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| 商品 | 説明 | 価格 |
|---|---|---|
 つくりながら学ぶ！LLM 自作入門【電子書籍】[ Sebastian Raschka ] 楽天Kobo電子書籍ストア | ＜p＞＜strong＞LLM (大規模言語モデル) をつくりながら学ぼう！＜/strong＞＜/p＞ ＜p＞本書は、GPT型のLLM (大規模言語モデル) を一から理解して構築するために書かれました。＜br /＞ テキストデータの扱い方とAttentionメカニズムのコーディングの基礎を理解した後、完全なGPTモデルの実装に取り組みます。＜br /＞ 本書の特徴は、LLMの構築プロセス全体を包括的にカバーしていることです。これには、モデルアーキテクチャを実装するためのデータセットの扱い方から、ラベルなしデータでの事前学習、そして特定のタスク向けのファインチューニングまでが含まれています。＜br /＞ 本書を最後まで読めばLLMの仕組みがしっかりと理解でき、独自のモデルを構築するためのスキルを身につけることができるでしょう。作成するモデルは大規模な基礎モデルに比べれば規模は小さいものの、基になっている概念は同じです。最先端のLLMの構築に使われている中核的なメカニズムやテクニックを理解するための強力なツールとなるでしょう。＜/p＞ ＜p＞［対象読者］＜br /＞ ・LLMの仕組みを理解し、独自のモデルを一から構築する方法を学びたいと考えている機械学習の愛好家、エンジニア、学生＜br /＞ ・本書はPyTorchを活用しており、事前にPythonプログラミングを理解している必要があります。＜br /＞ ・機械学習、ディープラーニング、人工知能（AI）の知識があれば役立ちますが、幅広い知識や経験は必要ありません。＜br /＞ ・高校レベルの数学、ベクトルや行列の知識は本書を理解する助けとなりますが、高度な数学の知識は不要です。＜/p＞ ＜p＞［目次］＜br /＞ 1章 大規模言語モデルを理解する＜br /＞ 2章 テキストデータの準備＜br /＞ 3章 Attentionメカニズムのコーディング＜br /＞ 4章 テキストを生成するためのGPTモデルを一から実装する＜br /＞ 5章 ラベルなしデータでの事前学習＜br /＞ 6章 分類のためのファインチューニング＜br /＞ 7章 指示に従うためのファインチューニング＜br /＞ 付録A PyTorch 入門＜br /＞ 付録B 参考資料＜br /＞ 付録C 練習問題の解答＜br /＞ 付録D 訓練ループに高度なテクニックを追加する＜br /＞ 付録E LoRAによるパラメータ効率のよいファインチューニング＜/p＞ ＜p＞“Build a Large Language Model (from Scratch)”（Manning Publishing 刊）の日本語版＜/p＞ ＜p＞1章 大規模言語モデルを理解する＜br /＞ 2章 テキストデータの準備＜br /＞ 3章 Attentionメカニズムのコーディング＜br /＞ 4章 テキストを生成するためのGPTモデルを一から実装する＜br /＞ 5章 ラベルなしデータでの事前学習＜br /＞ 6章 分類のためのファインチューニング＜br /＞ 7章 指示に従うためのファインチューニング＜br /＞ 付録A PyTorch 入門＜br /＞ 付録B 参考資料＜br /＞ 付録C 練習問題の解答＜br /＞ 付録D 訓練ループに高度なテクニックを追加する＜br /＞ 付録E LoRAによるパラメータ効率のよいファインチューニング＜/p＞ ＜p＞Sebastian Raschka（セバスチャン・ラシュカ）： Lightning AI社でAIとLLM の研究開発に注力。以前はウィスコンシン大学マディソン校統計学部助教授。著書に『Python機械学習プログラミング［第3版］ 達人データサイエンティストによる理論と実践』（インプレス）がある。＜/p＞ ＜p＞［監訳］巣籠 悠輔（すごもり ゆうすけ）： 株式会社MIRA代表取締役、日本ディープラーニング協会有識者会員。2018年にForbes 30 Under 30 Asia 2018 に選出。著書に『詳解ディープラーニング』、監訳書に『Pythonによるディープラーニング』(マイナビ出版) 等がある。＜/p＞ ＜p＞［翻訳］株式会社クイープ： 1995年、米国サンフランシスコに設立。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る。2001年に日本法人を設立。主な訳書に『Python機械学習プログラミング［第3版］』『プログラマーなら知っておきたい40のアルゴリズム』（インプレス）、『なっとく！ AIアルゴリズム』（翔泳社）、『Pythonによるディープラーニング』（マイナビ出版）などがある。 www.quipu.co.jp＜/p＞ ＜p＞＜strong＞※この商品は固定レイアウト型の電子書籍です。＜br /＞ ※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。＜br /＞ ※お使いの端末で無料サンプルをお試しいただいた上でのご購入をお願いいたします。＜/strong＞＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちら をクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。 | 3,982円 |
