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 — 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4章 — 専用AIシリコンとASIC
『LLM Primer VI』ウォークスルー第4回。GPUかASICかの選択はワークロード形状の問題であり、Groq、Inferentia2、TPU、Gaudi 3のそれぞれが勝つ領域と失敗モードを歩く。
2026-04-26
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4章 — クライアントプリミティブ: エージェント的な振る舞いと制御
LLM Primer IV ウォークスルー第4回。Sampling、Roots、ElicitationはMCPがホストとサーバーの壁に穿つ、小さく制御された3つの穴 — それぞれユーザーが許可する能力、ホストが代理で受け入れるリスク。
2026-04-02第3章 — サーバープリミティブ: コンテキストと能力の公開
LLM Primer IV ウォークスルー第3回。MCPサーバーが提供できる3つの名詞 — Resources(読む状態)、Prompts(再利用できる足場)、Tools(書き込み動作) — それぞれのスキーマ、ライフサイクル、エラーモデル、そして適切なプリミティブを選ぶ規律。
2026-04-01LLM 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。
2026-03-29LLM Primer III — シリーズ紹介とインデックス
LLM Primer シリーズ第3巻『RAGで強化するエンタープライズAI』を、章ごとに紹介していくウォークスルーの初回です。なぜ検索拡張生成は、外から見ると単純で、中を開けると工程の積み重ねなのか。本書を誰に向けて書いたか、そして3月18日から28日までの11日間の進行を最初にお伝えします。
2026-03-17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
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
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
タスク分離とセッション切り替えとは？｜MCP入門 5.2｜AI応答の誤りを防ぐ文脈設計
1人のユーザーが複数の目的でAIと対話する時、文脈の混在は誤応答や情報漏洩の原因になります。MCPによるセッションIDやタスクタグの活用により、タスク単位の文脈を安全かつ自然に切り替える方法を詳しく解説します。
2025-03-24
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
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
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
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
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
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
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
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
RAGと従来の検索の違いとは？意味ベース検索と生成の融合を解説｜LLM入門 2.3
RAGは従来のキーワード検索やFAQとは異なり、意味的に関連する情報を抽出し、生成AIによって自然な回答を構成します。本記事では、RAGの検索の仕組みと従来手法との違いを、事例と比較を交えてわかりやすく解説します。
2025-02-09
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
5.0 LLMを活用したチャットボット構築ガイド｜Pythonでの実装例付き
LLMを活用してチャットボットを構築する方法を解説。Pythonでの実装例と、スケーラブルなデプロイ手法も紹介。
2024-11-16
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
2.1 LLM（大規模言語モデル）とは、人間の言葉を“理解しようとする”AIのしくみ
自然言語処理（NLP）の基本概念と、その数学的手法を解説します。確率論、統計、線形代数を利用したアプローチを通じて、NLPがどのようにテキストを理解・生成し、LLMに応用されているのかを紹介します。
2024-10-06