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
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2章 — インテリジェント文書パース
LLM Primer III ウォークスルー第2回。PDF はテキストファイルではなく、レイアウト指定書である。素朴な変換が何を捨て、レイアウト認識パーサーは何を取り戻すのか。LlamaParse、Docling、Unstructured、Marker-PDF、Firecrawl、DeepSeek-OCR の現在地と、ページ画像を直接検索するマルチモーダル系の道筋を整理します。
2026-03-19第12章 — LLM の実世界応用
LLM Primer II シリーズの第12章を紹介します。テキスト生成、要約、質問応答、翻訳、推論 — 一見ばらばらに見える応用が、ひとつの「次トークン分布」の上に静かに並んでいることを、これまでの数学のレンズで見直す章です。
2026-03-14第10章 — ポストトレーニングとアラインメントの数学
LLM Primer II シリーズの第10章です。事前学習で出来上がった「賢いが野生のままの次トークン予測器」を、いかにして役に立つアシスタントへと飼い慣らすか。教師ありファインチューニング、Bradley–Terry に基づく報酬モデル、KL の手綱付き RLHF、そして報酬モデルも RL ループも消し去る DPO の鮮やかな導出。アラインメントの数学を、3つの楽章として整理します。
2026-03-12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。
2026-02-24第4章 — Transformer アーキテクチャ: 現代AIのエンジンの中身
LLM Primer I シリーズの第4章です。Transformer ブロックをツアーします。Self-Attention、位置エンコーディング、層のスタックがどう組み合わさって、現代の LLM の基盤となるアーキテクチャを構成しているか。Transformer のスケーリングがなぜ機能するか、そして何のコストがかかるかも明快に解説します。
2026-02-21第2章 — 確率、トークン、テキスト: 次の単語を当てるゲーム
LLM Primer I シリーズの第2章です。LLM がテキストをトークンに変換する仕組み、なぜ言語モデリングが本質的に確率の問題なのか、そして昔の n-gram アプローチが汎化できるニューラルモデルにどう道を譲ったかを解説します。パープレキシティのやさしい言葉での説明と、トークン境界がなぜ重要かも扱います。
2026-02-19第1章 — 大規模言語モデルとは何か (見出しの先へ)
LLM Primer I シリーズの第1章です。「大規模」「言語」「モデル」が本当に何を意味するのかをひも解き、ルールベースシステムからニューラルネットへの移行を追い、現代のLLMの動作についての3つの大きな誤解を取り上げます。この先のすべての土台となる、明快で読みやすい入口です。
2026-02-18
JSONスキーマによる状態制御の工夫とは？｜MCP入門 6.4｜一貫性あるAI応答を実現する構造的設計
生成AIの応答を安定化させるには、“状態”の明示が不可欠です。本記事では、MCP設計におけるJSONスキーマの活用方法を詳しく解説し、意図や画面状況をモデルに正しく伝える設計戦略を紹介します。
2025-03-31
ストラクチャード・コンテキスト vs ナチュラル・プロンプティングとは？｜MCP入門 6.3｜構造化と柔軟性を両立するプロンプト設計
生成AIに文脈を渡すには、JSON形式の構造化データか自然言語プロンプトか、どちらが適切か。本記事では、MCP設計において“ストラクチャード・コンテキスト”と“ナチュラル・プロンプティング”の違いと併用戦略を詳しく解説します。
2025-03-30
モデルの“意図解釈”と状態伝達とは？｜MCP入門 6.0｜プロンプトに込められた意図を理解するLLM設計
LLMが正しく応答するためには、文脈だけでなく“何を求められているか”という意図を読み取る力が不可欠です。本章では、明示的な制約・システムメッセージ・構造化文脈などを通じて、モデルがどのように内部状態を形成するかを解説します。
2025-03-27
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
モデルはなぜ文脈を必要とするのか？｜MCP入門 1.1｜生成AIとコンテキスト理解