 つくりながら学ぶ！LLM 自作入門 （Compass Booksシリーズ） [ Sebastian Raschka ] 楽天ブックス | Compass Booksシリーズ Sebastian Raschka 巣籠悠輔 マイナビ出版ツクリナガラマナブ エルエルエム ジサクニュウモン セバスチャン ラシュカ スゴモリユウスケ 発行年月：2025年03月03日 予約締切日：2025年03月02日 ページ数：384p サイズ：単行本 ISBN：9784839987800 Raschka，Sebastian PhD．セバスチャン・ラシュカ。機械学習とAIに10年以上にわたって取り組んでいる。研究者であると同時に、教育にも強い情熱を傾けている。Pythonによる機械学習に関するベストセラー書籍やオープンソースへの貢献で知られている。Lightning AIのスタッフリサーチエンジニアであり、LLMの実装と訓練に重点的に取り組んでいる。産業界に転身する前は、ウィスコンシン州立大学マディソン校の統計学の助教授を務めており、ディープラーニングの研究に精力的に取り組んでいた 巣籠悠輔（スゴモリユウスケ） 株式会社MIRA代表取締役、日本ディープラーニング協会有識者会員。医療AIベンチャーを創業・CTOを務め、同社売却後は生成AI活用やDX等の技術支援を大手企業・ベンチャー問わず行う。2018年にForbes 30 Under 30 Asia 2018に選出（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです） 1 大規模言語モデルを理解する／2 テキストデータの準備／3 Attentionメカニズムのコーディング／4 テキストを生成するためのGPTモデルを一から実装する／5 ラベルなしデータでの事前学習／6 分類のためのファインチューニング／7 指示に従うためのファインチューニング／A PyTorch入門／B 参考資料／C 練習問題の解答／D 訓練ループに高度なテクニックを追加する／E LoRAによるパラメータ効率のよいファインチューニング LLM（大規模言語モデル）をスクラッチ開発で実装して生成AIとディープラーニングの本質に触れよう！ 本 パソコン・システム開発 その他 | 3,982円 |
 Azure OpenAI ServiceではじめるChatGPT/LLMシステム構築入門 [ 永田 祥平 ] 楽天ブックス | 永田 祥平 伊藤 駿汰 技術評論社アジュール オープンエーアイ サービスデハジメルチャットジーピーティーエルエルエムシステムコウチクニュウモン ナガタ ショウヘイ イトウ シュンタ 発行年月：2024年01月24日 予約締切日：2023年11月25日 ページ数：304p サイズ：単行本 ISBN：9784297139292 本 パソコン・システム開発 その他 | 3,520円 |
 大規模言語モデル入門2～生成型LLMの実装と評価 [ 山田 育矢 ] 楽天ブックス | 山田 育矢 鈴木 正敏 技術評論社ダイキボゲンゴモデルニュウモンツーセイセイガタエルエルエムノジッソウトヒョウカ ヤマダ イクヤ スズキ マサトシ 発行年月：2024年09月04日 予約締切日：2024年09月03日 ページ数：232p サイズ：単行本 ISBN：9784297143930 山田育矢（ヤマダイクヤ） 株式会社Studio Ousiaチーフサイエンティスト・名古屋大学客員教授・理化学研究所AIP客員研究員2007年にStudio Ousiaを創業し、自然言語処理の技術開発に従事。2016年3月に慶應義塾大学大学院政策・メディア研究科博士後期課程を修了し、博士（学術）を取得。大規模言語モデルLUKEの開発者 鈴木正敏（スズキマサトシ） 株式会社Studio Ousiaソフトウェアエンジニア・東北大学データ駆動科学・AI教育研究センター学術研究員。2021年3月に東北大学大学院情報科学研究科博士後期課程を修了し、博士（情報科学）を取得。博士課程では質問応答の研究に従事。日本語質問応答のコンペティション「AI王」の実行委員。東北大学が公開している日本語BERTの開発者 西川荘介（ニシカワソウスケ） LINEヤフー株式会社自然言語処理エンジニア。2022年3月に東京大学大学院情報理工学研究科修士課程を修了。現在は情報検索分野での言語処理に取り組む 藤井一喜（フジイカズキ） 東京工業大学情報工学系修士1年・Turing株式会社嘱託研究員。学士、修士課程では大規模モデルの分散並列学習に従事。llmーup、Swallow Projectにて日本語大規模言語モデルの事前学習を担当 山田康輔（ヤマダコウスケ） 株式会社サイバーエージェントAI Labリサーチサイエンティスト・名古屋大学大学院情報学研究科協力研究員。2024年3月名古屋大学情報学研究科博士後期課程を修了し、博士（情報学）を取得。2024年4月より現職。博士後期課程では自然言語処理、特にフレーム意味論に関する研究に従事（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです） 第10章 性能評価（モデルの性能評価とは／評価指標を用いた自動評価／LLMを用いた自動評価）／第11章 指示チューニング（指示チューニングとは／指示チューニングの実装／指示チューニングしたモデルの評価）／第12章 選好チューニング（選好チューニングとは／選好チューニングの実装／選好チューニングの評価）／第13章 RAG（RAGとは／基本的なRAGのシステムの実装／RAG向けにLLMをチューニングする／RAGの性能評価）／第14章 分散並列学習（分散並列学習とは／さまざまな分散並列学習手法／LLMの分散並列学習） 本 パソコン・システム開発 その他 | 3,300円 |
 やさしく学ぶLLMエージェント 基本からマルチエージェント構築まで [ 井上 顧基 ] 楽天ブックス | 基本からマルチエージェント構築まで 井上 顧基 下垣内 隆太 オーム社ヤサシクマナブエルエルエムエージェント イノウエ コウキ シモガウチ リュウタ 発行年月：2025年02月15日 予約締切日：2024年12月25日 ページ数：306p サイズ：単行本 ISBN：9784274233166 井上顧基（イノウエコウキ） 株式会社Elith 代表取締役CEO／CTO。北陸先端科学技術大学院大学にて量子コンピュータの材料探索の研究で修士号を取得。会社経営と同時に東北大学医学系研究科にて医学物理分野での医療AIの研究に取り組む博士後期課程。研究成果として、医学物理のトップカンファレンスであるAAPMで採択され研究発表 下垣内隆太（シモガウチリュウタ） 株式会社Elith CAIO／Generative AI Research Engineer。東京大学大学院情報理工学系研究科で拡散モデルの研究で修士号を取得。「日経Linux（日経BP）」に大規模言語モデルに関する記事やマルチモーダルモデルに関する記事を寄稿。日英中のトリリンガル。高専時代から培ったものづくりの精神と、大学院で身につけた最先端の知識を融合させ、革新的な技術の開発に取り組む 松山純大（マツヤマアツヒロ） 株式会社Elith Machine Learning Research Engineer。東京大学大学院情報理工学系研究科修士課程に在学中。主にLLM（大規模言語モデル）を中心としたAIモデルの信頼性について研究を進めている。Elithでは、LLMに関連するリサーチや開発を担当し、競技プログラミングの経験を活かして最適化分野の案件も手がけている。