LLM講座の受講開始

G検定を取得してから、AIを使う場面は着実に増えてきました。Claude Codeを実務に取り入れ、毎日のように動かしている一方で、仕組みへの理解がもう少し必要だと感じてきました。そこで、LLMの仕組みを体系的に学べる講座を受け始めました。

きっかけ

2026年3月にG検定（ジェネラリスト検定）を取得してから、Claude Codeを実務のパートナーとして使い続けています。ファイルの整理、文章の設計、作業の自動化、AI BASE CAMPプログラムの開発など、任せられる場面は広がってきました。

合格後はJDLA Community（CDLE）にも参加しています。ここで流れてきた情報をきっかけに、今回の講座を知りました。

G検定は用語や知識を整理するのに役立ちました。一方で、LLM（大規模言語モデル）の中身、つまり「AIがどう答えを作っているのか」までは踏み込みません。使う場面が増えるほど、この部分への理解向上が必要だと感じました。

現状

受講しているのは、東京大学 松尾・岩澤研究室が開いている大規模言語モデル講座です。完全オンラインで、全8回。今は2回を終えたところです。

内容は、TransformerやAttentionといったLLMの仕組みから、事前学習・事後学習の流れ、モデルが答えを出す推論のプロセスまで、順に踏み込んでいく設計。用語だけを覚えるのではなく、なぜそう動くのか？を追いかけていく構成になっています。

まだ序盤ですが、使い方を覚えることと、仕組みをわかったうえで使うことは別物である、だと実感しています。

理解が深まると、実務はどう変わりそうか

講座を選んだ理由は2点あります。1点目はClaude Codeをもっとうまく動かしたいという現実的な狙い、もう1点は学んだことを自分の事業に活かしたいということ。

例えば、AIが「さっきの話を忘れた」ように見える場面があります。以前はうまく指示できていないのかと戸惑っていましたが、仕組みを知ると「そういう構造なんだ」と腑に落ちます。すると、話の区切り方や情報の渡し方を、こちらから調整できるようになります。

AIに何をどう伝えるかは、プロンプトの書き方だけの話ではないと感じ始めています。仕組みがわかっていると、指示の出し方、期待値の置き方、限界の見極め方が変わってきます。同じClaude Codeでも、任せられる範囲の判断がしやすくなる。そんな変化を期待しています。

まとめ

G検定後も、もっと理解を深めたい、AI活用のレベルアップしたいという気持ちが続き、LLMの仕組みを学ぶ講座を受け始めました。動機は、使えるだけでなく理解するも手に入れて、それを事業に活かすこと。残り6回、続けながら変化を見ていきます。

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