LLMをカスタマイズして仕組みがわかる!『ブラウザで動かすLLM実装入門 Google Colaboratoryで実践するLLM・RAG・ファインチューニング』を8月4日(火)に発売

ブラウザで学ぶLLM実装の新たな一歩

2026年8月4日(火)、株式会社インプレスより、本格的なLLM(大規模言語モデル)実装をブラウザ上で学べる書籍『ブラウザで動かすLLM実装入門 Google Colaboratoryで実践するLLM・RAG・ファインチューニング』が発売されます。この一冊は、高価なGPU搭載PCがなくても、AIの仕組みを深く理解し、自分専用のLLMを開発したいと願う方々にとって、心強い味方となるでしょう。

書籍表紙

Google Colaboratoryで実践するLLMの世界

近年、AI活用のセキュリティ強化や、目的に応じたAIのカスタマイズの観点から、ローカルLLM技術への注目が高まっています。しかし、本格的な実装には高性能なPCが必要という課題がありました。本書では、無料で利用できるブラウザベースの実行環境「Google Colaboratory」を活用することで、ローカルLLMに準じた環境でプログラムを動かし、ハンズオン形式で学習を進めることができます。これにより、高性能な機器を持たない学習者でも、LLMの実装やカスタマイズを通して、その理解を深めることが可能です。

公開LLMモデルのカスタマイズと応用力養成

本書では、LLM実装のメリットから始まり、Google Colaboratoryの操作方法、MicrosoftのPhiなどの公開LLMモデルの利用法をステップ・バイ・ステップで解説しています。

紙面イメージ1

RAG(検索拡張生成)による知識検索システムの構築、ファインチューニング(追加学習)によるLLMの文体変更、小規模モデルの自作、さらにはTool Callingを用いたAIエージェントの実装まで、実践的な事例を通して学ぶことができます。読者は自身の業務や研究課題に合わせてLLMをカスタマイズし、オリジナルのLLMを開発・提案できる応用力を養うことができるでしょう。本書で扱うソースコードはすべて読者特典としてダウンロード可能で、コード実行時のエラーに悩まされることなく学習に集中できます。

紙面イメージ2

本書はこんな方におすすめです

  • LLMを自分の手で動かして理解したい情報科学・データサイエンス系の学生

  • RAGなどを活用した技術の習得や検証を試したいエンジニア

  • AI教育・研究・企業研修に携わっており、LLMの仕組みについてハンズオンで教える必要がある方

  • ローカルLLM導入やLLMのカスタマイズに興味があるが、ハイスペックなPCが手元にない方

書籍の構成

本書は、LLMの基礎から応用までを段階的に学べるよう、以下の構成となっています。

  • 第1章 いま、なぜLLMの実装を学ぶのか——「使う」から「創る」へ

  • 第2章 Google Colaboratoryのセットアップをする

  • 第3章 公開LLMモデルを使う準備をする

  • 第4章 GradioでWebインターフェースを簡単につくる

  • 第5章 ブラウザでLLMを動かし、その仕組みを理解する

  • 第6章 知識を拡張する ——RAGでつくる「自分専用」検索システム

  • 第7章 モデルを改造する ——ファインチューニングで好みの文体を覚えさせる

  • 第8章 ブラックボックスの中身を知る —— Transformerで理解するAIの仕組み

  • 第9章 AIエージェントにつながるTool Callingを実践する

書誌情報

書影

  • 書名: ブラウザで動かすLLM実装入門 Google Colaboratoryで実践するLLM・RAG・ファインチューニング

  • 著者: 中西崇文

  • 発売日: 2026年8月4日(火)

  • ページ数: 256ページ

  • サイズ: B5判

  • 定価: 2,640円(本体2,400円+税10%)

  • 電子版価格: 2,640円(本体2,400円+税10%)※インプレス直販価格

  • ISBN: 978-4-295-02481-1

書籍情報ページ

著者プロフィール

中西崇文(なかにしたかふみ)

東京工科大学コンピュータサイエンス学部教授。早稲田大学ナノ・ライフ創新研究機構 規範科学総合研究所 客員主任研究員(研究院客員准教授)、デジタルハリウッド大学大学院客員教授。専門は説明可能なAI(XAI)、データマイニング、感性情報処理。機械学習モデルの逆写像に基づく説明技術「AIME(Approximate Inverse Model Explanations)」の提案者として、医療、経済、教育、音楽など幅広い分野への応用研究を進めています。筑波大学大学院博士課程システム情報工学研究科修了後、情報通信研究機構(NICT)研究員、国際大学GLOCOM准教授・主任研究員、武蔵野大学データサイエンス学部准教授を経て現職。

著書に『ChatGPTはどのように動いているのか?』(翔泳社)、『シンギュラリティは怖くない』(草思社)、『Pythonハンズオンによるはじめての線形代数』(森北出版)などがあります。AIリテラシ教育や生成AI実装教育にも力を入れ、理論と実践をつなぐ研究・教育活動を展開しています。