最先端の技術と理論を実務に応用することで、AI技術の信頼性と可能性の拡大を追求する 成木太音（ナルキタイト） 株式会社Elith Machine Learning Engineer。豊田工業大学大学院先端工学科にて、コンピュータビジョンの一分野である画像調和の研究で修士号を取得。新卒でElithに入社。学生時代にはインターンとして、広告会社でビジョン系タスクの開発に携わる。現在は、LLM（大規模言語モデル）の知識を深めるべく、最前線の研究と技術トレンドを日々サーベイしている（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです） 第1章 LLMエージェントとは（言語モデルとは何か／LLMエージェントとは）／第2章 エージェント作成のための基礎知識（OpenAI API／LangChain入門 ほか）／第3章 エージェント（LLMに知識を与える／LLMにツールを与える ほか）／第4章 マルチエージェント（マルチエージェントとは／マルチエージェントシステムの構築 ほか）／第5章 LLMエージェント研究の最先端（直近の研究動向／ビジネスでの利用例） マルチエージェントの夜明け。 本 パソコン・システム開発 その他 | 3,520円 |
 やさしく学ぶLLMエージェント ー基本からマルチエージェント構築までー【電子書籍】[ 井上顧基 ] 楽天Kobo電子書籍ストア | ＜p＞＜strong＞※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。＜/strong＞＜/p＞ ＜p＞※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。＜/p＞ ＜p＞OpenAI、Anthropic、Gemini、LangChain、LangGraph、Gradio、Tavily、SerpApiなどを用い、基本からマルチエージェントシステムの設計まで、開発に必要なテクニックを体系的に解説＜br /＞ LLMエージェント（AIエージェント）は、ペルソナ（口調、知識、判断の方向、人柄）等を生成AIに組み込み、生きた人間の代わりに様々なことをするもので、カスタマーサービス、情報検索、分析、意思決定支援など、様々なタスクを自律的に遂行することができます。これにより、新たなサービスの創出、業務の自動化や効率化など、ビジネスに大きなインパクトをもたらすことが期待されています。＜br /＞ 一方で、LLMエージェントを実際のビジネスに応用するためには、技術的な理解だけでなく、システム設計や運用における様々な課題をクリアする必要があります。例えば、エージェントの能力を最大限に引き出すための対話設計、複数エージェント間の連携制御、ユーザーとのインタラクションデザインなどを設計、解説します。＜/p＞ ＜p＞第1章 LLMエージェントとは＜br /＞ 1.1 言語モデルとは何か＜br /＞ 1.2 LLMエージェントとは＜br /＞ 第2章 エージェント作成のための基礎知識＜br /＞ 2.1 OpenAI API＜br /＞ 2.2 LangChain入門＜br /＞ 2.3 Gradio を用いたGUI作成＜br /＞ 第3章 エージェント＜br /＞ 3.1 LLMに知識を与える＜br /＞ 3.2 LLMにツールを与える＜br /＞ 3.3 複雑なフローで推論するエージェント＜br /＞ 3.4 記憶を持つエージェント＜br /＞ 3.5 ペルソナのあるエージェント＜br /＞ 第4章 マルチエージェント＜br /＞ 4.1 マルチエージェントとは＜br /＞ 4.2 マルチエージェントシステムの構築＜br /＞ 4.3 マルチエージェントの活用＜br /＞ 第5章 LLMエージェント研究の最先端＜br /＞ 5.1 直近の研究動向＜br /＞ 5.2 ビジネスでの利用例＜/p＞ ＜p＞補足 OpenAI API／Anthropic APIキー／Gemini APIキー／Tavily APIキー／Serp APIキー／Google Colaboratoryのシークレット機能＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちら をクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。 | 3,520円 |
 Azure OpenAI ServiceではじめるChatGPT/LLMシステム構築入門【電子書籍】[ 永田 祥平 ] 楽天Kobo電子書籍ストア | ＜h2＞＜strong＞【Azure×OpenAIでChatGPTシステムを構築！】＜/strong＞＜/h2＞ ＜p＞Microsoft AzureはChatGPTをはじめとするOpenAIモデルを利用できる、現在唯一のパブリッククラウドサービスです。本書はLLM（大規模言語モデル）に興味があるITエンジニアを対象に、AzureからOpenAIモデルにアクセスできる「Azure OpenAI Service」を使い、ChatGPTを利用した社内AIシステムの開発と導入を実現してもらうのが目的です。＜br /＞ 前半では、生成AIとChatGPTモデルの基本的な概念とその仕組みを解説します。また、Azure OpenAI Serviceの概要と具体的な利用方法を解説し、プロンプトエンジニアリングについても紹介します。後半ではChatGPTを利用する社内システムの開発手法について、実際にAzure OpenAI Serviceを使いながら学んでいきます。RAGを利用した社内文章検索システムの実装を経て、LLMを組み込んだアプリケーション（Copilot）の構築へとステップアップしていきます。また、Azure OpenAI Serviceの利用におけるガバナンス実現に必要な共通基盤化と責任あるAIについても解説しています。