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
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6章 — RAG のリスク
『LLM Primer VII: AIセキュリティ』章別ウォークスルー第6回。検索コーパスを非信頼な入力チャネルとして扱う章 — 索引された文書はすべて、モデルから見ればユーザーの質問と同格の命令だからだ。
2026-05-15
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4章 — プロンプトインジェクションとジェイルブレイク
『LLM Primer VII: AIセキュリティ』ウォークスルー第4回。実践的LLMセキュリティ問題の中心に位置する章 — なぜプロンプトインジェクションにはパラメータ化クエリに相当する構造的な修正がなく、多層の部分的防御しかないのかを説明します。
2026-05-13
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8章 — 次世代のKVキャッシュ管理
『LLM Primer VI』ウォークスルー第8回。OSのページングをKVキャッシュに持ち込む章。PagedAttention、H2Oエビクション、InfiniGen、そしてプレフィックスキャッシュ経済圏。
2026-04-30
第6章 — プルーニングと知識蒸留
『LLM Primer VI』ウォークスルー第6回。重み数を直接攻める章。無関係な重みをゼロにし、大きな教師の振る舞いを小さな生徒に転写する。Hopperの2:4スパース性、蒸留、そして3圧縮の順序。
2026-04-28
第1章 — トークン生成のメカニズム
『LLM Primer VI』ウォークスルー第1回。LLMサービングの難問はほぼ全て一つの事実から派生する — トークンを生み出すループはメモリ帯域律速で、購入した高価な演算能力は99.7パーセント遊んでいる。
2026-04-23
LLM Primer VI — シリーズ序文と目次
『LLM Primer VI: AIシステムのスケーリング』ウォークスルー全16回の序文と目次。LLM推論をメモリ帯域、スケジューリング、そしてドルが交錯するエンジニアリング領域として扱う一冊の全体像。
2026-04-22
第2章 — 基盤モデルとプロンプト設計
『LLM Primer V』ウォークスルー第2回。プロンプトエンジニアリングを芸ではなく工学として扱う回。モデル階層、サンプリングパラメータの2つのプロファイル、防御的プロンプトの5部構成、そして構造化出力・制約付きデコーディング。
2026-04-15第9章 — 注意の予算管理
LLM Primer IV ウォークスルー第9回。コンテキスト・ロット、lost-in-the-middleの崖、ツール・ロードアウト・ロット、そして「モデルに欠けている知識はどこに置くべきか」への3つのアーキテクチャ上の答え — MCP、RAG、ファインチューニング。
2026-04-07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2章 — Model Context Protocol (MCP) の正体
LLM Primer IV ウォークスルー第2回。MCPが何を標準化しているのか、Host・Client・Serverの三役割の分割、動的ディスカバリと双方向メッセージがRESTと違って効いてくる場面、そして能力交渉で始まるセッション・ライフサイクル。
2026-03-31第10章 — 主要な評価フレームワーク
LLM Primer III ウォークスルー第10回。評価トライアドを実際に運用できる形にする8つのフレームワークの現場ガイド — メトリックファースト側の RAGAS、TruLens、DeepEval と、可観測性プラットフォーム側の Braintrust、LangSmith、Phoenix、Galileo、Opik、そしてどれもまだ閉じていない評価ギャップ。
2026-03-27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5章 — 位置、順序、系列の構造
LLM Primer II シリーズの第5章をご紹介させていただきます。Attention が抱えていた「順序を見ない」という静かな不具合を、正弦波エンコーディング、相対位置、RoPE、そして Fourier の視点から控えめにたどってまいります。
2026-03-07第2章 — LLM を文脈に置く
LLM Primer II シリーズの第2章です。前作『LLM Primer』の素朴な物語と、本書の数学とを橋渡しする章。LLM とはなにか、事前学習・パラメータ・スケール、データとしての言語、そしてトランスフォーマーが風景を塗り替えた理由。
2026-03-04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3章 — 言語のためのニューラルネットワーク: RNN から Self-Attention へ
LLM Primer I シリーズの第3章です。なぜ Feedforward では言語を扱えなかったか、RNN がどう壁にぶつかったか、そして Attention が何を変えたかを解説します。現代の NLP を定義した3つのニューラルネットワーク形態を、数学アレルギーなしで整理できる構成です。
2026-02-20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。
2026-02-19LLM 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
OpenAI Function CallingとMCPの関係とは？｜MCP入門 2.4｜生成AIの構造化出力と実装設計
OpenAIのFunction Callingは、生成AIが構造化された出力を返す仕組みです。MCP（Model Context Protocol）の文脈・状態設計と深く関係し、再現性や拡張性の高いAI実装を支えます。本節ではその原理と設計のポイントを丁寧に解説します。
2025-03-11
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
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
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
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
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におけるプロンプト合成の設計パターンとは？文脈統合で生成精度を高める方法｜LLM入門 6.3
Retrieverで得た情報をLLMにどう渡すかが、RAGの成否を分けます。本記事では、文書構造ごとのプロンプト合成パターンとその効果、生成品質を高めるための設計指針を具体的に解説します。
2025-03-01
RAGの検索精度を高める設計術：質問の正規化とドキュメントマッチングとは｜LLM入門 6.2
自然文のままでは曖昧なユーザー質問を、検索に適した形式へ整える「質問の正規化」と、意味的に関連する文書を適切に選び出す「マッチング戦略」について、RAG実装の視点からわかりやすく解説します。
2025-02-28
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
RAGに適したベクトル検索エンジンとは？FAISS・Weaviate・Pinecone徹底比較｜LLM入門 4.2
RAGの検索性能を支えるのがベクトル検索エンジンです。本記事では、FAISS・Weaviate・Pineconeといった代表的エンジンの特徴を比較し、導入時に重視すべき観点や選定ポイントをわかりやすく解説します。
2025-02-18
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？検索と生成をつなぐ新しいAIアーキテクチャの全体像｜LLM入門 第2章
RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、検索と生成を組み合わせた新しい生成AIの構造です。本章では、RAGの基本構造、RetrieverとGeneratorの役割、従来の検索との違い、得意・不得意なケースまで、全体像を体系的に解説します。
2025-02-06
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
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
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
1.4 線形代数の感覚をつかむ：ベクトルと空間のイメージ
大規模言語モデル（LLM）は、単語の意味を「ベクトル」として数値で扱っています。本記事では、ベクトルとは何か、なぜ言葉を数で表現するのかをやさしく解説します。LLMの“頭の中”を覗いてみましょう。
2024-10-04
7.3 LLMとマルチモーダルモデルの統合 | 画像、音声、映像との連携による未来のAI
LLM（大規模言語モデル）とマルチモーダルモデルの統合について解説。テキスト以外のデータ（画像、音声、映像など）との連携により、AIシステムの認識能力が飛躍的に向上する具体的な応用例や技術的課題、未来の展望を紹介。
2024-09-30
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