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
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。
2026-04-13LLM Primer IV — MCPで設計するAI認知: シリーズ紹介とインデックス
LLM Primerシリーズ第4作『MCPで設計するAI認知』の章ごとウォークスルーの第1回。エージェントがデモの段階から本番運用へ進むためにプロトコル層が必要な理由、本書の対象読者、そして3月30日から4月12日まで14回続く投稿の予定をまとめます。
2026-03-29
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の拡張と統合とは？｜MCP入門 第4章｜RAG・マルチモデル・外部ツール連携の設計手法
MCP（Model Context Protocol）の応用編として、RAGの統合、複数LLMの使い分け、マルチセッション管理、外部ツールとの連携など、生成AIを高度に運用するための設計フレームワークを解説します。
2025-03-17
MCPによる状態制御と再現性の向上とは？｜MCP入門 2.3｜生成AIの安定設計の鍵
生成AIをプロダクトとして安定運用するには、出力の一貫性と再現性が不可欠です。MCP（Model Context Protocol）は文脈と状態を構造化し、モデルの振る舞いを制御・再現可能にします。設計原則から具体例まで詳しく解説。
2025-03-10