#LLM

企業がLLMをカスタマイズする3つの手法——プロンプトエンジニアリング・RAG・ファインチューニング——をコスト・技術難易度・ユースケースで比較する。LoRA・QLoRAの台頭で変わったファインチューニングの現実と、2026年時点でどちらを選ぶべきかの判断基準を整理した。

RAGの基本アーキテクチャから最新の改善手法まで体系的に解説する。チャンキング戦略の選び方、Embeddingモデルの比較、リランキングによる精度改善、ハイブリッド検索の実装——2026年時点でのベストプラクティスをPythonコード例とともに整理した。

フランスのMistral AIが開発するMistral Large 2は、欧州規制に適合した高性能LLMとして注目を集める。コンプライアンス面での強み、日本語対応の現状、GPT-4クラスとの性能差を検証する。

ChatGPTやClaudeを使っていると出てくる「コンテキストウィンドウ」。これが長いほどAIの「記憶力」が上がる。何が変わるのか、なぜ重要なのかを具体的に説明する。

LLM APIのコスト削減に有効なキャッシュ戦略を解説します。完全一致キャッシュとセマンティックキャッシュの違い、Redisを使った実装例、Prompt Cachingとの使い分けまでカバーします。

GPT-4が登場した2023年と比較して、LLMのトークン単価は劇的に下落している。価格推移を振り返りながら、2026年現在のコスト計算の実践例と選定基準を整理する。

ファインチューニングとRAGはどちらも「LLMを自社データに適応させる」手法だが、コスト・精度・保守性の観点で大きく異なる。2026年現在の選択基準をユースケース別に整理する。

LoRAはLLMを少ないメモリ・時間でファインチューニングできる手法です。フルファインチューニングとの違い、低ランク行列という数学的直感、QLoRAとの比較まで非エンジニアにも分かるよう解説します。

プロンプトインジェクションはAIシステムへの新しいサイバー攻撃手法だ。どんな仕組みで動くのか、Claude CodeやLLMを使ったアプリはどう守るべきか、実例をもとに解説する。

LLMを軽量化する量子化技術（INT8・INT4・GPTQ・GGUF・AWQ）の違いを解説。精度とサイズのトレードオフ、用途ごとの選び方まで実践的にまとめる。

LLMの生成速度を大幅に向上させるSpeculative Decodingの仕組みを解説。ドラフトモデルとターゲットモデルの役割、実際の速度改善の規模、導入時の注意点まで技術的に詳しく解説する。

コンテキストウィンドウが長くなった技術的背景（Flash AttentionやSparse Attentionなど）を解説。長文処理の実際の限界と実務での対策まで、技術と実用を橋渡しする記事。

LLMがテキストを処理する単位「トークン」の仕組みをわかりやすく解説。日本語のトークン数がなぜ多くなるか、APIコストへの影響まで実務で役立つ知識をまとめる。

Naive RAG・Modular RAG・Advanced RAGの違いを段階的に解説。検索精度を上げるためのチューニング手法（Reranking・HyDE・クエリ変換など）も含め、実装の全体像をまとめる。

AIが自信満々に嘘をつく「ハルシネーション」。なぜ起きるのかを技術的に解説し、業務で頻度を下げる実践的な方法を紹介する。RAGとの関係、プロンプト設計の工夫まで。

LLMのFunction Calling（関数呼び出し）の仕組みをAPIレベルで解説。Claude・OpenAIでの実装パターンと、天気API・カレンダー連携など具体的なユースケースを紹介する。

LLMのファインチューニングとは何か、どんな場合に必要かを基礎から解説。SFT・LoRA・RLHFの違いと使い分け、コストと精度のトレードオフまで実践的な視点でまとめる。

GPTやClaudeの基盤となるTransformerのSelf-Attentionを直感的に解説。Positional EncodingやMulti-Head Attentionの役割も含め、非エンジニアでも理解できるように噛み砕いて説明する。

OpenAI Codexがどうトレーニングされ、コード補完や生成をどう実現しているかを解説。GPTとの違い、コーディング特化モデルの工夫、Claude Codeとの技術的比較まで踏み込む。

Claude Codeがコードベースをどう読み込み、変更を提案するかを技術的に解説。コンテキスト管理の戦略から変更生成のプロセスまで、ターミナルAIの内部構造をわかりやすく紐解く。