ChatGPTをはじめとする生成AIは、入力だけでなく“文脈”によって出力を変えています。なぜ文脈が必要なのか、モデルはどう背景を読み取るのか。MCP設計の基礎となる文脈理解について、具体例を交えて丁寧に解説します。
2025-03-03
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とMCPの関係とは？RetrieverとLLMの役割分担を明確にする設計法｜LLM入門 6.1
RAG構成を安定的に運用するには、RetrieverとLLMの責任範囲を明確にする必要があります。本記事では、MCP（Model Context Protocol）を活用して、指示・文脈・入力の3層に分けた設計の考え方を解説します。
2025-02-27
セマンティック検索とキーワード検索の違いとは？RAGの精度を左右する検索技術｜LLM入門 4.4
RAGでは従来のキーワード検索ではなく、意味ベースのセマンティック検索が活用されます。本記事では、両者の違いと特性、ハイブリッド検索の活用法までを比較しながら、実務での使い分け方を丁寧に解説します。
2025-02-20
RAGで専門文書を活用する方法｜法務・医療・教育分野での事例と効果｜LLM入門 3.3
法律文書、医療ガイドライン、教育要綱など、専門性の高い情報を誰もが使いやすくするにはどうすればよいか。本記事では、RAGを活用して専門文書を自然言語で引き出す仕組みと、実際の活用事例を丁寧に解説します。
2025-02-14
RAGで社内ナレッジBotを構築する方法と導入効果｜LLM入門 3.1
就業規則や業務手順が整備されていても、社員が情報を引き出せない現実があります。本記事では、RAGを活用して社内文書に基づくナレッジBotを構築し、社内問い合わせ削減と業務効率向上を実現した事例を紹介します。
2025-02-12
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と従来の検索の違いとは？意味ベース検索と生成の融合を解説｜LLM入門 2.3
RAGは従来のキーワード検索やFAQとは異なり、意味的に関連する情報を抽出し、生成AIによって自然な回答を構成します。本記事では、RAGの検索の仕組みと従来手法との違いを、事例と比較を交えてわかりやすく解説します。
2025-02-09
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？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
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
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
なぜ今RAGが必要なのか？｜ChatGPTの限界と知識の外部化｜LLM入門 第1章
ChatGPTだけでは業務に使えない──その理由は、固有情報の欠如や幻覚、情報の鮮度にあります。本章では、こうした生成AIの限界と、RAG（Retrieval-Augmented Generation）が求められる背景を丁寧に解説します。
2025-02-02
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
7.3 マルチモーダルモデルとLLMの統合 | テキスト、画像、音声、映像の融合技術
マルチモーダルモデルとLLMの統合により、テキスト、画像、音声、映像を同時に処理することで、より深い理解と高精度な応答が可能になります。具体的な技術と応用例を紹介します。
2024-11-26
7.1 LLMの大規模モデル進化 | 性能向上と技術的課題
LLMの大規模モデル化による性能向上と、計算リソースやトレーニングコストの課題を解説。エンジニアが対応すべき技術と今後の展望を紹介します。
2024-11-25
7.0 LLMの未来の展望と課題 | 自然言語処理の進化と技術的チャレンジ
LLM（大規模言語モデル）の進化と今後の可能性について解説。技術的課題や新しいアプリケーションの展望、エンジニアに必要なスキルを紹介します。
2024-11-24
6.0 LLMアプリケーションのデプロイとCI/CDパイプラインの構築
LLMアプリケーションをDockerとKubernetesでデプロイし、GitHub Actionsを使用したCI/CDパイプラインの構築方法を解説します。スケーラブルな運用環境の実現に役立つ情報です。
2024-11-20
5.3 NLUとNLGの活用｜高度なチャットボットの設計と実装
