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17章 — 将来の脅威と新しい防御
『LLM Primer VII』ウォークスルー最終回、第17回。まだ形成途上の脅威群 — 自律エージェント、マルチモーダル攻撃面、合成アイデンティティ、2026年半ばのAI対AIのダイナミクス — を扱う章。そしてLLM Primerシリーズ全体を締めくくる回。
2026-05-26
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
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
第5章 — LLMアプリケーションの評価
『LLM Primer V』ウォークスルー第5回。assertEqualはLLM出力に対して死んだと認めた上で、テストの規律を、錨付きジャッジ・RAG Triad・軌跡テストの上に再構築する回。本番トレースが次のリリースを門番する評価セットを養う継続ループも扱う。
2026-04-18
第4章 — AIエージェントとツール呼び出し
『LLM Primer V』ウォークスルー第4回。エージェントを、スキーマ・メモリ層・マルチエージェント配線を工学的に組み立てられて初めて信頼できる「ツールに対してループするLLM」として扱う回。ReAct、契約としてのツールスキーマ、短期/長期/意味の3層メモリ。
2026-04-17
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12章 — プロトコルの堅牢化と防御
LLM Primer IV ウォークスルー第12回。4つの防御クラスタ — 暗号アテステーション、境界付きセッション付きOAuthスコープ規律、ランタイム・サンドボックス、Human-in-the-loopゲート — を組み合わせることで、敵対的条件下でモデルが正しく振る舞うことに依存しない姿勢を作る。
2026-04-10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 — Transformer ブロック
LLM Primer II シリーズの第6章をご紹介させていただきます。フィードフォワード層、活性化関数、「Attention + FFN」がなぜ補完しあう組み合わせなのか、そして深さと幅が表現力に何をもたらすのかを、控えめに眺めてまいります。
2026-03-08第4章 — Attention
LLM Primer II シリーズの第4章をご紹介させていただきます。Attention を直観から導出し、クエリ・キー・バリューの幾何、softmax の温度、マルチヘッド構造、そして Attention をカーネル法として読み直す視点まで、控えめに歩いてまいります。
2026-03-06
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
LLM Memory APIとMCPの違いとは？｜MCP入門 7.2｜ユーザー記憶と文脈設計を統合する方法
ユーザー情報や履歴を保存するMemory APIと、構造的な文脈設計を担うMCPは、目的も実装も異なります。本記事では両者の違いと補完関係、そして信頼性の高いプロンプト設計に向けた統合戦略を具体的に解説します。
2025-04-03
OpenAI GPT、Claude、Geminiの文脈処理とは？｜MCP入門 7.1｜各社LLMの設計思想とMCPの位置づけ
各社LLMは文脈や状態の扱い方に独自のアプローチを持っています。本記事ではOpenAI GPTのSystem MessageとMemory API、Claudeの自己内省型設計、Geminiのマルチモーダル連携を比較し、MCPが果たす中立的な役割を明らかにします。
2025-04-02
JSONスキーマによる状態制御の工夫とは？｜MCP入門 6.4｜一貫性あるAI応答を実現する構造的設計
生成AIの応答を安定化させるには、“状態”の明示が不可欠です。本記事では、MCP設計におけるJSONスキーマの活用方法を詳しく解説し、意図や画面状況をモデルに正しく伝える設計戦略を紹介します。
2025-03-31
マルチセッションとユーザー管理とは？｜MCP入門 4.3｜生成AIで複数会話と文脈を自在に制御する方法
一人のユーザーが複数の会話・プロジェクト・目的を同時に扱う時代において、セッション分離と状態復元は不可欠です。本章では、MCPを活用したマルチセッション設計、履歴管理、テンプレート切替、セキュリティまでを詳しく解説します。
2025-03-20
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
RAGとの統合設計とは？｜MCP入門 4.1｜生成AIの文脈構築を強化する検索補助付き設計
RAG（検索補助付き生成）は、生成AIに最新情報や社内知識を与える鍵です。本章では、MCPとの接続方法、FAQ注入、要約統合、テンプレートとの連携など、RAGとコンテキスト設計を統合する具体的手法を紹介します。
2025-03-18
ユーザー状態とモデル状態の同期とは？｜MCP入門 3.4｜生成AIの一貫した応答設計
生成AIの出力の一貫性を保つには、ユーザーとモデルの状態を同期させることが重要です。MCPでは、セッションメモリ、タスク管理、ステートマシン、感情トラッキングなどを活用して文脈と目的を揃える設計が求められます。
2025-03-16
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
Model Context Protocol（MCP）とは何か？｜MCP入門 第2章｜生成AIの文脈設計の新常識
MCP（Model Context Protocol）とは、生成AIにおける文脈と状態を体系的に制御・再現するための設計原則です。本章ではMCPの定義、従来のプロンプト設計との違い、状態設計による一貫性の向上、実装例などをわかりやすく解説します。
2025-03-07
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
RAGを強化するハイブリッド検索とMulti-Vector戦略とは？検索の多視点化と精度向上の設計｜LLM入門 7.2
意味検索とキーワード検索を組み合わせるハイブリッド検索、複数の視点から検索するMulti-Vector RAG。どちらもRetrieverの精度と柔軟性を高める先進的な手法です。本記事では構成・効果・導入の注意点を解説します。