＜/p＞ ＜h2＞＜strong＞■こんな方におすすめ＜/strong＞＜/h2＞ ＜p＞OpenAIモデルやChatGPTに興味がある、また、それらを使ったシステムを開発したいITエンジニア＜/p＞ ＜h2＞＜strong＞■目次＜/strong＞＜/h2＞ ＜p＞＜strong＞●第1部 Microsoft AzureでのChatGPT活用＜/strong＞＜br /＞ ＜strong＞第1章 生成AIとChatGPT＜/strong＞＜br /＞ 1.1 生成AIとChatGPTの衝撃＜br /＞ 1.2 ChatGPTの仕組み＜br /＞ 1.3 まとめ＜br /＞ ＜strong＞第2章 プロンプトエンジニアリング＜/strong＞＜br /＞ 2.1 プロンプトエンジニアリングとは＜br /＞ 2.2 基本的なテクニック＜br /＞ 2.3 思考の連鎖（Chain of Thought）＜br /＞ 2.4 その他のテクニック＜br /＞ 2.5 まとめ＜br /＞ ＜strong＞第3章 Azure OpenAI Service＜/strong＞＜br /＞ 3.1 Azure OpenAI Serviceとは＜br /＞ 3.2 Azure OpenAIの始め方＜br /＞ 3.3 チャットプレイグラウンドでChatGPTアプリを開発する＜br /＞ 3.4 考慮するポイント＜br /＞ 3.5 まとめ＜br /＞ ＜strong＞●第2部 RAGによる社内文章検索の実装＜/strong＞＜br /＞ ＜strong＞第4章 RAGの概要と設計＜/strong＞＜br /＞ 4.1 ChatGPTの問題点と解決手法＜br /＞ 4.2 Retrieval-Augmented Generationとは＜br /＞ 4.3 検索システム＜br /＞ 4.4 Azure AI Search＜br /＞ 4.5 オーケストレータ＜br /＞ 4.6 Azure OpenAI on your data＜br /＞ 4.7 Azure Machine Learningプロンプトフロー＜br /＞ 4.8 大規模言語モデル＜br /＞ 4.9 Azure OpenAI API＜br /＞ 4.10 まとめ＜br /＞ ＜strong＞第5章 RAGの実装と評価＜/strong＞＜br /＞ 5.1 アーキテクチャ＜br /＞ 5.2 社内文章検索の実装例＜br /＞ 5.3 会話履歴の保持＜br /＞ 5.4 検索機能＜br /＞ 5.5 データインジェストの自動化＜br /＞ 5.6 RAGの評価と改善＜br /＞ 5.7 検索精度の評価＜br /＞ 5.8 生成精度の評価＜br /＞ 5.9 まとめ＜br /＞ ＜strong＞●第3部 Copilot stackによるLLMアプリケーションの実装＜/strong＞＜br /＞ ＜strong＞第6章 AIオーケストレーション＜/strong＞＜br /＞ 6.1 Copilot stackとは＜br /＞ 6.2 AIオーケストレーションとエージェント＜br /＞ 6.3 独自Copilot開発のアーキテクチャと実装＜br /＞ 6.4 まとめ＜br /＞ ＜strong＞第7章 基盤モデルとAIインフラストラクチャ＜/strong＞＜br /＞ 7.1 基盤モデルとAIインフラストラクチャとは＜br /＞ 7.2 ホスティングされたモデルの場合＜br /＞ 7.3 公開モデルの場合＜br /＞ 7.4 まとめ＜br /＞ ＜strong＞第8章 Copilotフロントエンド＜/strong＞＜br /＞ 8.1 ユーザーエクスペリエンスの基礎＜br /＞ 8.2 LLMの不確実な応答への対処＜br /＞ 8.3 UX向上のための参考資料＜br /＞ 8.4 まとめ＜br /＞ ＜strong＞●第4部 ガバナンスと責任あるAI＜/strong＞＜br /＞ ＜strong＞第9章 ガバナンス＜/strong＞＜br /＞ 9.1 共通基盤とは＜br /＞ 9.2 共通基盤のアーキテクチャ＜br /＞ 9.3 認証・認可＜br /＞ 9.4 ログ統合＜br /＞ 9.5 課金＜br /＞ 9.6 流量制限＜br /＞ 9.7 閉域化＜br /＞ 9.8 負荷分散＜br /＞ 9.9 まとめ＜br /＞ ＜strong＞第10章 責任あるAI＜/strong＞＜br /＞ 10.1 責任あるAIに対するMicrosoftの取り組み＜br /＞ 10.2 責任あるAIの実践＜br /＞ 10.3 コンテンツフィルタリング＜/p＞ ＜h2＞＜strong＞■著者プロフィール＜/strong＞＜/h2＞ ＜p＞＜strong＞永田 祥平＜/strong＞（ながた しょうへい）：日本マイクロソフト株式会社 クラウドソリューションアーキテクト。大学院で分子生物学やバイオインフォマティクスを学んだあと、2020年より日本マイクロソフト株式会社に入社。クラウドソリューションアーキテクト（AI）として、主にエンタープライズのお客様を対象に、Azureビッグデータ分析基盤や機械学習基盤の導入・活用支援を行う。推しのプロダクトはAzure Machine Learning。第1部の監修と執筆、全体統括を担当。＜br /＞ ＜strong＞伊藤 駿汰＜/strong＞（いとう しゅんた）：日本マイクロソフト株式会社 クラウドソリューションアーキテクト／株式会社Omamori 取締役。本業でAI/ML開発（とくに自然言語処理方面）と利活用の技術支援、機械学習基盤やMLOps基盤の構築および活用の技術支援を行うクラウドソリューションアーキテクト、趣味・副業でソフトウェアエンジニア。第3部と付録Bの執筆を担当。＜br /＞ ＜strong＞宮田 大士＜/strong＞（みやた たいし）：日本マイクロソフト株式会社 クラウドソリューションアーキテクト。情報学の修士号を取得後、製造業にてデータ分析、機械学習システムの構築、データ分析基盤の開発を経験し、日本マイクロソフトに入社。現職では、幅広い業界のお客様へのAIの導入／活用を支援。第2部の監修と執筆を担当。＜br /＞ ＜strong＞立脇 裕太＜/strong＞（たてわき ゆうた）：日本マイクロソフト株式会社 クラウドソリューションアーキテクト。Softbank（SBT）、Deloitte、DataRobot、現在は日本マイクロソフトでビッグデータ、クラウド、機械学習を活用した企業のデータ活用を支援。MLOps Community（JP）のオーガナイザで、過去にはJDLA AIガバナンスとその評価研究会の研究員、QA4AIガイドラインの改訂、MLOpsやAIガバナンスに関する講演や記事執筆などを実施。第4部の監修と執筆を担当。＜br /＞ ＜strong＞花ケ崎 伸祐＜/strong＞（はながさき のぶすけ）：日本マイクロソフト株式会社 パートナーソリューションアーキテクト。NECソフト（現NECソリューションイノベータ）、IBM JapanのAIアーキテクトを経て、現在はパートナーAIソリューションの開発支援に携わる。画像認識プロダクト開発や医療画像解析などクロスインダストリーでのAIプロジェクトの開発・アーキテクトとして15年以上の経験がある。