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8章 — 次世代のKVキャッシュ管理
『LLM Primer VI』ウォークスルー第8回。OSのページングをKVキャッシュに持ち込む章。PagedAttention、H2Oエビクション、InfiniGen、そしてプレフィックスキャッシュ経済圏。
2026-04-30
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11章 — 継続的なアップデートとパイプライン最適化
LLM Primer III ウォークスルー、最終回。CDC とインクリメンタルなインデックス更新でコーパスを新鮮に保ち、セマンティックキャッシュとモデル階層化でレイテンシを抑え、4段のフィードバックループで本番テレメトリと実際に行う変更の橋渡しをする — そして第4巻 MCP への橋。
2026-03-28第7章 — アクセス制御の実装
LLM Primer III ウォークスルー第7回。基盤としての文書単位ACL、Microsoft Purview の機密ラベルと統合する RBAC、Zanzibar と SpiceDB による ReBAC、そしてそれらすべての下で動く「事前フィルタ vs 事後フィルタ」の規律。
2026-03-24
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
Azure Cognitive SearchやElasticでRAGを実現する方法｜既存検索基盤を活かす構成とは｜LLM入門 5.4
RAGはLangChainやLlamaIndex以外にも、Azure Cognitive SearchやElasticsearchといった既存インフラでも構築可能です。本記事では、それぞれの特徴や適用例、選定ポイントをわかりやすく整理します。
2025-02-25
LlamaIndexとは何か？RAGにおける文書インデックス構築の強みとLangChainとの違い｜LLM入門 5.3
LlamaIndexは、RAGの文書処理とインデックス管理に特化したライブラリです。本記事では、LlamaIndexの設計思想と主要機能、LangChainとの違いや併用パターン、実務での活用シーンを丁寧に解説します。
2025-02-24
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構築に使える主要ツールとサービスの選び方｜LLM入門 第5章
RAGを実装するには、適切なツールやサービスの選定が不可欠です。本章では、OpenAI Embeddings、LangChain、LlamaIndex、Azure Cognitive Searchなど、RAG構築に役立つ代表的な選択肢を比較・解説します。
2025-02-21
RAGに欠かせない埋め込みモデルとは？意味検索を支える技術解説｜LLM入門 4.1
RAGにおける意味検索の基盤となるのが「埋め込みモデル（Embedding Model）」です。本記事では、OpenAIやSBERTなど代表的モデルの特徴、選定ポイント、チャンク設計との関係をわかりやすく解説します。
2025-02-17
RAGを構築するための技術要素とは？Embeddingから検索・統合まで解説｜LLM入門 第4章
RAG（Retrieval-Augmented Generation）を構築・運用するには、埋め込みモデル、ベクトル検索エンジン、プロンプト整形などの技術が欠かせません。本章では、主要な技術コンポーネントとその選定ポイントを体系的に解説します。
2025-02-16
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
RAGとは何か？「知識の外部化」という新しいAI設計思想｜LLM入門 1.3
従来のAIは知識をモデルに内在化させる方式が主流でした。しかし、変化の激しい業務環境では「知識の外部化」が重要になります。本記事では、RAGによって実現される知識とモデルの分離という設計思想の本質を解説します。
2025-02-05
なぜRAGが必要とされるのか？｜業務利用で見える生成AIの限界とは｜LLM入門 1.2
ChatGPTを業務に導入しようとすると、正確性・柔軟性・更新性に課題が見えてきます。本記事では、企業利用における生成AIの限界と、RAG（Retrieval-Augmented Generation）という新たなアプローチの登場背景を解説します。
2025-02-04