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15章 — 安全なAI組織の構築
『LLM Primer VII』ウォークスルー第15回。セキュリティ文化、レッドチーム、ベンダーリスク、継続評価、そして長期のモデル運用管理を、AIセキュリティの規律を年単位で支える組織インフラとして扱う章を紹介する。
2026-05-24
第12章 — アクセス制御とアイデンティティ
『LLM Primer VII: AIセキュリティ』第12章のウォークスルー。認証と認可、RBAC対ABAC、マルチテナント分離、レート制限、SSOやSCIMを含むエンタープライズガバナンスのオーバーレイ。モデル自身がプリンシパルとなる論点にも触れる。
2026-05-21
第10章 — 安全なLLMアーキテクチャの設計
『LLM Primer VII: AIセキュリティ』第10章のウォークスルー。分離境界、階層化された検証、宣言的ポリシー、LLM呼び出しに適用されるゼロトラスト — モデルの自制ではなくアーキテクチャが被害範囲の上限を決める章。OPAとCedarにも触れる。
2026-05-19
第9章 — モデル整合性とサプライチェーンリスク
『LLM Primer VII: AIセキュリティ』章別ウォークスルー第9回。モデル成果物を第三者配布のバイナリとして扱う章 — バイナリ配布が常に伴ってきたデシリアライゼーション、バックドア、出所の懸念を辿る。
2026-05-18
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3章 — データセキュリティとプライバシー
『LLM Primer VII: AIセキュリティ』ウォークスルー第3回。データを固有のライフサイクルを持つ資産として扱う — モデルが部分的に記憶している訓練コーパスから、Samsung のエンジニアが名前が付く前にChatGPTに貼り付けたユーザー入力まで、という章です。
2026-05-12
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
LLM Primer VII — シリーズ序文 & インデックス
『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のインデックス。シリーズ最終巻は、LLMシステムを敵対者・規制・確率的挙動から守る規律を、脅威モデルから規制の境界線まで一気に書き下ろします。
2026-05-09
第8章 — 次世代のKVキャッシュ管理
『LLM Primer VI』ウォークスルー第8回。OSのページングをKVキャッシュに持ち込む章。PagedAttention、H2Oエビクション、InfiniGen、そしてプレフィックスキャッシュ経済圏。
2026-04-30
第7章 — 高度なバッチング戦略
『LLM Primer VI』ウォークスルー第7回。バッチングは最適化ではなく、帯域律速のデコードを成立させる唯一の動き。バッチは名詞ではなく動詞である。
2026-04-29
第1章 — トークン生成のメカニズム
『LLM Primer VI』ウォークスルー第1回。LLMサービングの難問はほぼ全て一つの事実から派生する — トークンを生み出すループはメモリ帯域律速で、購入した高価な演算能力は99.7パーセント遊んでいる。
2026-04-23
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9章 — 注意の予算管理
LLM Primer IV ウォークスルー第9回。コンテキスト・ロット、lost-in-the-middleの崖、ツール・ロードアウト・ロット、そして「モデルに欠けている知識はどこに置くべきか」への3つのアーキテクチャ上の答え — MCP、RAG、ファインチューニング。
2026-04-07第2章 — Model Context Protocol (MCP) の正体
LLM Primer IV ウォークスルー第2回。MCPが何を標準化しているのか、Host・Client・Serverの三役割の分割、動的ディスカバリと双方向メッセージがRESTと違って効いてくる場面、そして能力交渉で始まるセッション・ライフサイクル。
2026-03-31第1章 — AI統合の危機と、エージェント型アーキテクチャの台頭
LLM Primer IV ウォークスルー第1回。長いシステムプロンプトがモノリシック・エージェントを壊す理由、その下に隠れているN×Mの統合問題、そしてMCPが下支えするように作られた「プロンプト工学からコンテキスト工学へ」の移行を歩きます。
2026-03-30LLM Primer IV — MCPで設計するAI認知: シリーズ紹介とインデックス
LLM Primerシリーズ第4作『MCPで設計するAI認知』の章ごとウォークスルーの第1回。エージェントがデモの段階から本番運用へ進むためにプロトコル層が必要な理由、本書の対象読者、そして3月30日から4月12日まで14回続く投稿の予定をまとめます。
2026-03-29第10章 — 主要な評価フレームワーク
LLM Primer III ウォークスルー第10回。評価トライアドを実際に運用できる形にする8つのフレームワークの現場ガイド — メトリックファースト側の RAGAS、TruLens、DeepEval と、可観測性プラットフォーム側の Braintrust、LangSmith、Phoenix、Galileo、Opik、そしてどれもまだ閉じていない評価ギャップ。
2026-03-27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2章 — インテリジェント文書パース
LLM Primer III ウォークスルー第2回。PDF はテキストファイルではなく、レイアウト指定書である。素朴な変換が何を捨て、レイアウト認識パーサーは何を取り戻すのか。LlamaParse、Docling、Unstructured、Marker-PDF、Firecrawl、DeepSeek-OCR の現在地と、ページ画像を直接検索するマルチモーダル系の道筋を整理します。
2026-03-19第9章 — パフォーマンス、スケーリング、コスト: 本物のエンジニアリング・トレードオフ
LLM Primer I シリーズの第9章です。LLM をスケールで運用する現実 — モデルサイズと能力、レイテンシとスループットのトレードオフ、コストの経済学、量子化、エッジ展開を扱います。フロンティアモデルが、たとえ予算的に手が届いてもしばしば誤った選択肢になる理由も整理します。
2026-02-26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
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。
2025-04-05
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
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
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
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
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
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
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
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
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
Azure Cognitive SearchやElasticでRAGを実現する方法｜既存検索基盤を活かす構成とは｜LLM入門 5.4
RAGはLangChainやLlamaIndex以外にも、Azure Cognitive SearchやElasticsearchといった既存インフラでも構築可能です。本記事では、それぞれの特徴や適用例、選定ポイントをわかりやすく整理します。
2025-02-25
LangChainでRAGを構築する方法とは？RetrieverからLLM連携まで徹底解説｜LLM入門 5.2
LangChainはRAG構築において、Retriever・LLM・プロンプトを一貫してつなぐフレームワークです。本記事では、各モジュールの役割と構成例、導入のメリット・注意点までを、実装の視点からわかりやすく解説します。
2025-02-23
OpenAI Embeddingsとベクトル検索エンジンの連携方法｜RAG構築の基本｜LLM入門 5.1
RAGを構築する上で基本となるのが、OpenAIの埋め込みモデルとベクトルストアの組み合わせです。本記事では、text-embedding-ada-002の特徴と、FAISSやPineconeとの連携設計、実装時の注意点を詳しく解説します。
2025-02-22
RAG導入の実践ステップと落とし穴とは？PoCから本番運用までの道筋｜LLM入門 3.4
RAGはPoC（概念実証）では効果を実感しやすい一方で、実運用への移行には注意点が多数あります。本記事では、導入フェーズにおけるステップと、技術・運用・責任設計の観点から見た“落とし穴”とその回避法を解説します。
2025-02-15