LLM Frontline
プロンプト実務
プロンプトエンジニアリングの書籍ガイド｜入門から開発者向けまで目的別に選ぶ4冊
プロンプトエンジニアリングというスキルそのものを鍛えるための書籍を、入門・ビジネス活用・網羅的な教科書・開発者向けの4冊に絞って目的別に紹介します。自分の段階に合う1冊から読み切れるよう整理しました。
記事一覧（7ページ目）
ニュース・動向
AnthropicのClaude Sonnet 5を業務目線で読む｜Opusに迫る性能と低価格の使いどころ
Anthropicが2026年6月30日に公開したClaude Sonnet 5を、業務利用の観点から冷静に整理します。Opus 4.8に迫るとされる性能、8月31日までの導入価格と標準価格、Free/Proのデフォルト化、agenticな用途での主力化のしどころを、ベンダー公表値・変動前提で読み解き、コスト最適化の手順まで具体的に示します。
開発・エージェント
ファインチューニングとRAGの使い分け｜LLMをカスタマイズする2つの道の選び方
LLMを自社用途に寄せる方法には、プロンプト、RAG、ファインチューニングの階層があります。RAGとファインチューニングはそれぞれ何を得意とし、どこで選ぶべきか。知識の更新性、出力の安定性、コストとトラフィックの観点から使い分けの原則を整理し、実務で有効なハイブリッド構成と落とし穴まで、公式ドキュメントを確認しながら冷静にまとめます。
業務活用
生成AIの社内導入を学ぶ書籍ガイド｜推進・管理職向けに選ぶ実務書
会社やチームに生成AIを導入・推進する担当者や管理職に向けて、組織導入・ルール整備・定着・費用対効果の視点で読む本を4冊紹介します。個人が使いこなすための本とは切り口を変え、進め方とガバナンスの土台づくりに役立つ実務書を、最新は公式で確認する前提でまとめました。
業務活用
AI資格の書籍ガイド｜生成AIパスポートとG検定を目的別に選ぶ
生成AI・AIの資格対策本を、目的別に選べるよう整理します。入門者向けの生成AIパスポート(GUGA)と、ディープラーニングの基礎を問うG検定(JDLA)の違いをまず押さえ、公式テキストや問題集を4冊紹介します。合格率や費用は変動するため、最新は必ず公式で確認する前提でまとめました。
ニュース・動向
AnthropicのClaude Opus 4.8を業務目線で読む｜何が変わり、何は変わらないか
Anthropicが2026年5月28日に公開したClaude Opus 4.8を、業務利用の観点から冷静に整理します。Opus 4.7からの改良点、据え置きの料金と2.5倍速のfast mode、Super-Agentやツール呼び出しの主張、Claude Codeのdynamic workflowsを、ベンダー公表値・変動前提として読み解き、小さく検証して広げる手順まで具体的に示します。
開発・エージェント
構造化出力(Structured Outputs)とは何か｜LLMの返答をプログラムで安全に扱うための仕組み
構造化出力(Structured Outputs)は、LLMの返答をあらかじめ決めたJSONスキーマに沿わせる仕組みです。JSONモードとの違い、なぜスキーマ準拠まで保証したいのか、OpenAI・Anthropic・Googleの対応の考え方、スキーマ設計や検証・リトライといった実装の勘所、そして「構造が正しくても中身が正しいとは限らない」という落とし穴までを、LLMアプリ開発の実務目線で整理します。
業務活用
AI議事録向けボイスレコーダー・マイクの選び方｜文字起こし精度を左右するポイント
会議の文字起こし精度は、AIエンジンだけでなく「どう録るか」で大きく変わります。専用AIレコーダー・会議用マイク・定番ICレコーダーの3タイプを、マイク構成・話者分離・データの扱い・ランニングコストの観点で選び分ける考え方を、代表的な製品例とともに整理します。
ニュース・動向
GoogleのGemini 3.5を業務目線で読む｜先行したFlashとエージェント指向、Proの行方
GoogleがI/Oで発表したGemini 3.5。まず高速な3.5 Flashが先行公開され、上位の3.5 Proは遅れて登場します。エージェント志向・コーディング・長期タスクという方向性と公式ベンチの読み方、業務での取り入れ方を、誇張せず冷静に整理します。
開発・エージェント
Jupyter Notebookとは｜LLMの検証とデータ分析に向く対話型環境
Jupyter Notebookの基本を、生成AI・LLMを扱う人の目線で解説します。コードと実行結果・説明・図表を1つにまとめられる仕組み、JupyterLabやGoogle Colabとの違い、そしてLLMのAPI検証やプロンプト試行・データ分析でどう役立つかを、始め方とあわせて整理します。
業務活用
LLMとMarpでスライドを作る｜Markdownから資料を量産する手順
生成AI(LLM)にMarkdownを書かせ、Marpでスライドに変換する方法を、業務目線で解説します。Marpの基本記法、LLMへの依頼のコツ、テーマや画像の指定、PDF・PowerPointへの書き出し、そして任せきりにしない注意点までを手順つきでまとめます。
モデル比較・選び方
ローカルLLMの実行環境を比較｜Ollama・LM Studio・llama.cpp・vLLMの選び方
ローカルLLMを動かすための実行環境(ランタイム)を、業務目線で比較します。Ollama・LM Studio・llama.cpp・vLLMそれぞれの役割と向き不向き、UIツールとの組み合わせ、用途別の選び方、ハードウェアの前提までを、優劣を断定せず整理します。