シリーズの第12章を紹介します。テキスト生成、要約、質問応答、翻訳、推論 — 一見ばらばらに見える応用が、ひとつの「次トークン分布」の上に静かに並んでいることを、これまでの数学のレンズで見直す章です。
2026-03-14第8章 — アプリケーションで LLM を使う: チャットボット、コード、抽出、エージェント
LLM Primer I シリーズの第8章です。実際に本番で動くアプリケーションパターン — チャットボット、要約、コードアシスタント、構造化抽出、そしてモデル自身がツール利用ループを駆動するエージェント型システムの台頭を解説します。さらに、エンジニアが名前で押さえておくべきベンチマーク群も整理します。
2026-02-25第7章 — 次トークン予測の先へ: Embedding、検索、マルチモーダル
LLM Primer I シリーズの第7章です。次トークン予測器をはるかに豊かなものへと押し上げる能力 — Embedding、セマンティック検索、Retrieval-Augmented Generation、そしてマルチモーダル入力への移行を解説します。RAG が LLM を本物の文書に「接地」させ、捏造を抑える仕組みも整理します。
2026-02-24第6章 — ファインチューニングと適応: 生のモデルから役に立つアシスタントへ
LLM Primer I シリーズの第6章です。プロンプトベースの安価な操作から、パラメータ効率の良いファインチューニング、そして RLHF やその現代的な後継 DPO による本格的なアライメントまで、適応の全スタックを扱います。なぜ今や API 型クローズドモデルの差別化要因が後学習にあるのかも整理します。
2026-02-23第4章 — Transformer アーキテクチャ: 現代AIのエンジンの中身
LLM Primer I シリーズの第4章です。Transformer ブロックをツアーします。Self-Attention、位置エンコーディング、層のスタックがどう組み合わさって、現代の LLM の基盤となるアーキテクチャを構成しているか。Transformer のスケーリングがなぜ機能するか、そして何のコストがかかるかも明快に解説します。
2026-02-21
LLM入門書シリーズ — 生成AIを理解するために、分解してみる
LLM Primer シリーズ — Sho Shimoda による全7巻の生成AIフィールドガイド、ついに完結。基礎からセキュリティまで。姉妹編『Physical AI』も含む。全7巻がAmazonで販売中。
2026-02-15
人格・役割・意図の設計とは？｜MCP入門 7.4｜AIの“存在”をプロトコルで定義する方法
AIが人格を持ち、役割を柔軟に切り替え、意図を理解して発話する時代が始まろうとしています。本記事では、MCPによってこうした構成要素をどのように設計・再現し、対話的存在としてのAIを実現できるのかを解説します。
2025-04-05W3CのAI Context仕様とは？｜MCP入門 7.3｜文脈の国際標準化とMCPの役割
AIの意思決定や会話文脈を明示的に設計するため、W3CではAI Context仕様の標準化が進んでいます。本記事ではその動向と、MCPとの親和性や将来のマッピング可能性について詳しく解説します。
2025-04-04
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
OpenAI GPT、Claude、Geminiの文脈処理とは？｜MCP入門 7.1｜各社LLMの設計思想とMCPの位置づけ
各社LLMは文脈や状態の扱い方に独自のアプローチを持っています。本記事ではOpenAI GPTのSystem MessageとMemory API、Claudeの自己内省型設計、Geminiのマルチモーダル連携を比較し、MCPが果たす中立的な役割を明らかにします。
2025-04-02
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
システムメッセージ vs ユーザープロンプトとは？｜MCP入門 6.2｜LLMの人格と応答品質を分ける設計手法
プロンプトには“誰が話すか”という役割の違いがあります。本記事では、システムメッセージとユーザープロンプトの違いを明確化し、モデルの態度・目的意識・人格形成に与える影響、MCP設計への応用を詳しく解説します。
2025-03-29
“明示的な制約”と“暗黙の指示”の違いとは？｜MCP入門 6.1｜AIが期待に応えるためのプロンプト設計術
生成AIは指示されたことだけでなく、空気や文脈を読むことも求められます。本記事では、プロンプトにおける“明示的な制約”と“暗黙の指示”の違いを解説し、MCP設計を通じて誤解を防ぎ、意図通りの応答を得るための設計手法を紹介します。
2025-03-28
モデルの“意図解釈”と状態伝達とは？｜MCP入門 6.0｜プロンプトに込められた意図を理解するLLM設計
LLMが正しく応答するためには、文脈だけでなく“何を求められているか”という意図を読み取る力が不可欠です。本章では、明示的な制約・システムメッセージ・構造化文脈などを通じて、モデルがどのように内部状態を形成するかを解説します。
2025-03-27
ツール活用 / マルチエージェントシステムでのMCP適用例とは？｜MCP入門 5.4｜複数エージェントとツールを統合する文脈設計
ツール活用やマルチエージェント設計では、AIが状態や目的を共有しながら協調する必要があります。MCPを活用することで、共通の文脈管理・状態同期・出力整理を実現し、複雑な連携を安定運用できる方法を解説します。
2025-03-26
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