推しのプロダクトはAzure AI Search（旧称Azure Cognitive Search）。第3部の監修と執筆、第2部の執筆を担当。＜br /＞ ＜strong＞蒲生 弘郷＜/strong＞（がもう ひろさと）：日本マイクロソフト株式会社 クラウドソリューションアーキテクト。大手システムインテグレータにてキャリアをスタート。自動車業界のDMSデータ活用基盤のコンサルティングおよび開発、エンタープライズブロックチェーンを活用した異業種間データ流通プラットフォームの立ち上げなどを担当。数年間、データサイエンティストとして社会インフラ関連企業を対象にしたデータ分析および機械学習システムの開発を経て、現在はソリューションアーキテクトとしてAI導入の技術支援やAzure OpenAI Serviceのエバンジェリスト活動などに従事。第1、2部と第4部の執筆を担当。＜br /＞ ＜strong＞吉田 真吾＜/strong＞（よしだ しんご）：株式会社セクションナイン 代表取締役。2023年5月にAzure OpenAI/Azure AI Search/Azure Cosmos DBを活用した人事FAQ 機能をリリース。Serverless Community（JP）やChatGPT Community（JP）を主宰。著書、監訳書に『ChatGPT/LangChainによるチャットシステム構築［実践］入門』（技術評論社）、『サーバーレスシングルページアプリケーション』（オライリー・ジャパン）、『AWSエキスパート養成読本』（技術評論社）、『AWSによるサーバーレスアーキテクチャ』（翔泳社）など。第3部の執筆を担当。＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちら をクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。 | 3,520円 |
 LLMとハルシネーション 基礎と対策 [ 橘 秀幸 ] 楽天ブックス | 基礎と対策 橘 秀幸 稲原 宗能 オーム社エルエルエムトハルシネーション タチバナ ヒデユキ イナハラ ムネヨシ 発行年月：2025年06月27日 予約締切日：2025年05月09日 ページ数：320p サイズ：単行本 ISBN：9784274233616 橘秀幸（タチバナヒデユキ） 国立情報学研究所 大規模言語モデル研究開発センター特任研究員。亜細亜大学 非常勤講師。2008年東京大学 工学部 計数工学科 卒業。2025年4月より現職 稲原宗能（イナハラムネヨシ） 株式会社PKSHA Technology。2014年東京大学 工学部 電子情報工学科 卒業。2018年より現職 高崎環（タカサキメグル） 株式会社PKSHA Technology。2021年東京大学 工学部 電子情報工学科 卒業。2023年4月より現職 福地成彦（フクチアキヒコ） SB Intuitions株式会社 Chief Research Enginner。2019年東北大学 理学部 物理学科 卒業。2024年5月より現職（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです） 1 自然言語処理の基礎／2 統計学と機械学習の基礎／3 TransformerとLLM／4 ハルシネーションの基礎／5 ハルシネーションの抑制／6 外部知識活用にもとづく生成 本 パソコン・システム開発 その他 | 3,960円 |
 つくりながら学ぶ!LLM自作入門／SebastianRaschka／クイープ／巣籠悠輔【3000円以上送料無料】 bookfan 1号店 楽天市場店 | 著者SebastianRaschka(著) クイープ(訳) 巣籠悠輔(監訳)出版社マイナビ出版発売日2025年02月ISBN9784839987800ページ数367Pキーワードつくりながらまなぶえるえるえむじさくにゆうもんつく ツクリナガラマナブエルエルエムジサクニユウモンツク らしゆか せばすちやん RAS ラシユカ セバスチヤン RAS9784839987800内容紹介本書は、GPT型のLLM (大規模言語モデル) を一から理解して構築するために書かれました。テキストデータの扱い方とAttentionメカニズムのコーディングの基礎を理解した後、完全なGPTモデルの実装に取り組みます。本書の特徴は、LLMの構築プロセス全体を包括的にカバーしていることです。これには、モデルアーキテクチャを実装するためのデータセットの扱い方から、ラベルなしデータでの事前学習、そして特定のタスク向けのファインチューニングまでが含まれています。本書を最後まで読めばLLMの仕組みがしっかりと理解でき、独自のモデルを構築するためのスキルを身につけることができるでしょう。作成するモデルは大規模な基礎モデルに比べれば規模は小さいものの、基になっている概念は同じです。最先端のLLMの構築に使われている中核的なメカニズムやテクニックを理解するための強力なツールとなるでしょう。［対象読者］・LLMの仕組みを理解し、独自のモデルを一から構築する方法を学びたいと考えている機械学習の愛好家、エンジニア、学生・本書はPyTorchを活用しており、事前にPythonプログラミングを理解している必要があります。・機械学習、ディープラーニング、人工知能（AI）の知識があれば役立ちますが、幅広い知識や経験は必要ありません。・高校レベルの数学、ベクトルや行列の知識は本書を理解する助けとなりますが、高度な数学の知識は不要です。［目次］1章 大規模言語モデルを理解する2章 テキストデータの準備3章 Attentionメカニズムのコーディング4章 テキストを生成するためのGPTモデルを一から実装する5章 ラベルなしデータでの事前学習6章 分類のためのファインチューニング7章 指示に従うためのファインチューニング付録A PyTorch 入門付録B 参考資料付録C 練習問題の解答付録D 訓練ループに高度なテクニックを追加する付録E LoRAによるパラメータ効率のよいファインチューニング“Build a Large Language Model (from Scratch)”（Manning Publishing 刊）の日本語版※本データはこの商品が発売された時点の情報です。目次1 大規模言語モデルを理解する/2 テキストデータの準備/3 Attentionメカニズムのコーディング/4 テキストを生成するためのGPTモデルを一から実装する/5 ラベルなしデータでの事前学習/6 分類のためのファインチューニング/7 指示に従うためのファインチューニング/A PyTorch入門/B 参考資料/C 練習問題の解答/D 訓練ループに高度なテクニックを追加する/E LoRAによるパラメータ効率のよいファインチューニング | 3,982円 |
