LLM入門

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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

システムメッセージ vs ユーザープロンプトとは？｜MCP入門 6.2｜LLMの人格と応答品質を分ける設計手法

プロンプトには“誰が話すか”という役割の違いがあります。本記事では、システムメッセージとユーザープロンプトの違いを明確化し、モデルの態度・目的意識・人格形成に与える影響、MCP設計への応用を詳しく解説します。
2025-03-29

“明示的な制約”と“暗黙の指示”の違いとは？｜MCP入門 6.1｜AIが期待に応えるためのプロンプト設計術

生成AIは指示されたことだけでなく、空気や文脈を読むことも求められます。本記事では、プロンプトにおける“明示的な制約”と“暗黙の指示”の違いを解説し、MCP設計を通じて誤解を防ぎ、意図通りの応答を得るための設計手法を紹介します。
2025-03-28

ツール活用 / マルチエージェントシステムでのMCP適用例とは？｜MCP入門 5.4｜複数エージェントとツールを統合する文脈設計

ツール活用やマルチエージェント設計では、AIが状態や目的を共有しながら協調する必要があります。MCPを活用することで、共通の文脈管理・状態同期・出力整理を実現し、複雑な連携を安定運用できる方法を解説します。
2025-03-26

タスク分離とセッション切り替えとは？｜MCP入門 5.2｜AI応答の誤りを防ぐ文脈設計

1人のユーザーが複数の目的でAIと対話する時、文脈の混在は誤応答や情報漏洩の原因になります。MCPによるセッションIDやタスクタグの活用により、タスク単位の文脈を安全かつ自然に切り替える方法を詳しく解説します。
2025-03-24

チャットボットの履歴管理とは？｜MCP入門 5.1｜スコープ制御で精度とコストを最適化する設計

生成AIチャットボットの応答品質は、会話履歴の設計に大きく左右されます。本記事では、MCPを活用して履歴の粒度・要約・トピック切り替えを制御し、自然かつ効率的なチャット体験を作る方法を解説します。
2025-03-23

外部ツールとのプロトコル統合とは？｜MCP入門 4.4｜カレンダー・チャット・CRMをAIと連携する設計法

SlackやGoogle Calendar、Salesforceなどの外部ツールと生成AIを連携し、チャットから予定作成や顧客データ操作を行う方法を解説。MCPを活用し、文脈の更新・アクション提案・認証設計まで詳しく紹介します。
2025-03-21

テンプレートとスロットの設計とは？｜MCP入門 3.3｜生成AIの柔軟で安全な文脈構築法

生成AIの出力に一貫性と安全性を持たせるには、テンプレートとスロット設計が重要です。本章では、プロンプトテンプレート、文脈スロット化、入力サニタイズなど、再利用とセキュリティを両立する具体的なパターンを解説します。
2025-03-15

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

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時代の設計者とは？検索と生成をつなぎ、AIを業務に根づかせる方法｜LLM入門 終章

RAGの本質は、情報の選別と構造化を通じて生成AIの文脈を設計すること。本章では、生成AI時代に求められる「検索と生成をつなぐ設計者」の役割と、今後の学びと実装の地図を示します。
2025-03-08

RAGは今後も必要か？生成AI時代における検索設計の価値と使い続ける理由｜LLM入門 7.4

長文処理に優れたLLMが登場する中で、RAGを使い続ける意味とは何か。本記事では、情報制御・更新性・出典明示・組織ナレッジ活用という観点から、RAGの価値と今後の活かし方を再評価します。
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

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における幻覚とは？情報の過不足を防ぎ生成精度を高める設計法｜LLM入門 7.1

RAG構成でも、LLMによる幻覚（hallucination）は発生します。本記事では、Retriever精度、プロンプト設計、出典明示などにより幻覚を抑える具体的な方法と、検知・評価の技術までを丁寧に解説します。
2025-03-04

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の回答精度を左右するコンテキスト整形とは？LLMへの最適な情報の渡し方｜LLM入門 4.3

RAGにおいてRetrieverが抽出した情報をどのように整形し、LLMに渡すかは、出力の質に直結します。本記事では、プロンプト設計・チャンク構造・トークン最適化など、回答品質を高めるための整形技術を詳しく解説します。
2025-02-19

