大規模言語モデルについて学び始めると、まず注目されやすいのは対話性能や文章生成の自然さです。

大規模言語モデル（LLM）が文章を生成するとき、内部では次に出すべきトークン候補に対して確率分布（Probability Distribution）を作り、その中から一つを選び続けています。

検索拡張生成は、小さく始める段階では非常に魅力的に見えます。数千件から数万件ほどの文書を用意し、埋め込みを作り、ベクトル検索で関連文書を取得し、大規模言語モデルへ渡して回答を生成する。

AIエージェントが注目されるようになってから、多くの現場で「この仕組みは本当に使えるのか」「回答がうまいだけではなく、実際に仕事を任せられるのか」「導入しても危険ではないのか」といった問いが強く

AIコード生成は、自然言語の指示や既存コード断片、エラーログ、仕様メモなどを手がかりに、実装案を提案・生成する技術群です。

バイブ・コーディングは、生成AIを補助的な記述支援として扱う枠組みを超え、開発プロセスそのものの構造を再編する試みとして位置づけられます。