因果的プロンプトエンジニアリング：LLMの因果推論能力を最大化する実践ガイド
暗黙知と大規模言語モデル：AIが人間の「語りえぬ知」をどこまで理解できるか
はじめに「人は語りうる以上のことを知っている」——哲学者マイケル・ポランニーが提唱したこの暗黙知概念は、ChatGPTをはじめとする大規模言語モデル（LLM）の時代において、新たな重要性を帯びています。私たちは自転車の乗り方を体で知っていても、そのバランスの取り方を完全に言語化する
はじめに「人は語りうる以上のことを知っている」——哲学者マイケル・ポランニーが提唱したこの暗黙知概念は、ChatGPTをはじめとする大規模言語モデル（LLM）の時代において、新たな重要性を帯びています。私たちは自転車の乗り方を体で知っていても、そのバランスの取り方を完全に言語化する
はじめに：分散型AIの新たな可能性現代のAI技術において、単一の大規模言語モデル（LLM）の限界を超える新たなアプローチとして、マルチエージェントLLMシステムが注目を集めています。複数のAIエージェントが協調して問題解決に取り組むこのシステムは、単体では実現困難な高度で柔軟な知的処理を可
はじめに：AI時代における「理解」の本質的問題ChatGPTをはじめとする大規模言語モデル（LLM）の急速な発展により、AIが人間と自然な対話を行う時代が到来しました。しかし、表面的には流暢な会話ができるAIが、本当に言葉の意味や文脈を「理解」しているのでしょうか。この根本的な問い
はじめに：なぜ多様性と収束性のバランスが重要なのか人工知能（AI）の最適化アルゴリズムにおいて、「探索」と「活用」のバランスは根本的な課題です。探索は新しい解の可能性を広げる多様性重視のアプローチであり、活用は既知の有望な解を深く掘り下げる収束重視のアプローチです。このトレードオフは、進化