ChatGPTだけでは業務に使えない理由とは？｜生成AIの限界とRAGの必要性｜LLM入門 1.1

ChatGPTは汎用的な質問に対しては強力なツールですが、業務利用では限界があります。本記事では、固有知識の欠如、幻覚（hallucination）、情報の鮮度といった構造的課題を解説し、RAGという新たなアプローチの必要性を明らかにします。
2025-02-03

なぜ今RAGが必要なのか？｜ChatGPTの限界と知識の外部化｜LLM入門 第1章

ChatGPTだけでは業務に使えない──その理由は、固有情報の欠如や幻覚、情報の鮮度にあります。本章では、こうした生成AIの限界と、RAG（Retrieval-Augmented Generation）が求められる背景を丁寧に解説します。
2025-02-02

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

8.2 LLMにおけるバイアスと倫理的課題 - 公平で信頼性の高いAIの実現に向けた取り組み

LLM（大規模言語モデル）が抱えるバイアスと倫理的課題について解説し、データバイアス軽減の技術や説明可能なAI（XAI）の役割を紹介します。より公平で信頼性の高いAIシステムを構築するための今後の展望も説明します。
2024-10-24

5.2 勾配降下法とバックプロパゲーション - LLMのトレーニング手法の解説

勾配降下法とバックプロパゲーションは、LLM（大規模言語モデル）のトレーニングにおける重要な手法です。損失関数の勾配を効率的に計算し、モデルのパラメータを最適化するプロセスを詳しく解説します。
2024-10-15

5.1 損失関数の重要性 - LLMにおけるモデル最適化のカギ

損失関数は、モデルの最適化において重要な役割を果たし、LLMの精度向上に寄与します。クロスエントロピー損失関数や過学習、学習不足の検出に役立つ損失関数の仕組みを解説します。
2024-10-14

5.0 勾配降下法とモデル最適化 - LLMのトレーニング手法解説

勾配降下法は、LLM（大規模言語モデル）のトレーニングにおける重要な最適化手法です。クロスエントロピー損失やミニバッチ勾配降下法、勾配クリッピングを使ってモデルの精度を向上させる仕組みを解説します。
2024-10-13

4.0 トランスフォーマーの数理 - セルフアテンションとマルチヘッドアテンションの仕組み

トランスフォーマーモデルにおける数理的な仕組みを解説します。セルフアテンションメカニズムの行列演算や、マルチヘッドアテンションによる文脈理解の向上について詳しく説明します。
2024-10-11

3.1 確率論と統計 - LLMにおける言語生成と予測の基礎

確率論と統計は、LLMの言語生成や次の単語の予測において重要な役割を果たします。n-gramモデル、マルコフ連鎖、最大尤度推定（MLE）など、LLMの予測精度を向上させる数理的手法について解説します。
2024-10-09

3.0 LLMの数理モデル - 確率論と線形代数の基礎解説

LLMの動作に深く関わる数理モデルについて解説します。確率論や統計がどのように言語生成に使われ、線形代数が単語埋め込みやベクトル空間での計算にどのように貢献しているのかを詳しく説明します。
2024-10-08

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

7.5 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

1.0 LLM入門 - 大規模言語モデルの仕組みと数学的アプローチの解説

本記事では、LLM（大規模言語モデル）の仕組みを数学的視点から解説します。トランスフォーマーモデルや勾配降下法といった技術をわかりやすく説明し、エンジニア向けにLLMの理解を深めるための基礎知識を提供します。
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

LLM入門 - 数学で理解する大規模言語モデルの仕組み

大規模言語モデル（LLM）の基礎から応用までを初心者向けにわかりやすく解説。LLMの仕組み、トレーニング、活用方法を体系的に学べる入門ガイド。
2024-10-01

4.4 LLMによるコード生成 | 生産性を高める自動コード生成とその応用

LLM（大規模言語モデル）を活用したコード生成の仕組みをエンジニア向けに解説。テンプレートコードや関数の自動生成、テストコードの生成など、開発現場での応用例とともに、GitHub Copilotなどの事例を紹介。
2024-09-19

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任 弘毅

株式会社レシートローラーにて開発とサポートを担当。POSレジやShopifyアプリ開発の経験を活かし、業務のデジタル化を促進。

下田 昌平

開発と設計を担当。1994年からプログラミングを始め、今もなお最新技術への探究心を持ち続けています。