 Azure Machine Learningではじめる機械学習/LLM活用入門／永田祥平【3000円以上送料無料】 bookfan 1号店 楽天市場店 | 著者永田祥平(ほか著)出版社技術評論社発売日2025年04月ISBN9784297148461ページ数413Pキーワードあじゆーるましーんらーにんぐではじめるきかいがくし アジユールマシーンラーニングデハジメルキカイガクシ ながた しようへい ナガタ シヨウヘイ9784297148461内容紹介Azure Machine Learningは機械学習における学習から推論、運用までをエンドツーエンドでサポートするプラットフォームです。本書は、機械学習の活用を推進するエンジニアやデジタルトランスフォーメーションを担う人々に向け、Azure Machine Learningを使った機械学習モデルの構築から運用まで解説しています。Azure Machine Learningの基本からはじめ、自動機械学習（AutoML）機能を使った便利なモデル開発、MLflowと機械学習パイプラインを使った実践的なモデル開発を経て、MLOpsの実現を目指します。大規模言語モデルの活用にあたっては、モデルカタログやプロンプトフローの使い方を解説し、LLMOpsの概念にも触れます。※本データはこの商品が発売された時点の情報です。目次第1部 機械学習とAzure Machine Learningの基本（機械学習をビジネスに活かすには/Azure Machine Learningの概要/Azure Machine Learningのセットアップ/AutoMLの概要と実践）/第2部 機械学習モデルの構築と活用（スクラッチでのモデル開発/MLflowによる実験管理とモデル管理/機械学習パイプライン/モデルのデプロイ/MLOpsの概要と実践）/第3部 大規模言語モデルの活用（大規模言語モデルの概要/基盤モデルとモデルカタログ/プロンプトフローの活用/LLMopsへの招待）/付録 | 3,520円 |
 やさしく学ぶLLMエージェント 基本からマルチエージェント構築まで／井上顧基／〔ほか〕共著 トップカルチャーnetクラブ | オーム社 | 3,520円 |
 LLMとハルシネーション ー基礎と対策ー【電子書籍】[ 橘秀幸 ] 楽天Kobo電子書籍ストア | ＜p＞＜strong＞※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。＜/strong＞＜/p＞ ＜p＞※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。＜/p＞ ＜p＞はたしてなぜ生成AIは嘘をつくのか？＜br /＞ ハルシネーションの原理とその対策を一からわかりやすく解説＜br /＞ 生成AIを利用する際に最も厄介な問題となるのがハルシネーション（hallucination）です．ハルシネーションは幻覚とも呼ばれる現象で，一見もっともらしいのに，まったく正しくない文章が生成されることをいいます．これによって，実際にはありもしない発言や事実が大量につくり出され，SNSなどで拡散されて私たちの社会や認識を大きくゆがめてしまっています．これからの情報系エンジニアにとって，ハルシネーションの対策に必要な知見やスキルは非常に重要です．＜br /＞ 本書では，ハルシネーションに挑むための土台となるべき自然言語処理や機械学習の基礎的な知識や，「言語の正しさ」に関する基本的な知見から解説しています．そして，これまで研究されてきたハルシネーションの検出方法や，LLMの学習方法および構造の改善，RAGや外部モデルの利用によるハルシネーション対策について解説しています． AI関連の技術は日進月歩で進歩していますが，エンジニアにとって重要なことは流行に乗り遅れないことより，少しずつ自分の引き出しを増やしていくことであると考えられます．この観点から，本書では「スタンダードな手法への手っとり早い入門」という以上の価値を提供できるように心がけています．＜/p＞ ＜p＞Chapter 1 自然言語処理の基礎＜br /＞ 1.1 自然言語処理とは＜br /＞ 1.2 トークン化と分散表現＜br /＞ 1.3 言語モデル＜br /＞ 1.4 自然言語処理の評価指標＜br /＞ 1.5 言語の研究の歴史＜/p＞ ＜p＞Chapter 2 統計学と機械学習の基礎＜br /＞ 2.1 帰 納＜br /＞ 2.2 統計的推測＜br /＞ 2.3 強化学習＜br /＞ 2.4 さまざまな生成AI＜/p＞ ＜p＞Chapter 3 TransformerとLLM＜br /＞ 3.1 Transformer登場の背景＜br /＞ 3.2 Transformerの内部構造＜br /＞ 3.3 学 習＜br /＞ 3.4 TransformerによるLLM＜br /＞ 3.5 ChatGPT＜br /＞ 3.6 さまざまな大規模言語モデル＜/p＞ ＜p＞Chapter 4 ハルシネーションの基礎＜br /＞ 4.1 ハルシネーションとは＜br /＞ 4.2 事実性／忠実性＜br /＞ 4.3 内在型／外在型＜br /＞ 4.4 文や知識の正しさとは＜br /＞ 4.5 ハルシネーションの発生源＜br /＞ 4.6 ハルシネーションの検出と評価＜br /＞ 4.7 ハルシネーションに関する評価ベンチマーク＜/p＞ ＜p＞Chapter 5 ハルシネーションの抑制＜br /＞ 5.1 学習データの改善＜br /＞ 5.2 デコーディング方法の改善＜br /＞ 5.3 モデル構造の改良＜br /＞ 5.4 プロンプトエンジニアリング＜/p＞ ＜p＞Chapter 6 外部知識活用にもとづく生成＜br /＞ 6.1 検索を組み合わせた生成＜br /＞ 6.2 疎ベクトル検索＜br /＞ 6.3 密ベクトル検索＜br /＞ 6.4 知識データベース＜br /＞ 6.5 RAGの発展的な話題＜br /＞ 6.6 ツール拡張生成＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちら をクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。 | 3,960円 |