NLU（自然言語理解）とNLG（自然言語生成）の技術を使用して、よりインテリジェントなチャットボットを構築する方法をPythonの実装例とともに解説。
2024-11-19
5.2 コンテキストを保持したマルチターン会話の実装｜LLM活用ガイド
LLMを用いたコンテキストを保持したマルチターン会話の実装方法を紹介。FlaskとRedisを使用したスケーラブルなチャットボットの設計とPythonのサンプルコードを掲載。
2024-11-18
5.1 LLMを活用したチャットボットの基本アーキテクチャ｜Python実装ガイド
LLMを活用したチャットボットの基本アーキテクチャとPythonによる簡単なAPI実装例を紹介。FlaskやFastAPIを使用したスケーラブルな設計方法を解説。
2024-11-17
5.0 LLMを活用したチャットボット構築ガイド｜Pythonでの実装例付き
LLMを活用してチャットボットを構築する方法を解説。Pythonでの実装例と、スケーラブルなデプロイ手法も紹介。
2024-11-16
LLM入門：Pythonを用いたLLMアプリケーション構築ガイド | API設計、微調整、デプロイ
Pythonエンジニア向けに、LLM（大規模言語モデル）を活用したアプリケーションの構築方法を徹底解説。FlaskやFastAPIを使ったAPI設計、モデルの微調整（ファインチューニング）、データ前処理の自動化、推論速度の最適化、Docker/Kubernetesを使ったデプロイまで、実践的な内容をカバーします。
2024-11-01
9.1 LLMを理解するための次のステップ - 実践的な学習方法とプロジェクト参加のすすめ
LLM（大規模言語モデル）の基礎を学んだエンジニアが、さらなる学びを進めるための次のステップを紹介します。研究論文の精読、実践的プロジェクトの参加、モデルのカスタマイズや最適化手法について詳しく解説します。
2024-10-26
7.2 質問応答システムと機械翻訳 - LLMによる自然言語処理の応用技術
LLM（大規模言語モデル）を活用した質問応答システムと機械翻訳の技術について詳しく解説します。カスタマーサポートの自動化、国際ビジネス、観光業界などでの具体的な応用例を紹介します。
2024-10-21
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
7.0 LLMの具体的な応用例 - 自然言語生成、機械翻訳、医療、法律、教育分野の利用事例
LLM（大規模言語モデル）は、自然言語生成、機械翻訳、医療、法律、教育など、様々な分野で幅広く応用されています。具体的な応用事例を通じて、LLMの現実世界での活用方法を紹介します。
2024-10-19
4.0 トランスフォーマーの数理 - セルフアテンションとマルチヘッドアテンションの仕組み
トランスフォーマーモデルにおける数理的な仕組みを解説します。セルフアテンションメカニズムの行列演算や、マルチヘッドアテンションによる文脈理解の向上について詳しく説明します。
2024-10-11
トランスフォーマーモデルとは？仕組みと特徴をやさしく解説｜LLM入門 2.4
自然言語処理を飛躍させたトランスフォーマーとは何か？本記事では、大規模言語モデル（LLM）を支える中核技術「トランスフォーマー」の構造やセルフアテンションの考え方を直感的に解説。GPTやChatGPTの背景にある革新的仕組みに触れます。
2024-10-06
自然言語処理（NLP）とは？｜LLM入門 2.3｜大規模言語モデルがもたらした進化
NLP（自然言語処理）は、人間の言葉をコンピュータが理解・分析・生成するための技術です。本記事では、テキスト分類・翻訳・要約などのNLPの代表的なタスクと、LLM（大規模言語モデル）の登場によって何が変わったのかを簡潔に解説します。
2024-10-06
LLMの構成要素とは？｜LLM入門 2.2｜トークン・ベクトル・パラメータで理解する内部構造
LLM（大規模言語モデル）の内部で何が起きているのか？本記事では、トークン化・埋め込み（Embedding）・パラメータ・アーキテクチャなど、モデルを構成する基本要素をわかりやすく解説します。自然言語を数値で処理するAIの仕組みを学びましょう。
2024-10-06
2.1 LLM（大規模言語モデル）とは、人間の言葉を“理解しようとする”AIのしくみ
自然言語処理（NLP）の基本概念と、その数学的手法を解説します。確率論、統計、線形代数を利用したアプローチを通じて、NLPがどのようにテキストを理解・生成し、LLMに応用されているのかを紹介します。
2024-10-06