LLM
Blog
2026/8/28
セキュリティ
プロンプトインジェクション攻撃の手法と対策：LLMアプリケーションの脆弱性防御
LLMアプリケーションの重大な脅威であるプロンプトインジェクション攻撃の仕組みと対策を解説。直接的・間接的攻撃の手法や、データ分離、権限最小化、サンドボックス化による多層防御アーキテクチャを整理します。
2026/8/19
アーキテクチャ
LangChain / LlamaIndex / フレームワークなし：LLMアプリの構成はどう選ぶべきか
LLMアプリケーション開発におけるLangChain、LlamaIndex、公式SDK直接利用（Vanilla）の3大構成を徹底比較。フレームワークの過剰な抽象化がもたらすリスクと、プロジェクト規模や目的に適した選定指針を論理的に解説します。
2026/8/18
LLM
構造化データ（JSON）を安定して出力させるLLMプロンプト＆スキーマ定義テクニック
LLMを業務システムやAPI連携に組み込む際の必須要件である「構造化データ（JSON）出力の安定化」。プロンプト指定の限界から、JSON Mode、Tool Calling、最新の制約付きサンプリング（Structured Outputs）まで体系的に解説します。
2026/8/15
RAG
RAG vs ファインチューニング vs プロンプトエンジニアリング：自社データの適切な活用法
自社データをLLMに活用する主要3アプローチ（プロンプト、RAG、ファインチューニング）を徹底比較。知識の即時性、コスト、データ準備負荷、文体制御などの軸から、自社要件に最適な技術選定基準を論理的に解説します。
2026/8/14
RAG
失敗しないRAG（検索拡張生成）設計：回答精度が出ない時に見直すべき4つのポイント
RAG（検索拡張生成）のPoCや本番運用で回答精度が向上しない原因の多くは検索フェーズに存在します。チャンク分割、エンベディングモデル選定、リランキング、メタデータフィルタリングという4つの重要改善ポイントを体系的に解説します。