AI手帖THE AI FIELD NOTES
LEARN BY RUNNING

AIを動かして、
仕組みを学ぶ。

解説を読んで、Google Colabで実際に試す。LLMの動かし方から最新技術の動向まで、コードを実行しながら学べる初学者向けサイトです。

ColabでLLMを動かす 基礎記事を読む
読み、動かし、結果を確かめる。
01公式資料で学ぶ02Colabで実験する03公式の新着情報を読む
HANDS-ON / GOOGLE COLAB

Google Colabで、
本物のLLMを動かしてみる。

小型モデル「Qwen3-0.6B」を使い、質問やパラメータを変えて回答の違いを比較できます。APIキーは不要です。

LLM実験室を開く
LLM PLAYGROUNDPython 3
question = "LLMとは何ですか？"

result = ask_llm(question)
print(result["answer"])

質問を入力 → プロンプトを変更 → temperatureを比較 → トークンを確認 → 参考資料を追加

THE BASICS

AIの基礎を学ぶ

LLMの仕組みと使い方を、具体例を交えて順を追って解説します。

はじめての RAG

RAGの仕組み：
資料を探してから回答を作る

質問に合う資料を探し、その内容を回答に使うまでの流れを、具体例と実験で確認します。

RAGの記事を読む ↗
AIの基礎

LLMはどうやって文章を作っているのか？

自然に見える文章でも、内容が正しいとは限りません。文章生成の仕組みと、回答の確かめ方を解説します。

LLMの記事を読む ↗
ARTICLES

記事一覧から探す

AIの仕組み、動かし方、開発の基礎知識をまとめた記事一覧です。

LLM / BASICS

LLMとは？「自然な文章」と「正しい答え」の違いを知る

AIが文章を作る仕組みと、もっともらしい間違いへの対処法。

仕組み · 4分で読む
RAG / RETRIEVAL

RAGとは？資料を探してから答える仕組みを図解

「探す・渡す・答える」の3工程を、ブラウザ上で動くデモとともに解説。

開発 · 4分で読む
PROMPT / PRACTICE

プロンプトの書き方：目的・材料・条件・出力を整理する

再現性の高い指示文を作るための4要素。ブラウザ上で手軽に作成できます。

使い方 · 4分で読む
TOKENS / COST

トークンとは？AI APIの入力・出力と料金の計算方法

文字数との違いから、入力・出力を区別したコスト見積もりの手法まで。

開発 · 4分で読む
SAMPLING / TEMPERATURE

temperatureとは？AIの回答のばらつきを図で確かめる

「創造性の指標」だけで終わらせず、確率分布とサンプリングの視点から理解する。

仕組み · 3分で読む
API / SECURITY

AI APIキーの置き場所：ブラウザに秘密を埋め込まない

フロントエンドとサーバの役割を分離し、漏えいや不正利用を根本から防ぐ。

開発 · 4分で読む

6本の記事を表示しています。

OFFICIAL UPDATES

AI関連の公式ニュース

OpenAI / Google AI / Hugging Face / DeepMind

公式ブログやリリース情報を定期取得しています。タイトルは原文のまま、公開日と出典を添えて掲載します。

1時間ごとに取得します。表示の日付は日本時間です。

BROWSER TOOLS

ブラウザですぐ試せる小さなツール

計算やテキストの整理は、このブラウザ内だけで処理されます。GoogleアカウントやAPIキーなしでそのまま試せます。

AI APIの料金を計算する入力・出力の単価から、月間の概算を出す。
プロンプトを組み立てる目的、材料、条件、出力を整理する。
RAGの流れをたどる架空のルールで、資料と回答例を見比べる。
temperatureを動かす仮の候補を使い、確率の変化を確かめる。

記事と教材について

公式ドキュメントを参照し、各記事に出典と確認日を明記しています。ブラウザ上で動くデモと、Colabで実際にLLMを動かす教材を分けて掲載しています。なお、文章の作成と推敲には生成AIを活用しています。
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