LLMとは何か？
平易な言葉で説明する次トークン予測——そしてLLMが「ではないもの」。
トークン、コンテキスト、メモリ
モデルがテキストをどう読み記憶するか、そしてなぜ長い会話はドリフトするのか。
システム、ユーザー、アシスタントの役割
会話の構造と、なぜシステムプロンプトが最良のレバーなのか。
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、高リスクの領域、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）
どんなモデルにもあなたのデータについて答えさせる方法、そして避けるべき失敗モード。
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（評価）
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対ChatGPT、Gemini、Copilot
あなたのニーズに合わせて主要なアシスタントを比較する、誠実で普遍的な方法。
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。