 やさしく学ぶLLMエージェント 基本からマルチエージェント構築まで／井上顧基【3000円以上送料無料】 bookfan 1号店 楽天市場店 | 著者井上顧基(ほか共著)出版社オーム社発売日2025年02月ISBN9784274233166ページ数293Pキーワードやさしくまなぶえるえるえむえーじえんとやさしく／ま ヤサシクマナブエルエルエムエージエントヤサシク／マ いのうえ こうき イノウエ コウキ9784274233166内容紹介OpenAI、Anthropic、Gemini、LangChain、LangGraph、Gradio、Tavily、SerpApiなどを用い、基本からマルチエージェントシステムの設計まで、開発に必要なテクニックを体系的に解説LLMエージェント（AIエージェント）は、ペルソナ（口調、知識、判断の方向、人柄）等を生成AIに組み込み、生きた人間の代わりに様々なことをするもので、カスタマーサービス、情報検索、分析、意思決定支援など、様々なタスクを自律的に遂行することができます。これにより、新たなサービスの創出、業務の自動化や効率化など、ビジネスに大きなインパクトをもたらすことが期待されています。一方で、LLMエージェントを実際のビジネスに応用するためには、技術的な理解だけでなく、システム設計や運用における様々な課題をクリアする必要があります。例えば、エージェントの能力を最大限に引き出すための対話設計、複数エージェント間の連携制御、ユーザーとのインタラクションデザインなどを設計、解説します。※本データはこの商品が発売された時点の情報です。目次第1章 LLMエージェントとは（言語モデルとは何か/LLMエージェントとは）/第2章 エージェント作成のための基礎知識（OpenAI API/LangChain入門 ほか）/第3章 エージェント（LLMに知識を与える/LLMにツールを与える ほか）/第4章 マルチエージェント（マルチエージェントとは/マルチエージェントシステムの構築 ほか）/第5章 LLMエージェント研究の最先端（直近の研究動向/ビジネスでの利用例） | 3,520円 |
 Azure OpenAI ServiceではじめるChatGPT/LLMシステム構築入門／永田祥平／伊藤駿汰／宮田大士【3000円以上送料無料】 bookfan 1号店 楽天市場店 | 著者永田祥平(著) 伊藤駿汰(著) 宮田大士(著)出版社技術評論社発売日2024年02月ISBN9784297139292ページ数289Pキーワードあじゆーるおーぷんえーあいさーびすではじめるちやつ アジユールオープンエーアイサービスデハジメルチヤツ ながた しようへい いとう し ナガタ シヨウヘイ イトウ シ9784297139292内容紹介Microsoft AzureはChatGPTをはじめとするOpenAIモデルを利用できる、現在唯一のパブリッククラウドサービスです。本書はLLM（大規模言語モデル）に興味があるITエンジニアを対象に、AzureからOpenAIモデルにアクセスできる「Azure OpenAI Service」を使い、ChatGPTを利用した社内AIシステムの開発と導入を実現してもらうのが目的です。前半では、生成AIとChatGPTモデルの基本的な概念とその仕組みを解説します。また、Azure OpenAI Serviceの概要と具体的な利用方法を解説し、プロンプトエンジニアリングについても紹介します。後半ではChatGPTを利用する社内システムの開発手法について、実際にAzure OpenAI Serviceを使いながら学んでいきます。RAGを利用した社内文章検索システムの実装を経て、LLMを組み込んだアプリケーション（Copilot）の構築へとステップアップしていきます。また、Azure OpenAI Serviceの利用におけるガバナンス実現に必要な共通基盤化と責任あるAIについても解説しています。※本データはこの商品が発売された時点の情報です。 | 3,520円 |
 Building LLM Powered Applications Create intelligent apps and agents with large language models【電子書籍】[ Valentina Alto ] 楽天Kobo電子書籍ストア | ＜p＞＜b＞Get hands-on with GPT 3.5, GPT 4, LangChain, Llama 2, Falcon LLM and more, to build LLM-powered sophisticated AI applications Get With Your Book: PDF Copy, AI Assistant, and Next-Gen Reader Free＜/b＞＜/p＞＜h2＞Key Features＜/h2＞＜ul＞＜li＞Embed LLMs into real-world applications＜/li＞＜li＞Use LangChain to orchestrate LLMs and their components within applications＜/li＞＜li＞Grasp basic and advanced techniques of prompt engineering＜/li＞＜/ul＞＜h2＞Book Description＜/h2＞Building LLM Powered Applications delves into the fundamental concepts, cutting-edge technologies, and practical applications that LLMs offer, ultimately paving the way for the emergence of large foundation models (LFMs) that extend the boundaries of AI capabilities. The book begins with an in-depth introduction to LLMs. We then explore various mainstream architectural frameworks, including both proprietary models (GPT 3.5/4) and open-source models (Falcon LLM), and analyze their unique strengths