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17章 — 将来の脅威と新しい防御
『LLM Primer VII』ウォークスルー最終回、第17回。まだ形成途上の脅威群 — 自律エージェント、マルチモーダル攻撃面、合成アイデンティティ、2026年半ばのAI対AIのダイナミクス — を扱う章。そしてLLM Primerシリーズ全体を締めくくる回。
2026-05-26
第16章 — 安全なファインチューニングと適応
『LLM Primer VII』ウォークスルー第16回。ファインチューニング済みモデルを「セキュリティ性質を継承するのではなく獲得しなければならない成果物」として扱う章。アライメント侵食、ポイズニング、評価ゲート、ロールバック規律を追う。
2026-05-25
第14章 — バイアス、公平性、責任あるAI
『LLM Primer VII』ウォークスルー第14回。責任あるAIを不確実性下の選択の集合として扱う章。バイアスの発生源、公平性メトリックの相互不整合、安全性と有用性のトレードオフ、そして組織のAIポリシーがその選択を担う層となる理由を追う。
2026-05-23
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11章 — 可観測性、ロギング、インシデントレスポンス
『LLM Primer VII: AIセキュリティ』第11章のウォークスルー。何をログすべきか、シグネチャ・統計・振る舞いを組み合わせた検知、NIST SP 800-61型のインシデントレスポンスをLLMシステムでどう回すか。OpenTelemetry GenAI規約が土台。
2026-05-20
第5章 — 入力検証と出力フィルタリング
『LLM Primer VII: AIセキュリティ』章別ウォークスルー第5回。第4章の多層緩和フレームを運用規律へと落とし込む章 — サニタイズ段階、ガードレール、構造化出力、レッドチーミング、そして意味のある安全性メトリクスの話。
2026-05-14
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15章 — サーバーレスAPI vs 専用インフラ
『LLM Primer VI』ウォークスルー第15回。損益分岐算術と、多くのチームにとって答えを傾けるプラットフォームエンジニアリングの行に名前をつける。
2026-05-07
第14章 — トークン経済とAPI価格
『LLM Primer VI』ウォークスルー第14回。第1章の物理を請求書の項目につなぐ章。初月の請求書がなぜチームがモデル化したものと似ていないかを説明する。
2026-05-06
第12章 — 分離型サービングとKubernetes
『LLM Primer VI』ウォークスルー第12回。プリフィルとデコードを別GPUプールに分割し、KVキャッシュをNVLink/InfiniBand上で運ぶ。ポッドを正しい側に留めるKubernetesのプリミティブ。
2026-05-04
第11章 — プラットフォームとオーケストレーション層
『LLM Primer VI』ウォークスルー第11回。プラットフォームの選択はフィーチャーではなく、どの運用モデルがチームの既存文化に合うかの問題である。
2026-05-03
第10章 — LLMエンジン層
『LLM Primer VI』ウォークスルー第10回。エンジンとプラットフォームの境界に名前をつけ、2026年のスタックを支配する5つのエンジンを歩く。ベンチマークではなく機構で選ぶ。
2026-05-02
LLM Primer VI — シリーズ序文と目次
『LLM Primer VI: AIシステムのスケーリング』ウォークスルー全16回の序文と目次。LLM推論をメモリ帯域、スケジューリング、そしてドルが交錯するエンジニアリング領域として扱う一冊の全体像。
2026-04-22
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4章 — AIエージェントとツール呼び出し
『LLM Primer V』ウォークスルー第4回。エージェントを、スキーマ・メモリ層・マルチエージェント配線を工学的に組み立てられて初めて信頼できる「ツールに対してループするLLM」として扱う回。ReAct、契約としてのツールスキーマ、短期/長期/意味の3層メモリ。
2026-04-17
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
シリーズ序文と目次 — LLM Primer V
『LLM Primer V: 実運用のLLMアプリケーションを設計する』のウォークスルー序文。AIエンジニアリングを一つの規律として扱い、基盤モデル・プロンプト・検索・エージェント・評価・オブザーバビリティ・セキュリティ・サービングの8つの面を歩く8章構成の全体像を示す。
2026-04-13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12章 — プロトコルの堅牢化と防御
LLM Primer IV ウォークスルー第12回。4つの防御クラスタ — 暗号アテステーション、境界付きセッション付きOAuthスコープ規律、ランタイム・サンドボックス、Human-in-the-loopゲート — を組み合わせることで、敵対的条件下でモデルが正しく振る舞うことに依存しない姿勢を作る。
2026-04-10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 — アーキテクチャ的デプロイメント・レイアウト
LLM Primer IV ウォークスルー第8回。MCPエコシステムに現れた3つのデプロイメント・レイアウト — 再利用可能エージェント、厳格純粋、ハイブリッド — と、どれがどのプロジェクトに合うかを決める4つの拘束条件。
2026-04-06第7章 — 高度な協働・動的パターン
LLM Primer IV ウォークスルー第7回。ラウンドテーブル合意、ハンドオフ・ルーティング、マジェンティック・オーケストレーション — トポロジがリクエストごとに作られねばならないときに現れるパターンと、単純なパターンが避ける失敗モード(終わらない、誤ルーティング、暴走する計画)。
2026-04-05第6章 — オーケストレーションの基本
LLM Primer IV ウォークスルー第6回。オーケストレーションの基本形 — 逐次パイプラインと並行スキャッタ・ギャザー — と、その前にチームが問うべき前提の問い: そもそもマルチ・エージェントが正解か。
2026-04-04第5章 — トランスポートプロトコルとディスカバリ
LLM Primer IV ウォークスルー第5回。MCPがサポートする3つのトランスポート、Server Cardを含む.well-knownディスカバリ層、そしてサーバーが協調的なネットワーク市民か負債かを決める地味な運用上の関心事 — CORS、Origin検証、キャッシュ。
2026-04-03第1章 — RAGアーキテクチャの進化
LLM Primer III ウォークスルー第1回。ベースモデルの2つの構造的制約 — 凍結された知識と、出典が示せないこと — に対するアーキテクチャ上の単一の答えが、3年で4つの顔を持つに至った話です。Naive、Advanced、Modular、Agentic という4つの姿勢と、検索よりもファインチューニングが効く場面を整理します。
2026-03-18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。
2026-02-24LLM 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 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
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
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
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
OpenAI Function CallingとMCPの関係とは？｜MCP入門 2.4｜生成AIの構造化出力と実装設計
OpenAIのFunction Callingは、生成AIが構造化された出力を返す仕組みです。MCP（Model Context Protocol）の文脈・状態設計と深く関係し、再現性や拡張性の高いAI実装を支えます。本節ではその原理と設計のポイントを丁寧に解説します。
2025-03-11
RAGは何に向いている？生成AIの得意・不得意を整理｜LLM入門 2.4
RAGは社内ナレッジ検索やFAQ応答に優れた効果を発揮しますが、数値計算やリアルタイム情報の処理には課題もあります。本記事では、RAGが得意なユースケースと不得意な場面を丁寧に解説し、導入判断の視点を提供します。
2025-02-10