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8章 — アーキテクチャ的デプロイメント・レイアウト
LLM Primer IV ウォークスルー第8回。MCPエコシステムに現れた3つのデプロイメント・レイアウト — 再利用可能エージェント、厳格純粋、ハイブリッド — と、どれがどのプロジェクトに合うかを決める4つの拘束条件。
2026-04-06第6章 — オーケストレーションの基本
LLM Primer IV ウォークスルー第6回。オーケストレーションの基本形 — 逐次パイプラインと並行スキャッタ・ギャザー — と、その前にチームが問うべき前提の問い: そもそもマルチ・エージェントが正解か。
2026-04-04第5章 — トランスポートプロトコルとディスカバリ
LLM Primer IV ウォークスルー第5回。MCPがサポートする3つのトランスポート、Server Cardを含む.well-knownディスカバリ層、そしてサーバーが協調的なネットワーク市民か負債かを決める地味な運用上の関心事 — CORS、Origin検証、キャッシュ。
2026-04-03
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
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
RAGの限界と今後の展望とは？幻覚・検索精度・モデル進化にどう向き合うか｜LLM入門 第7章
RAGには明確な強みがある一方で、限界や課題も存在します。本章では、幻覚対策やハイブリッド検索の可能性、大規模コンテキストモデルとの関係、そして今後の運用と設計戦略について実践的に整理します。
2025-03-03
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
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
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
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
2.0 LLMの基本 ―「なぜLLMはここまで注目されているのか？」を整理
本記事では、LLMの基礎概念として、自然言語処理（NLP）の概要とトランスフォーマーモデルの仕組みについて詳しく説明します。LLMがどのようにして膨大なデータを処理し、高精度な結果を出すのかを理解します。
2024-10-06
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
7.1 LLMの大規模モデル進化 | モデルサイズの拡大とその課題、技術的アプローチ
LLM（大規模言語モデル）の進化について解説。モデルサイズの急速な拡大とそれに伴う課題、そして効率的なトレーニング手法や量子化技術など、技術的なアプローチを紹介します。
2024-09-28
6.2 Pythonを使ったLLM実装例 | Hugging Face, OpenAI, Google Cloud, Azureを活用したテキスト生成
Pythonを使ってLLM（大規模言語モデル）を簡単に実装する方法をエンジニア向けに解説。Hugging Face、OpenAI、Google Cloud、Azureを使用したテキスト生成や感情分析の実装例を紹介します。
2024-09-26
6.1 LLMを試すためのオープンソースツールとAPIの紹介 | Hugging Face, OpenAI, Google Cloud, Azure
LLM（大規模言語モデル）を試すための主要なオープンソースツールやAPIをエンジニア向けに解説。Hugging Face、OpenAI、Google Cloud AI、Microsoft Azure Cognitive Servicesの特徴と使用方法を紹介し、簡単な実装例も提供。
2024-09-25
6.0 実際にLLMを試してみる | オープンソースツールと簡単な実装例
LLM（大規模言語モデル）を実際に試すためのオープンソースツールやAPIを紹介し、エンジニア向けにPythonを使った簡単な実装例を提供します。テキスト生成や会話ボットの構築、デプロイ方法についても解説。
2024-09-24
3.2 LLMのトレーニングステップ | フォワードプロパゲーションとバックプロパゲーションの解説
LLM（大規模言語モデル）のトレーニングプロセスをエンジニア向けに解説。初期化からフォワードプロパゲーション、ロス計算、バックプロパゲーションまで、トレーニングの主要なステップと学習率やハイパーパラメータ調整の重要性について説明します。
2024-09-13
3.0 LLMのトレーニング方法 | データセット、前処理、ファインチューニングの解説
LLM（大規模言語モデル）のトレーニング方法をエンジニア向けに解説。データセットの前処理、トレーニングのステップ、ファインチューニングやトランスファーラーニングを活用した効率的なモデル構築の方法を詳述。
2024-09-11
2.0 LLMの基本的な仕組み | トランスフォーマーと注意機構の解説
LLM（大規模言語モデル）の基本的な仕組みをエンジニア向けに解説。トランスフォーマーモデル、注意機構（Attention Mechanism）、BERT、GPT、T5などの代表的なモデルの特徴を詳しく説明します。
2024-09-06
1.1 LLMとは何か: 定義と概要 | 大規模言語モデルの基本をエンジニア向けに解説
LLM（大規模言語モデル）とは何か？GPTやBERTなどの代表的なモデルや学習の仕組み、自然言語処理における役割をわかりやすく解説。『LLM入門：しくみから学ぶ生成AIの基礎』からの要約版です。
2024-09-03
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