『モダンTransformer』とは？LLM・エージェント基盤技術を深掘り、実装と最適化までを解説

AIの進化を支えるTransformerの内部構造をひも解く

ChatGPTやGeminiといった生成AIの急速な普及に伴い、その基盤技術である「Transformer（トランスフォーマー）」への深い理解は、エンジニアやデータサイエンティストにとって極めて重要になっています。特に現代は、言語を含むマルチモーダルに対応した次世代モデルが次々と登場し、モデルの小規模化（SLM：Small Language Models）や高度なエージェント化が加速する大きな転換期を迎えています。しかし、提供されるモデルを表面上利用するだけでは、高度なカスタマイズや現場の課題解決には限界があります。

本書は、現在求められているモダンTransformerモデルの本質を、基礎から応用まで体系的に学べる一冊として登場します。

数学的基盤から現場レベルの実装までを一気通貫

本書の大きな特徴は、Transformerの構造を詳細に解説しつつ、Hugging FaceやvLLMといった最新ライブラリを用いた実践的なコード例を豊富に掲載している点です。

デコーダー／エンコーダーのみの設計やMixture-of-Experts（MoE：複数の専門家モデルを組み合わせるアーキテクチャ）などのアーキテクチャのバリエーションに加え、テキスト生成戦略（思考の木など）、RAG（検索拡張生成）、ファインチューニング（QLoRA：量子化技術を用いたファインチューニング手法など）、推論の最適化（FlashAttentionなど）までを網羅しています。実際に手を動かして動作を確認しながら学べるため、実務につながる確固たる技術を習得できるでしょう。

本書は以下のような方におすすめです

• 生成AIの基盤技術であるTransformerの内部構造を深く理解したい方

• RAGやマルチモーダル、SLMの実装、最適化テクニックを学びたい方

• QLoRAなど量子化技術の活用やFlashAttentionによるスケーリングに興味がある方

• データサイエンティスト、機械学習エンジニアとして実務の専門性を高めたい方

• 現場レベルのコードを動かしながら、理論と実践を同時に習得したい方

第2章を2週間限定で無料公開

書籍の発売を記念して、第2章の内容が2週間限定で無料公開されます。インプレス開発の「インプレスWebブックビューアー」を使って、登録不要かつWebブラウザで紙面を閲覧できるため、場所や時間を選ばずにPCやスマートフォンなどから利用可能です。ビューアーにはSNSでの情報共有機能や、書籍の購入・詳細確認機能も備わっています。

無料公開へのリンクを掲載したページ：
https://book.impress.co.jp/books/1125101146

公開期間： 2026年7月2日（木）から7月15日（水）まで

本書の構成

• 第1部 現代のTransformerモデルの基礎

  • 第1章 Transformerはなぜ必要か

  • 第2章 詳解Transformer

• 第2部 生成系Transformer

  • 第3章 モデルファミリとアーキテクチャのバリエーション

  • 第4章 テキスト生成戦略とプロンプティングテクニック

  • 第5章 選好アライメントとRAG

• 第3部 専門化されたモデル

  • 第6章 マルチモーダルモデル

  • 第7章 効率的な特化型SLM

  • 第8章 LLMの訓練と評価

  • 第9章 LLMの最適化とスケーリング

  • 第10章 倫理的かつ責任あるLLM

書誌情報

• 書名：モダンTransformer モデルの内部構造から、マルチモーダル／RAG／SLMの実装と最適化まで

• シリーズ名：impress top gear

• 著者：Nicole Koenigstein（著）、株式会社クイープ（訳）

• 発売日：2026年7月2日（木）

• ページ数：312ページ

• サイズ：B5変型判

• 定価：3,630円（本体3,300円＋税10％）

• 電子版価格：3,630円（本体3,300円＋税10％）※インプレス直販価格

• ISBN：978-4-295-02446-0

書籍情報ページ：

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著者プロフィール

Nicole Koenigstein（ニコール ケーニヒシュタイン）氏は、著名なデータサイエンティスト兼定量分析研究者です。資産運用会社ワイデン・キャピタルのチーフデータサイエンティスト兼AI・定量分析部門責任者を務めています。LLM研究への資金提供に関して欧州委員会（European Commission）の外部専門家を務めるほか、規制産業における生成AIの導入について助言を行うため、証券監督者国際機構（IOSCO）の外部専門家を務めています。著書に『Math for Machine Learning』（Manning Publications）があります。

翻訳者プロフィール

株式会社クイープは、コンピュータシステムの開発、ローカライズ、コンサルティングを手がけています。最近の訳書に『Pythonではじめるクリーンアーキテクチャ SOLID原則／ドメイン駆動設計／テスト駆動開発を実践』があります。そのほかに『LLM本番システム構築ノウハウ 基礎から実装・運用の方法、アプリ構築の実例まで』『Python ライブラリによる因果推論・因果探索 [概念と実践] 因果機械学習の鍵を解く』などを翻訳しています（いずれもインプレス発行）。

impress top gearシリーズについて

impress top gearシリーズは、21世紀のIT時代に求められる新たなトレンドを取り上げることに加え、これまでの技術・知識を時代に合わせた形で提供する技術解説書です。読者がITのフィールドで「トップギア」へとシフトチェンジできるような技術・知識を書籍として提供しています。

AI Workstyle Lab編集部コメント
『モダンTransformer』の登場は、AI開発の現場に大きな変革をもたらすでしょう。本書で解説されるTransformerの深い理解は、単にモデルを利用するだけでなく、RAGやマルチモーダルといった最新技術を自社サービスに組み込み、具体的なビジネス課題を解決するための鍵となります。特に、SLM（小規模言語モデル）の実装や推論の最適化は、限られたリソースでのAI活用を可能にし、中小企業やスタートアップにとってもAI導入のハードルを下げる効果が期待できます。効率的なAIシステムの構築は、コスト削減や新たな価値創造に直結し、企業の競争力向上に貢献するはずです。

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