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
第11章 — プラットフォームとオーケストレーション層
『LLM Primer VI』ウォークスルー第11回。プラットフォームの選択はフィーチャーではなく、どの運用モデルがチームの既存文化に合うかの問題である。
2026-05-03
第3章 — 検索拡張生成 (RAG)
『LLM Primer V』ウォークスルー第3回。RAGパイプラインを端から端まで歩き、10件のお気に入り文書で動くデモを、実運用のコーパスに耐えるシステムから分ける技法 — ハイブリッド検索、構造的チャンキング、HyDE、step-back、text-to-SQL — をまとめる。
2026-04-16
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。
2026-04-03LLM 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4章 — 適切なベクトルデータベースの選定
LLM Primer III ウォークスルー第4回。専用設計とPostgres型拡張のアーキテクチャ的分岐、マネージドの主役(Pinecone、Vertex)、オープンソース陣営(Qdrant、Milvus、Weaviate)、埋め込み型の選択肢、そして実際の選択を決める3つの運用軸 — レジデンシー、運用、コスト。
2026-03-21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。
2026-02-26
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
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の設計力とは？プロンプトと文脈の最適化で生成精度を高める方法｜LLM入門 第6章
高性能なLLMと正確な検索結果を活かす鍵は、プロンプトと文脈の設計にあります。本章では、RAGの実運用で成果を出すための構成・整形・トークン最適化の具体的な手法を、設計者の視点から詳しく解説します。
2025-02-26
RAG導入の実践ステップと落とし穴とは？PoCから本番運用までの道筋｜LLM入門 3.4
RAGはPoC（概念実証）では効果を実感しやすい一方で、実運用への移行には注意点が多数あります。本記事では、導入フェーズにおけるステップと、技術・運用・責任設計の観点から見た“落とし穴”とその回避法を解説します。
2025-02-15
6.0 LLMアプリケーションのデプロイとCI/CDパイプラインの構築
LLMアプリケーションをDockerとKubernetesでデプロイし、GitHub Actionsを使用したCI/CDパイプラインの構築方法を解説します。スケーラブルな運用環境の実現に役立つ情報です。
2024-11-20
8.1 モデルサイズと計算コスト - LLMの効率的な運用とコスト削減の技術
LLM（大規模言語モデル）のモデルサイズと計算コストに関する課題を解説し、量子化やプルーニングなどのモデル圧縮技術や、分散学習を通じたトレーニングコスト削減の方法を紹介します。
2024-10-23
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
5.2 LLMの計算リソースとコストの課題 | 最適化手法とクラウド活用
LLM（大規模言語モデル）の運用に伴う計算リソースとコストの課題をエンジニア向けに解説。モデル圧縮、量子化、分散トレーニングなどの最適化手法や、クラウドサービスを活用した効率的なリソース管理の方法について紹介。
2024-09-22