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10章 — 安全なLLMアーキテクチャの設計
『LLM Primer VII: AIセキュリティ』第10章のウォークスルー。分離境界、階層化された検証、宣言的ポリシー、LLM呼び出しに適用されるゼロトラスト — モデルの自制ではなくアーキテクチャが被害範囲の上限を決める章。OPAとCedarにも触れる。
2026-05-19
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
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12章 — 分離型サービングとKubernetes
『LLM Primer VI』ウォークスルー第12回。プリフィルとデコードを別GPUプールに分割し、KVキャッシュをNVLink/InfiniBand上で運ぶ。ポッドを正しい側に留めるKubernetesのプリミティブ。
2026-05-04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8章 — RAGパイプラインにおけるデータ匿名化
LLM Primer III ウォークスルー第8回。生成前 vs 生成後の匿名化、3つの技法ファミリー(マスキング、合成置換、差分プライバシー)、そしてシステムが有用なまま残れるかを左右する有用性 vs プライバシーのトレードオフ。
2026-03-25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。
2026-03-01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
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
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
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
RAGは本当に不要になるのか？長文対応LLM時代の検索戦略を再考する｜LLM入門 7.3
GPT-4 128kやClaude 2の登場により、「検索せず全文渡す」構成が可能になってきました。本記事ではRetrieval不要論の背景と現実的な限界、そしてRAGの再定義について丁寧に解説します。
2025-03-06
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
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
モデルコンテキストの基礎｜MCP入門 第1章｜生成AIが文脈を理解する仕組み
生成AIやChatGPTの出力がなぜ“賢く”見えるのか？その鍵は文脈にあります。MCP（Model Context Protocol）の理解に必要な、AIと文脈の関係、プロンプトとの違い、コンテキストウィンドウの制約などをわかりやすく解説します。
2025-03-02
RAGにおけるプロンプト合成の設計パターンとは？文脈統合で生成精度を高める方法｜LLM入門 6.3
Retrieverで得た情報をLLMにどう渡すかが、RAGの成否を分けます。本記事では、文書構造ごとのプロンプト合成パターンとその効果、生成品質を高めるための設計指針を具体的に解説します。
2025-03-01
RAGとは？検索と生成を組み合わせた新しいAIの仕組み｜LLM入門 2.1
RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、外部知識を検索してLLMの応答に活かす次世代アーキテクチャです。本記事では、RAGの基本フローや構成要素、従来の生成AIとの違いを図解的にわかりやすく解説します。
2025-02-07
ChatGPTだけでは業務に使えない理由とは？｜生成AIの限界とRAGの必要性｜LLM入門 1.1
ChatGPTは汎用的な質問に対しては強力なツールですが、業務利用では限界があります。本記事では、固有知識の欠如、幻覚（hallucination）、情報の鮮度といった構造的課題を解説し、RAGという新たなアプローチの必要性を明らかにします。
2025-02-03
RAGで業務AIを強化する方法とは？｜LLM入門：検索と統合の仕組みを解説
RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、大規模言語モデルに社内ナレッジやFAQを統合し、業務に使えるAIを構築する鍵です。本記事ではRAGの仕組み、活用例、導入のステップまで、わかりやすく解説します。
2025-02-01