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15章 — 安全なAI組織の構築
『LLM Primer VII』ウォークスルー第15回。セキュリティ文化、レッドチーム、ベンダーリスク、継続評価、そして長期のモデル運用管理を、AIセキュリティの規律を年単位で支える組織インフラとして扱う章を紹介する。
2026-05-24
第13章 — 規制の状況
『LLM Primer VII: AIセキュリティ』第13章のウォークスルー。EU AI Act、GDPR、米国の連邦と州、シンガポール、日本、韓国 — 統一されていない規制の状況を歩き、監査可能性、モデルカード、リスク分類の枠組みを技術的統制に対応づける。
2026-05-22
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2章 — LLMシステムの脅威モデリング
『LLM Primer VII: AIセキュリティ』ウォークスルー第2回。Shostack の4つの問い、STRIDE、PASTA、MITRE ATLAS を、あらゆる入力を潜在的な指示として読む確率的関数を最も強力な構成要素として持つシステムに適用する、という章です。
2026-05-11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3章 — アドバンスト・チャンキングのフレームワーク
LLM Primer III ウォークスルー第3回。チャンキングのスペクトラム、オーバーラップの神話、検索品質を静かに殺す「コンテキストの崖」、そしてフロンティアの計算を書き換えたコンテクスチュアル・リトリーバルとレイトチャンキングを整理します。
2026-03-20第1章 — RAGアーキテクチャの進化
LLM Primer III ウォークスルー第1回。ベースモデルの2つの構造的制約 — 凍結された知識と、出典が示せないこと — に対するアーキテクチャ上の単一の答えが、3年で4つの顔を持つに至った話です。Naive、Advanced、Modular、Agentic という4つの姿勢と、検索よりもファインチューニングが効く場面を整理します。
2026-03-18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
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
人格・役割・意図の設計とは？｜MCP入門 7.4｜AIの“存在”をプロトコルで定義する方法
AIが人格を持ち、役割を柔軟に切り替え、意図を理解して発話する時代が始まろうとしています。本記事では、MCPによってこうした構成要素をどのように設計・再現し、対話的存在としてのAIを実現できるのかを解説します。
2025-04-05W3CのAI Context仕様とは？｜MCP入門 7.3｜文脈の国際標準化とMCPの役割
AIの意思決定や会話文脈を明示的に設計するため、W3CではAI Context仕様の標準化が進んでいます。本記事ではその動向と、MCPとの親和性や将来のマッピング可能性について詳しく解説します。
2025-04-04
LLM Memory APIとMCPの違いとは？｜MCP入門 7.2｜ユーザー記憶と文脈設計を統合する方法
ユーザー情報や履歴を保存するMemory APIと、構造的な文脈設計を担うMCPは、目的も実装も異なります。本記事では両者の違いと補完関係、そして信頼性の高いプロンプト設計に向けた統合戦略を具体的に解説します。
2025-04-03
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
“明示的な制約”と“暗黙の指示”の違いとは？｜MCP入門 6.1｜AIが期待に応えるためのプロンプト設計術
生成AIは指示されたことだけでなく、空気や文脈を読むことも求められます。本記事では、プロンプトにおける“明示的な制約”と“暗黙の指示”の違いを解説し、MCP設計を通じて誤解を防ぎ、意図通りの応答を得るための設計手法を紹介します。
2025-03-28
ドキュメントベース質問応答（RAG）でのContext設計とは？｜MCP入門 5.3｜情報の構造化で精度と説明力を高める方法
RAG（検索補助生成）で生成AIが正確に応答するためには、検索結果をどのように文脈化するかが鍵です。MCP設計により、取得情報のスロット化・優先度付け・役割づけを行い、安定した回答と説明責任のある出力を実現する方法を解説します。
2025-03-25
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
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
従来のプロンプト設計とMCPの違いとは？｜MCP入門 2.2｜生成AI設計の新常識
プロンプトエンジニアリングでは限界がある。MCP（Model Context Protocol）は、文脈と状態を分離・構造化することで、一貫性・拡張性・再現性を備えた生成AIの設計を可能にします。従来手法との違いを比較しながら丁寧に解説。
2025-03-09
RAGは今後も必要か？生成AI時代における検索設計の価値と使い続ける理由｜LLM入門 7.4
長文処理に優れたLLMが登場する中で、RAGを使い続ける意味とは何か。本記事では、情報制御・更新性・出典明示・組織ナレッジ活用という観点から、RAGの価値と今後の活かし方を再評価します。
2025-03-07
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
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
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
4.4 LLMによるコード生成 | 生産性を高める自動コード生成とその応用
LLM（大規模言語モデル）を活用したコード生成の仕組みをエンジニア向けに解説。テンプレートコードや関数の自動生成、テストコードの生成など、開発現場での応用例とともに、GitHub Copilotなどの事例を紹介。
2024-09-19
4.0 LLMの応用例 | テキスト生成、質問応答、翻訳、コード生成での活用
LLM（大規模言語モデル）の応用例をエンジニア向けに解説。テキスト生成、質問応答システム、翻訳、要約、コード生成など、LLMが様々な分野でどのように活用されているかを詳述します。
2024-09-15