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14章 — エンジニアのための実践的知識
LLM Primer II 第14章、歩き読みシリーズの最終回です。本書を読み終えたあと、どのように理解を深め続けるか。PyTorch、JAX、Hugging Face、vLLM などの道具立てを数学に重ね、シリーズの次の巻へとご案内します。
2026-03-16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11章 — 評価、キャリブレーション、推論
LLM Primer II シリーズの第11章です。「何でも生成できる」機械を、いったいどうやって測るのか。パープレキシティで内在的な精度を見、キャリブレーションで自信と正答率のズレを測り、ベンチマーク値に誤差棒をつけ、ハルシネーションを RAG の幾何で抑える。第III部の締めくくりとして、誠実な評価の道具立てを整えます。
2026-03-13第10章 — ポストトレーニングとアラインメントの数学
LLM Primer II シリーズの第10章です。事前学習で出来上がった「賢いが野生のままの次トークン予測器」を、いかにして役に立つアシスタントへと飼い慣らすか。教師ありファインチューニング、Bradley–Terry に基づく報酬モデル、KL の手綱付き RLHF、そして報酬モデルも RL ループも消し去る DPO の鮮やかな導出。アラインメントの数学を、3つの楽章として整理します。
2026-03-12第1章 — 言語モデルのための数学的直観
LLM Primer II シリーズの第1章です。数式と読み手とのあいだに立っている「壁」を、そっと脇に避けるところから始めます。記号、言語生成のための確率、そして不確かさを測るためのエントロピー。
2026-03-03第10章 — 安全性、倫理、信頼: マーケティングの先へ
LLM Primer I シリーズの第10章です。LLM の安全性についての正直な像 — なぜハルシネーションが構造的に起きるのか、バイアスは本当はどこに宿るのか、多層ガードレールはどう機能するのか、そしてなぜ技術的コントロールでは置き換えられない制度的レイヤーがガバナンスなのかを解説します。安全に「出す」必要のある実務者向けです。
2026-02-27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3章 — 言語のためのニューラルネットワーク: RNN から Self-Attention へ
LLM Primer I シリーズの第3章です。なぜ Feedforward では言語を扱えなかったか、RNN がどう壁にぶつかったか、そして Attention が何を変えたかを解説します。現代の NLP を定義した3つのニューラルネットワーク形態を、数学アレルギーなしで整理できる構成です。
2026-02-20第1章 — 大規模言語モデルとは何か (見出しの先へ)
LLM Primer I シリーズの第1章です。「大規模」「言語」「モデル」が本当に何を意味するのかをひも解き、ルールベースシステムからニューラルネットへの移行を追い、現代のLLMの動作についての3つの大きな誤解を取り上げます。この先のすべての土台となる、明快で読みやすい入口です。
2026-02-18LLM Primer I 章ごとのウォークスルー — シリーズ序文とインデックス
LLM Primer I:『生成AIの仕組み』の章ごとに紹介する全12回シリーズの序文とインデックスです。順番に読むことも、関心のある章だけを選んで読むこともできます。12本すべての記事をここから辿れます。
2026-02-17
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入門書シリーズは、大規模言語モデルとどう向き合うかを、全7巻にわたって扱う入門書です。第1巻の基礎から、第6巻の本番運用、第7巻の安全性まで、巻ごとに別の角度から取り上げています。このページでは、シリーズ全体の構成と、すでに読める第1巻・第2巻について、章ごとの解説をまとめて紹介します。
2026-02-15W3C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
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
MCPの未来と標準化への道とは？｜MCP入門 7.0｜AI文脈設計の次なるステージとグローバル接続性
Model Context Protocol（MCP）はAIの文脈理解と再現性を支える設計思想です。最終章では、各社LLMとの親和性、Memory API連携、W3C標準化、人格と役割の制御まで、MCPの未来像を展望します。
2025-04-01
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
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
MCPの実践設計パターンとは？｜第5章｜チャット・RAG・ツール統合まで網羅的に解説
この章では、Model Context Protocol（MCP）を具体的にどう活用すべきか、チャットボット、タスク切替、RAG、マルチエージェントシステムといった現実的ユースケースごとに設計パターンを解説します。
2025-03-22
外部ツールとのプロトコル統合とは？｜MCP入門 4.4｜カレンダー・チャット・CRMをAIと連携する設計法
