LLM Frontline

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生成AI・LLMの「実務で使える」に特化した情報メディア。ニュースの表層ではなく、プロンプト設計・モデルの選び方・開発・社内ルールまで、仕事にどう効くかを冷静に検証してお届けします。

入門実務発展

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開発・エージェント

LLMで問い合わせ・文書を分類する設計｜ラベル定義・出力の制約・「わからない」の扱いと人手確認の線引き

問い合わせの振り分けや文書のタグ付けなど、LLMで「分類」する仕組みの設計を整理します。LLMを選ぶ条件、ラベル定義と判定不能の置き方、enumでの出力制約、階層分類と動的few-shot、ラベル別の評価、確信度と人手確認、ラベル改定の運用まで。

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ニュース・動向

生成AI・LLMの動向を実務目線で整理します。発表の羅列ではなく、仕事にどう影響するかを冷静に読み解きます。

モデル比較・選び方

ChatGPT・Claude・GeminiからローカルLLMまで。特定モデルの優劣断定ではなく、用途と制約から選ぶ考え方を扱います。

プロンプト実務

役割・制約・出力形式・例示といったプロンプト設計の基本から、業務で再現性を出すための書き方までを検証します。

開発・エージェント

API連携・RAG・AIエージェント・コード生成など、LLMを組み込む開発の設計判断と落とし穴を扱います。

業務活用

議事録・文書作成・データ整理など、日々の業務に生成AIを組み込む具体的な手順と効果の測り方をまとめます。

ルール・リスク管理

社内ルールづくり・情報管理・ハルシネーション対策など、生成AIを安全に使い続けるための実務を扱います。