#LLM

BA はファインチューニングや埋め込みを知る必要はありません。しかし、日常業務と AI 機能仕様に対して十分なプロンプトを作成する必要があります。このガイドは、RPCF フレームワーク（役割、目的、コンテキスト、フォーマット）を教えます。BA が再現可能で制御されたプロンプトを設計する方法。

Duy Tran2026年5月5日10分

BA は AI をコーディングする必要はありませんが、正確な要件を書き、技術チームと効果的に連携するために十分な理解が必要です。LLM、RAG、ハルシネーション、信頼スコア、ガードレールをビジネス言語で解説 — 実際の事例付きです。

Duy Tran2026年5月5日15分

Anthropicは2026年4月16日にClaude Opus 4.7をリリースしました——優れたプログラミング能力、3倍以上の視覚解像度、新しいxhighエフォートレベル、そしてリードするエージェンティック性能を持つ最新フラッグシップAIモデルです。ベンチマーク・実企業フィードバック・価格・Opus 4.6からの移行ガイドを網羅した包括的なレビュー。

Duy Tran2026年4月17日20分

NVIDIA DLIのGenerative AIとLLMに関する完全なエコシステムの詳細ガイド — Diffusion Models、RAG Agents、Agentic AIからTransformer NLPまで。試験内容、アセスメントの難易度、サンプル問題、試験のヒント、初心者からプロまでの学習ロードマップを解説します。

Duy Tran2026年4月13日30分

Anthropicは245ページにわたるClaude Mythos PreviewのSystem Cardを公表しました——これまで訓練したモデルの中で最も強力ですが、ゼロデイ脆弱性を自律的に発見できることを理由に、一般公開されていません。サイバー能力・アライメント・モデルウェルフェア、そして内部で綴られた驚きの物語を詳細に分析します。

Duy Tran2026年4月13日18分

MiniMax の詳細レビュー — 世界で最も完全なマルチモーダルエコシステムを持つ中国のAIスタートアップ。M2.7（Opus 4.6と同等のテキスト/コード）、Hailuo 2.3（動画）、Speech 2.6、Music 2.6まで。モデル、製品、API、価格、OpenAI・Google・Anthropicとの比較、クイックスタートガイドを分析します。

Duy Tran2026年4月13日25分

今週のAI業界は特に活発でした：MicrosoftがMAI基盤モデル3種（音声認識・音声生成・画像）を同時発表し、H CompanyのHolo3がOSWorldベンチマークで78.85%のSoTAを達成。Anthropicはバイオテックスタートアップを4億ドルで買収し、Claude CodeのサブスクリプションからOpenClawを締め出す決定を下しました。

Duy Tran2026年4月5日10分

Google DeepMindがGemma 4を発表——Arena AIでオープンモデル世界第3位を獲得したオープンモデルファミリー。アジェンティックワークフロー、ビジョン、オーディオ、140以上の言語をサポートし、Raspberry PiからH100 GPUまでオンデバイスで動作。4サイズ（E2B、E4B、26B MoE、31B Dense）のアーキテクチャ分析、ベンチマーク比較、デプロイガイド。

Duy Tran2026年4月3日15分

Ollama 0.19がAppleのMLXバックエンドを統合——M5でデコード速度93%向上、プリフィル速度57%向上を実現。ユニファイドメモリアーキテクチャの包括的な技術分析、M1からM5までの実測ベンチマーク、Apple Siliconを最大限に活用するためのステップバイステップ設定ガイド。

Duy Tran2026年4月1日18分

AI エージェント エンジニアリングに関する包括的なコース — Python と ML の基礎、NLP と LLM (LLaMA、Mistral、Qwen、Phi)、Vector DB を使用した RAG (FAISS、Milvus、Pinecone) から、LangChain、LlamaIndex、CrewAI、LangGraph を使用した AI エージェント システムの構築まで。微調整、迅速なエンジニアリング、ツール呼び出し、マルチエージェントを実践します。 FastAPI、Docker、マイクロサービス、MLOps、CI/CD を使用して本番環境を AWS/Azure/GCP にデプロイします。大手テクノロジー企業の AI/ML エンジニアの採用要件を完全に満たします。

NVIDIA DLI Generative AIコースの包括的な学習ロードマップ — Diffusion Models、 RAG Agents、Agentic AIからLLM評価・ファインチューニングまで。10の詳細なレッスンに ハンズオンコード、コーディング演習、実試験に近い模擬問題を収録。

Apple SiliconでGemma 4を使ったローカルAIスタックを構築するハンズオンシリーズ。Ollamaのセットアップ、API統合、RAGパイプライン、ハイブリッド検索から、内部環境向けのオブザーバビリティとハードニングまで。

Ollama と MLX を使用して Mac Apple Silicon (M1/M2/M3/M4) 上でローカルに LLM を実行するための包括的なガイド。初期インストールから MLX フレームワークによる 3 倍の高速化、複数のモデルの管理、アプリケーションへの API の統合、GPU/RAM パフォーマンスの最適化まで。すべて実践的、プライバシー最優先、インターネットは必要ありません。

GitHub Copilot を使用した Vibe コーディングに関する包括的なコース - 基本概念から高度なテクニックまで。 AI エージェント、インライン提案、カスタム命令、MCP サーバー、Copilot CLI、および Copilot コーディング エージェントを活用してソフトウェア開発を加速する方法を学びます。コードのプロンプト エンジニアリング、セキュリティのベスト プラクティス、技術的負債の処理、フルスタック アプリの構築、本番環境向けのプロフェッショナルな Vibe コーディング プロセスが含まれます。 GitHub Copilot 2026 に従って更新され、エージェント モード、プラン エージェント、クラウド エージェント、および最新機能が追加されました。

Enterprise AI Chatbot Platform システム アーキテクチャに関する詳細なシリーズ: マルチモデル ゲートウェイ、RAG パイプライン、エージェント アーキテクチャ (マルチエージェント オーケストレーション、ツール呼び出し、計画と反映)、会話メモリ、ストリーミングと音声、ガードレールと安全性、マルチチャネル展開、マルチテナント アーキテクチャ、分析と可観測性、評価と最適化、GPU インフラストラクチャとモデル サービング。エンタープライズ レベルのチャットボット プラットフォームを最初から最後まで構築し、すぐに運用できるようにします。

プロンプト エンジニアリングに関する包括的なコース - 基本的なプロンプトの作成から、思考連鎖、思考ツリー、マルチモーダル プロンプト、実稼働用のプロンプト ライブラリの構築まで。 ChatGPT、クロード、ジェミニに即適用できるAI時代の最も必須のスキル。

検索拡張生成 (RAG) に関する詳細なコース - LLM を独自のデータに接続するためのテクニック。基本的な RAG から、グラフ RAG、エージェント RAG、マルチモーダル RAG まで。 ChromaDB、Qdrant、LangChain、LlamaIndex の実践。 「ドキュメントを使用したチャット」を本番環境にデプロイします。

大規模言語モデルの微調整に関する包括的なコース - Google Gemini/Vertex AI、OpenAI、オープンソース (LoRA/QLoRA) での微調整、データ準備、微調整のタイミングについて説明します。ファインチューニングと RAG、モデルの評価方法、実稼働環境のデプロイメントを比較します。実際のコストを計算します。

人工知能と大規模言語モデルに関する包括的なコース - ニューラル ネットワーク プラットフォーム、Transformer アーキテクチャから、微調整、RAG、AI エージェント、本番環境への展開まで。 Python、PyTorch、LLM API を実践的に学びます。