LLMとは何か？
次トークン予測をわかりやすく説明し、LLMが「何でないか」も明らかにします。
トークン、コンテキスト、メモリ
モデルがどのようにテキストを読み、記憶するのか、なぜ長い会話で話がそれるのか、そして重要なものを視界に留めておく方法。
システム・ユーザー・アシスタントのロール
会話の構造と、システムプロンプトがなぜ最強のレバーなのか。
サンプリング制御:Temperature とその仲間
Temperature、top-p、ストップシーケンス — いつ熱く、いつ冷たく動かすか。
ハルシネーションとその減らし方
なぜモデルは捏造するのか、ハイリスクな領域、そして具体的な検証ツールキット。
埋め込みとベクトル検索
意味をベクトルとして扱う方法、そしてセマンティック検索の仕組み。
検索拡張生成 (RAG)
あらゆるモデルにあなたのデータについて回答させる方法と、避けるべき失敗パターン。
ファインチューニング vs プロンプティング vs RAG
多くの人が誤解する意思決定のフレームワーク。「この順番で試す」というルール付き。
AI品質の評価(Evals)
ゴールデンセットを構築し、メトリクスを選び、ユーザーより先にリグレッションを捕まえる。
プライバシーとデータの取り扱い
貼り付けても安全なもの、あなたのデータでの訓練、そしてローカルで動かすべきとき。
コストとレイテンシのトレードオフ
コスト/品質/速度のトライアングル、モデルのティア分け、キャッシュとバッチ処理。
モデルとプロバイダーの選択
ベンダーに依存しないモデルの選び方、そしてベンチマークを懐疑的に読む方法。
Claude と ChatGPT、Gemini、Copilot の比較
主要なアシスタントを自分のニーズに合わせて比較するための、誠実で色あせない方法。
AIによるメディア生成（画像・音声・動画）
画像・音声・動画の生成がどこに位置づけられるか、そしてClaudeにできること・できないこと。