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9章 — モデル整合性とサプライチェーンリスク
『LLM Primer VII: AIセキュリティ』章別ウォークスルー第9回。モデル成果物を第三者配布のバイナリとして扱う章 — バイナリ配布が常に伴ってきたデシリアライゼーション、バックドア、出所の懸念を辿る。
2026-05-18
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6章 — RAG のリスク
『LLM Primer VII: AIセキュリティ』章別ウォークスルー第6回。検索コーパスを非信頼な入力チャネルとして扱う章 — 索引された文書はすべて、モデルから見ればユーザーの質問と同格の命令だからだ。
2026-05-15
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4章 — プロンプトインジェクションとジェイルブレイク
『LLM Primer VII: AIセキュリティ』ウォークスルー第4回。実践的LLMセキュリティ問題の中心に位置する章 — なぜプロンプトインジェクションにはパラメータ化クエリに相当する構造的な修正がなく、多層の部分的防御しかないのかを説明します。
2026-05-13
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
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7章 — LLMセキュリティとガードレール
『LLM Primer V』ウォークスルー第7回。LLMアプリケーションが持ち込む新しいセキュリティ軸 — どこから、どれだけの権威を伴った指示がモデルに届くかを制御する軸 — を名指しし、その周りに4層の緩和マトリクスを組み立てる回。
2026-04-20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6章 — RAGの脅威モデルと脆弱性
LLM Primer III ウォークスルー第6回。検索で広がった攻撃面 — コーパス汚染、敵対的チャンク、間接プロンプトインジェクション、埋め込み反転、そしてエージェント型 RAG での「混乱した代理人」問題。具体的な攻撃、いずれも実証済みで、いずれも再現可能。
2026-03-23第5章 — 検索パイプラインの設計
LLM Primer III ウォークスルー第5回。単発のベクトル検索はパイプラインではない理由 — ハイブリッド検索、Reciprocal Rank Fusion、クロスエンコーダ再ランキング、そしてクエリ側の書き換えと HyDE が、成熟した本番 RAG の収斂先である構成にどう組み上がるか。
2026-03-22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
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