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LLMのハルシネーションとは、AIが事実と異なる内容をもっともらしく答えてしまう現象です。なぜAIは自信満々に間違えるのか、日常で起きやすい例、ハルシネーションを減らすための使い方や確認のコツを、非エンジニアにもわかりやすく解説します。

AIは何でもできる万能な存在ではありません。汎用AIと特化型AIにはそれぞれ得意不得意があり、使う目的によって向いているAIは変わります。この記事では、汎用AIと特化型AIの違いや、AIを日常で使い分ける考え方をわかりやすく整理します。

子供向けにAIで遊びや学びの機能を作るため、Claude Codeにモノレポ構成の設計から実装まで任せてみました。どのような指示を出し、AIがどう考え、どのように構造とコードを生成したのかを実体験ベースで記録しています。AI開発における「構造＝指示」という重要な要素も含めて整理しています。

AIは人間のように考えて答えているわけではなく、あくまで「それっぽい言葉」を確率的に並べているだけです。 それでもなぜ役に立つのか。そしてどう使えば精度が上がるのか。仕組みレベルで理解しながら、実際の使い方まで整理しました。

Claude Codeの精度に影響する「コンテキスト」とは何かを解説。LLMのコンテキスト長の仕組みから、情報が増えることで起きる精度低下の理由までを整理し、コンテキストの正しい理解に役立つ内容をまとめました。

生成AIを日常で使う中で、改めて「プロンプトの書き方」を自分のためにおさらいしてみました。ChatGPTで思い通りの回答を得るには、具体的に指示することや、人に説明するつもりで丁寧に書くことが大切。生成AIのプロンプトの注意点を、日常の例とともに整理した記事です。