概要
https://engineering.dena.com/blog/2025/12/llm-study-1201/
詳細内容
## AIエンジニアが本気で作ったLLM勉強会資料を大公開 〜そのまま使えるハンズオン用コード付き〜
https://engineering.dena.com/blog/2025/12/llm-study-1201/
DeNAは社内で実施したLLM勉強会の資料とハンズオン用コード一式を公開し、基礎知識からRAGやエージェントといった応用技術まで実践的に学べる機会を提供しています。
**Content Type**: 📖 Tutorial & Guide
**Language**: ja
**Scores**: Signal:5/5 | Depth:4/5 | Unique:3/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 88/100 | **Annex Potential**: 82/100 | **Overall**: 84/100
**Topics**: [[AI, LLM, RAG, プロンプトエンジニアリング, ハンズオン]]
DeNAのAIエンジニアである吉田氏が、社内で実施されたLLM勉強会の詳細と、その際に使用された資料およびハンズオン用コード一式を公開しました。この勉強会は、新規AIプロダクト開発に携わるPdMやエンジニア向けに企画され、LLMの基礎知識から実践的な応用までを3時間の講義とハンズオン形式で深く学ぶことを目的としていました。
公開された資料は、LLMの核心であるNext Token Prediction、Instruction Tuning、Reasoning、プロンプトエンジニアリングといった基本概念から始まります。ハンズオンでは、Pythonを使ったAPI呼び出し、構造化出力、複数のLLMを組み合わせた問題解決思考を養う演習が用意されており、特に非エンジニアでも短時間で取り組めるよう穴埋め形式のコードが提供されています。
後半の知識パートでは、LLMプロダクト開発におけるデータ活用、ファインチューニングと強化学習の違い、そしてパーソナライズ実現に不可欠なコンテキストエンジニアリング、特にRAGの基本構造とReAct/Reflexionといったエージェントの概念が詳しく解説されています。実践演習では、マルチモーダル入力、グラウンディング、コード実行、Tool CallingといったAPIの高度なオプションに加え、Embeddingの計算、Deep Research設計、ReAct Agentの実装、さらにはn8nやLangSmithのような便利なツールの活用までを網羅しています。
この資料は、参加者から「新規AIプロダクト開発メンバーの研修内容に入れるべき」「AIエンジニアの仕事を理解できた」と高い評価を得ており、LLM知識のレベルアップを目指すWebアプリケーションエンジニアにとって、すぐに実践できる貴重な学習リソースとなります。著者は、資料を通じて手を動かすことで、誰もがLLMに関する知識を向上できると強調しています。