複数モデル（LLM）の使い分け設計とは？｜MCP入門 4.2｜GPT-4・Claude・Geminiをタスクごとに最適活用
GPT-4、Claude、Geminiなど複数のLLMを目的に応じて使い分ける設計は、生成AIの品質・速度・コスト最適化に不可欠です。本節では、MCPによる役割分担、タスク別・属性別・フォールバック・ワークフロー設計を詳しく解説します。
2025-03-19
RAGとの統合設計とは？｜MCP入門 4.1｜生成AIの文脈構築を強化する検索補助付き設計
RAG（検索補助付き生成）は、生成AIに最新情報や社内知識を与える鍵です。本章では、MCPとの接続方法、FAQ注入、要約統合、テンプレートとの連携など、RAGとコンテキスト設計を統合する具体的手法を紹介します。
2025-03-18
ユーザー状態とモデル状態の同期とは？｜MCP入門 3.4｜生成AIの一貫した応答設計
生成AIの出力の一貫性を保つには、ユーザーとモデルの状態を同期させることが重要です。MCPでは、セッションメモリ、タスク管理、ステートマシン、感情トラッキングなどを活用して文脈と目的を揃える設計が求められます。
2025-03-16
テンプレートとスロットの設計とは？｜MCP入門 3.3｜生成AIの柔軟で安全な文脈構築法
生成AIの出力に一貫性と安全性を持たせるには、テンプレートとスロット設計が重要です。本章では、プロンプトテンプレート、文脈スロット化、入力サニタイズなど、再利用とセキュリティを両立する具体的なパターンを解説します。
2025-03-15
システムインストラクションの設計パターンとは？｜MCP入門 3.1｜生成AIの人格と振る舞いの設計
生成AIの出力に一貫性と目的を持たせるには、システムインストラクションの設計が重要です。MCPにおける役割、トーン、ルール、タスク駆動型など、代表的な設計パターンをわかりやすく解説します。
2025-03-13
MCP実装の基本設計パターンとは？｜MCP入門 第3章｜生成AIをプロダクトに組み込むための考え方
MCP（Model Context Protocol）をプロダクトや業務システムに実装するには、文脈・状態・履歴・ユーザー情報の扱い方を設計パターンとして整理する必要があります。本章ではMCPの構造化・再現性・スケーラビリティを支える4つの設計手法を紹介します。
2025-03-12
MCPによる状態制御と再現性の向上とは？｜MCP入門 2.3｜生成AIの安定設計の鍵
生成AIをプロダクトとして安定運用するには、出力の一貫性と再現性が不可欠です。MCP（Model Context Protocol）は文脈と状態を構造化し、モデルの振る舞いを制御・再現可能にします。設計原則から具体例まで詳しく解説。
2025-03-10
従来のプロンプト設計とMCPの違いとは？｜MCP入門 2.2｜生成AI設計の新常識
プロンプトエンジニアリングでは限界がある。MCP（Model Context Protocol）は、文脈と状態を分離・構造化することで、一貫性・拡張性・再現性を備えた生成AIの設計を可能にします。従来手法との違いを比較しながら丁寧に解説。
2025-03-09
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
MCPとは？生成AIの文脈と状態を設計する仕組み｜MCP入門 2.1
MCP（Model Context Protocol）は、生成AIが一貫した出力を生むための文脈と状態を設計・再現するためのプロトコルです。本節ではMCPの定義、プロンプトとの違い、設計思想としての役割を丁寧に解説します。
2025-03-08
RAGは今後も必要か？生成AI時代における検索設計の価値と使い続ける理由｜LLM入門 7.4
長文処理に優れたLLMが登場する中で、RAGを使い続ける意味とは何か。本記事では、情報制御・更新性・出典明示・組織ナレッジ活用という観点から、RAGの価値と今後の活かし方を再評価します。
2025-03-07
Model Context Protocol（MCP）とは何か？｜MCP入門 第2章｜生成AIの文脈設計の新常識
MCP（Model Context Protocol）とは、生成AIにおける文脈と状態を体系的に制御・再現するための設計原則です。本章ではMCPの定義、従来のプロンプト設計との違い、状態設計による一貫性の向上、実装例などをわかりやすく解説します。
2025-03-07
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における幻覚とは？情報の過不足を防ぎ生成精度を高める設計法｜LLM入門 7.1
RAG構成でも、LLMによる幻覚（hallucination）は発生します。本記事では、Retriever精度、プロンプト設計、出典明示などにより幻覚を抑える具体的な方法と、検知・評価の技術までを丁寧に解説します。
2025-03-04
プロンプトとコンテクストの違いとは？｜MCP入門 1.2｜生成AIにおける役割と設計の考え方
生成AIを効果的に活用するには、Prompt（命令）とContext（文脈）を分けて設計する必要があります。MCP（Model Context Protocol）の基礎として、この2つの違いと役割、実装への考え方を詳しく解説します。
2025-03-04
モデルはなぜ文脈を必要とするのか？｜MCP入門 1.1｜生成AIとコンテキスト理解
ChatGPTをはじめとする生成AIは、入力だけでなく“文脈”によって出力を変えています。なぜ文脈が必要なのか、モデルはどう背景を読み取るのか。MCP設計の基礎となる文脈理解について、具体例を交えて丁寧に解説します。
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