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8章 — モデルへの敵対的攻撃
『LLM Primer VII: AIセキュリティ』章別ウォークスルー第8回。Goodfellow 2014 の画像分類器研究から TextFooler や universal suffix、本番 API に対するモデル窃取まで、敵対的攻撃の系譜を辿る章。
2026-05-17
第7章 — ハルシネーションと信頼性
『LLM Primer VII: AIセキュリティ』章別ウォークスルー第7回。信頼性をセキュリティ的性質として扱う章 — 正しさが結果を左右する場面では、自信満々に間違った出力そのものがセキュリティ問題だからだ。
2026-05-16
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
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
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 — 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
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
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
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
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
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の中核構造：RetrieverとGeneratorの役割と分離設計｜LLM入門 2.2
RAGにおいて、Retriever（検索部）とGenerator（生成部）の明確な分離は高精度な応答生成の鍵となります。本記事では、それぞれの役割、構造、設計上のメリットについて詳しく解説し、柔軟で拡張性のあるAI構築のための基盤を紹介します。
2025-02-08
7.1 テキスト生成と自動要約 - LLMによる効率的なコンテンツ生成と要約技術
LLM（大規模言語モデル）を用いたテキスト生成と自動要約技術の仕組みを解説します。ニュース記事の自動生成、報告書の要約、チャットボット応答などの具体的な応用事例も紹介しています。
2024-10-20
2.1 トランスフォーマーモデルの説明 | 自己注意メカニズムとエンコーダー・デコーダー構造
LLM（大規模言語モデル）に使われるトランスフォーマーモデルの仕組みを解説。自己注意メカニズム、エンコーダー・デコーダーアーキテクチャ、並列処理によるスケーラビリティなど、エンジニア向けにトランスフォーマーの基本を詳述。
2024-09-07
第１章 LLMって何？AIが文章を“理解して書く”時代のはじまり
LLM（大規模言語モデル）の基本的な定義、自然言語処理における役割、そして従来の機械学習モデルとの違いを解説。LLMの特徴とその応用例をエンジニア向けに詳しく紹介します。
2024-09-02