SlackやGoogle Calendar、Salesforceなどの外部ツールと生成AIを連携し、チャットから予定作成や顧客データ操作を行う方法を解説。MCPを活用し、文脈の更新・アクション提案・認証設計まで詳しく紹介します。
2025-03-21
マルチセッションとユーザー管理とは？｜MCP入門 4.3｜生成AIで複数会話と文脈を自在に制御する方法
一人のユーザーが複数の会話・プロジェクト・目的を同時に扱う時代において、セッション分離と状態復元は不可欠です。本章では、MCPを活用したマルチセッション設計、履歴管理、テンプレート切替、セキュリティまでを詳しく解説します。
2025-03-20
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
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
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
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
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
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
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
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
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
ChatGPTをはじめとする大規模言語モデル（LLM）の応答精度を高める鍵、それがModel Context Protocol（MCP）です。AIに“文脈”を理解させる新しい設計手法を、初心者にもわかりやすく解説します。
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とMCPの関係とは？RetrieverとLLMの役割分担を明確にする設計法｜LLM入門 6.1
RAG構成を安定的に運用するには、RetrieverとLLMの責任範囲を明確にする必要があります。本記事では、MCP（Model Context Protocol）を活用して、指示・文脈・入力の3層に分けた設計の考え方を解説します。
2025-02-27
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
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
LlamaIndexとは何か？RAGにおける文書インデックス構築の強みとLangChainとの違い｜LLM入門 5.3
LlamaIndexは、RAGの文書処理とインデックス管理に特化したライブラリです。本記事では、LlamaIndexの設計思想と主要機能、LangChainとの違いや併用パターン、実務での活用シーンを丁寧に解説します。
2025-02-24
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構築に使える主要ツールとサービスの選び方｜LLM入門 第5章
RAGを実装するには、適切なツールやサービスの選定が不可欠です。本章では、OpenAI Embeddings、LangChain、LlamaIndex、Azure Cognitive Searchなど、RAG構築に役立つ代表的な選択肢を比較・解説します。
2025-02-21
セマンティック検索とキーワード検索の違いとは？RAGの精度を左右する検索技術｜LLM入門 4.4
RAGでは従来のキーワード検索ではなく、意味ベースのセマンティック検索が活用されます。本記事では、両者の違いと特性、ハイブリッド検索の活用法までを比較しながら、実務での使い分け方を丁寧に解説します。
2025-02-20
RAGの回答精度を左右するコンテキスト整形とは？LLMへの最適な情報の渡し方｜LLM入門 4.3
RAGにおいてRetrieverが抽出した情報をどのように整形し、LLMに渡すかは、出力の質に直結します。本記事では、プロンプト設計・チャンク構造・トークン最適化など、回答品質を高めるための整形技術を詳しく解説します。
2025-02-19
RAGに適したベクトル検索エンジンとは？FAISS・Weaviate・Pinecone徹底比較｜LLM入門 4.2
RAGの検索性能を支えるのがベクトル検索エンジンです。本記事では、FAISS・Weaviate・Pineconeといった代表的エンジンの特徴を比較し、導入時に重視すべき観点や選定ポイントをわかりやすく解説します。
2025-02-18
RAGを構築するための技術要素とは？Embeddingから検索・統合まで解説｜LLM入門 第4章
RAG（Retrieval-Augmented Generation）を構築・運用するには、埋め込みモデル、ベクトル検索エンジン、プロンプト整形などの技術が欠かせません。本章では、主要な技術コンポーネントとその選定ポイントを体系的に解説します。
2025-02-16
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で社内ナレッジBotを構築する方法と導入効果｜LLM入門 3.1
就業規則や業務手順が整備されていても、社員が情報を引き出せない現実があります。本記事では、RAGを活用して社内文書に基づくナレッジBotを構築し、社内問い合わせ削減と業務効率向上を実現した事例を紹介します。
2025-02-12