2025-03-05
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
大規模言語モデルと対話型AIの「思考状態」を設計するプロトコルの基礎と応用
ChatGPTをはじめとする大規模言語モデル（LLM）の応答精度を高める鍵、それがModel Context Protocol（MCP）です。AIに“文脈”を理解させる新しい設計手法を、初心者にもわかりやすく解説します。
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
Azure Cognitive SearchやElasticでRAGを実現する方法｜既存検索基盤を活かす構成とは｜LLM入門 5.4
RAGはLangChainやLlamaIndex以外にも、Azure Cognitive SearchやElasticsearchといった既存インフラでも構築可能です。本記事では、それぞれの特徴や適用例、選定ポイントをわかりやすく整理します。
2025-02-25
LlamaIndexとは何か？RAGにおける文書インデックス構築の強みとLangChainとの違い｜LLM入門 5.3
LlamaIndexは、RAGの文書処理とインデックス管理に特化したライブラリです。本記事では、LlamaIndexの設計思想と主要機能、LangChainとの違いや併用パターン、実務での活用シーンを丁寧に解説します。
2025-02-24
LangChainでRAGを構築する方法とは？RetrieverからLLM連携まで徹底解説｜LLM入門 5.2
LangChainはRAG構築において、Retriever・LLM・プロンプトを一貫してつなぐフレームワークです。本記事では、各モジュールの役割と構成例、導入のメリット・注意点までを、実装の視点からわかりやすく解説します。
2025-02-23
OpenAI Embeddingsとベクトル検索エンジンの連携方法｜RAG構築の基本｜LLM入門 5.1
RAGを構築する上で基本となるのが、OpenAIの埋め込みモデルとベクトルストアの組み合わせです。本記事では、text-embedding-ada-002の特徴と、FAISSやPineconeとの連携設計、実装時の注意点を詳しく解説します。
2025-02-22
セマンティック検索とキーワード検索の違いとは？RAGの精度を左右する検索技術｜LLM入門 4.4
RAGでは従来のキーワード検索ではなく、意味ベースのセマンティック検索が活用されます。本記事では、両者の違いと特性、ハイブリッド検索の活用法までを比較しながら、実務での使い分け方を丁寧に解説します。
2025-02-20
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
RAGでFAQ対応を自動化する方法と効果とは？顧客サポートをAIで強化｜LLM入門 3.2
RAGを活用したFAQ対応Botは、顧客の自然な質問に対して意味ベースで文書を検索し、正確でわかりやすい回答を生成します。本記事では、EC事業者の導入事例とともに、設計・運用のポイントや導入効果を具体的に解説します。
2025-02-13
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は何に向いている？生成AIの得意・不得意を整理｜LLM入門 2.4
RAGは社内ナレッジ検索やFAQ応答に優れた効果を発揮しますが、数値計算やリアルタイム情報の処理には課題もあります。本記事では、RAGが得意なユースケースと不得意な場面を丁寧に解説し、導入判断の視点を提供します。
2025-02-10
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
7.0 LLMの未来の展望と課題 | 自然言語処理の進化と技術的チャレンジ
LLM（大規模言語モデル）の進化と今後の可能性について解説。技術的課題や新しいアプリケーションの展望、エンジニアに必要なスキルを紹介します。
2024-11-24
6.3 LLMのCI/CDパイプライン構築 | GitHub ActionsとJenkinsの活用
LLMアプリケーションの継続的インテグレーションと継続的デリバリーを実現するためのGitHub ActionsとJenkinsの設定方法を解説。自動化されたテストとデプロイにより、リリース速度と品質を向上します。
2024-11-23
6.2 LLMモデルのバージョニングとモニタリング | MLflowとPrometheusを活用
LLMモデルの管理を効率化するためのバージョニングとモニタリング手法を解説。MLflowでモデルをバージョン管理し、PrometheusとGrafanaでリアルタイムにパフォーマンスを監視します。
2024-11-22
6.1 LLMアプリケーションのスケーラブルなデプロイ | DockerとKubernetesの活用
LLMアプリケーションをDockerでコンテナ化し、Kubernetesでスケーラブルにデプロイする方法を解説します。Pythonベースのアプリケーションに最適なデプロイ手法です。
2024-11-21
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
5.3 NLUとNLGの活用｜高度なチャットボットの設計と実装
NLU（自然言語理解）とNLG（自然言語生成）の技術を使用して、よりインテリジェントなチャットボットを構築する方法をPythonの実装例とともに解説。
2024-11-19
5.2 コンテキストを保持したマルチターン会話の実装｜LLM活用ガイド
LLMを用いたコンテキストを保持したマルチターン会話の実装方法を紹介。FlaskとRedisを使用したスケーラブルなチャットボットの設計とPythonのサンプルコードを掲載。
2024-11-18
5.1 LLMを活用したチャットボットの基本アーキテクチャ｜Python実装ガイド
LLMを活用したチャットボットの基本アーキテクチャとPythonによる簡単なAPI実装例を紹介。FlaskやFastAPIを使用したスケーラブルな設計方法を解説。
2024-11-17
5.0 LLMを活用したチャットボット構築ガイド｜Pythonでの実装例付き
LLMを活用してチャットボットを構築する方法を解説。Pythonでの実装例と、スケーラブルなデプロイ手法も紹介。
2024-11-16