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12章 — アクセス制御とアイデンティティ
『LLM Primer VII: AIセキュリティ』第12章のウォークスルー。認証と認可、RBAC対ABAC、マルチテナント分離、レート制限、SSOやSCIMを含むエンタープライズガバナンスのオーバーレイ。モデル自身がプリンシパルとなる論点にも触れる。
2026-05-21
第11章 — 可観測性、ロギング、インシデントレスポンス
『LLM Primer VII: AIセキュリティ』第11章のウォークスルー。何をログすべきか、シグネチャ・統計・振る舞いを組み合わせた検知、NIST SP 800-61型のインシデントレスポンスをLLMシステムでどう回すか。OpenTelemetry GenAI規約が土台。
2026-05-20
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9章 — モデル整合性とサプライチェーンリスク
『LLM Primer VII: AIセキュリティ』章別ウォークスルー第9回。モデル成果物を第三者配布のバイナリとして扱う章 — バイナリ配布が常に伴ってきたデシリアライゼーション、バックドア、出所の懸念を辿る。
2026-05-18
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
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第9章 — パフォーマンス、スケーリング、コスト: 本物のエンジニアリング・トレードオフ
LLM Primer I シリーズの第9章です。LLM をスケールで運用する現実 — モデルサイズと能力、レイテンシとスループットのトレードオフ、コストの経済学、量子化、エッジ展開を扱います。フロンティアモデルが、たとえ予算的に手が届いてもしばしば誤った選択肢になる理由も整理します。
2026-02-26LLM Primer I 章ごとのウォークスルー — シリーズ序文とインデックス
LLM Primer I:『生成AIの仕組み』の章ごとに紹介する全12回シリーズの序文とインデックスです。順番に読むことも、関心のある章だけを選んで読むこともできます。12本すべての記事をここから辿れます。
2026-02-17
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
システムインストラクションの設計パターンとは？｜MCP入門 3.1｜生成AIの人格と振る舞いの設計
生成AIの出力に一貫性と目的を持たせるには、システムインストラクションの設計が重要です。MCPにおける役割、トーン、ルール、タスク駆動型など、代表的な設計パターンをわかりやすく解説します。
2025-03-13
7.5 LLMの法的規制とガバナンス：プライバシー保護と倫理対応の重要性
大規模言語モデル（LLM）の法的規制とガバナンスについて解説。プライバシー保護やデータ規制、ガバナンス体制の構築、各国の法的動向に対応したLLM運用のポイントを紹介します。
2024-10-02
7.4 LLMにおけるデータ倫理とバイアス問題 | 公平性を高めるための対策
LLM（大規模言語モデル）のデータ倫理とバイアスの問題について解説。バイアスの発生要因とその影響、バイアス軽減のための対策、法的・社会的な影響についてエンジニア向けに詳述します。
2024-10-01
7.0 LLMの未来の展望と課題 | モデル進化、省リソース、マルチモーダル統合
LLM（大規模言語モデル）の未来の発展と課題をエンジニア向けに解説。モデルの拡大、省リソーストレーニング、マルチモーダルモデルとの統合、データ倫理、法的規制など、技術的・倫理的な課題を詳述します。
2024-09-27
LLM入門: しくみから学ぶ 生成AIの基礎
自然言語処理で注目される大規模言語モデル（LLM）の仕組みやトレーニング方法、応用例をエンジニア向けに分かりやすく解説。GPTやBERTなどの最新モデルの解説も含む、実際にLLMを活用するための実践的なガイド。
2024-09-01