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13章 — オートスケーリングとコールドスタート対策
『LLM Primer VI』ウォークスルー第13回。標準HPAがLLMで障害を出す理由と、KEDA、Knative、CRIUがどう修正を構成するかを説明する章。
2026-05-05
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
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12章 — 自分の LLM システムを構築する: データセットから本番まで
LLM Primer I シリーズの第12章です。最終章。LLM 駆動システムをエンドツーエンドで構築するために本当に必要なもの — データセットとライセンス、学習パイプライン、評価フレームワーク、統合アプリケーションスタック、そして成功するデプロイメントを失敗するパイロットから分けるケーススタディのパターンを扱います。
2026-03-01LLM 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
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
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
9.0 LLMとエンジニアが向き合うべきポイント - モデル最適化、バイアス対応、倫理的責任
LLM（大規模言語モデル）を扱うエンジニアが向き合うべき重要なポイントを解説します。モデルの最適化やバイアス軽減、データプライバシーの保護、倫理的責任など、LLM開発における重要な側面について考察します。
2024-10-25
5.2 LLMの計算リソースとコストの課題 | 最適化手法とクラウド活用
LLM（大規模言語モデル）の運用に伴う計算リソースとコストの課題をエンジニア向けに解説。モデル圧縮、量子化、分散トレーニングなどの最適化手法や、クラウドサービスを活用した効率的なリソース管理の方法について紹介。
2024-09-22
5.0 LLMを使う際の注意点 | バイアス、リソース、リアルタイム処理の課題
LLM（大規模言語モデル）を使用する際の注意点についてエンジニア向けに解説。バイアスや倫理的問題、計算リソースとコスト、リアルタイムでの使用における技術的な課題について詳述。
2024-09-20