and differences. Moving ahead, with a focus on the Python-based, lightweight framework called LangChain, we guide you through the process of creating intelligent agents capable of retrieving information from unstructured data and engaging with structured data using LLMs and powerful toolkits. Furthermore, the book ventures into the realm of LFMs, which transcend language modeling to encompass various AI tasks and modalities, such as vision and audio. Whether you are a seasoned AI expert or a newcomer to the field, this book is your roadmap to unlock the full potential of LLMs and forge a new era of intelligent machines.＜h2＞What you will learn＜/h2＞＜ul＞＜li＞Explore the core components of LLM architecture, including encoder-decoder blocks and embeddings＜/li＞＜li＞Understand the unique features of LLMs like GPT-3.5/4, Llama 2, and Falcon LLM＜/li＞＜li＞Use AI orchestrators like LangChain, with Streamlit for the frontend＜/li＞＜li＞Get familiar with LLM components such as memory, prompts, and tools＜/li＞＜li＞Learn how to use non-parametric knowledge and vector databases＜/li＞＜li＞Understand the implications of LFMs for AI research and industry applications＜/li＞＜li＞Customize your LLMs with fine tuning＜/li＞＜li＞Learn about the ethical implications of LLM-powered applications＜/li＞＜/ul＞＜h2＞Who this book is for＜/h2＞＜p＞ Software engineers and data scientists who want hands-on guidance for applying LLMs to build applications. The book will also appeal to technical leaders, students, and researchers interested in applied LLM topics. We don’t assume previous experience with LLM specifically. But readers should have core ML/software engineering fundamentals to understand and apply the content.＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちら をクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。 | 4,304円 |
 AI駆動開発完全入門 ソフトウェア開発を自動化するLLMツールの操り方 [ 田村悠 ] 楽天ブックス | 田村悠 インプレスエーアイクドウカイハツカンゼンニュウモンソフトウェアカイハツヲジドウカスルエルエルエムツールノアヤツリカタ タムラハルカ 発行年月：2025年01月22日 予約締切日：2025年01月21日 ページ数：272p サイズ：単行本 ISBN：9784295020837 田村悠（タムラハルカ） 1990年東京都生まれ。株式会社ノアク代表取締役。ベースフード株式会社に一人目のエンジニアとして参画。10年間のWeb開発経験を活かし、0→1フェーズのAI関連サービスを多数開発・運用。2024年5月、株式会社ノアクを設立。AIシステムやアプリケーションの開発、AI研修、コンサルティングサービスを行う。趣味はキャンプ、温泉、旅行（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです） 1 システム開発の新常識「AI駆動開発」／2 AIで開発を行うための基礎知識／3 準備編 AI駆動開発の環境を整える／4 基礎編 シンプルなアプリケーションを実装する／5 実践編 Webアプリケーション開発（1）仕様策定〜テーブル設計／6 実践編 Webアプリケーション開発（2）フロントエンド、バックエンド実装〜機能追加 ここから始めて、ずっと使える。“AI駆動開発”を今日からはじめるためのやさしい解説書。入門レベルからスタートして使いこなせるレベルになれる！ 本 パソコン・システム開発 プログラミング プログラミング入門 パソコン・システム開発 IT・eコマース パソコン・システム開発 その他 ビジネス・経済・就職 IT・eコマース | 3,190円 |
 ヨーヅリ(YO-ZURI) アオリーQ RS ヒイカSP 1.6号 LLM(夜光ライムグリーン) A1705-LLM ナチュラム フィッシング専門店 | 仕様／規格●サイズ：1.6号●重量：4.5g●沈下スピード：約3.0秒／m●昼夜問わず安定した釣果が期待できる特にマズメ時にGOOD！●ローリングシャフトPATENT●グローオーロラアイ●ヒイカ専用スナッグレスシンカー●カラー:LLM（夜光ライムグリーン）サイズ1.6号カラーLLM(夜光ライムグリーン)メーカー品番A1705-LLM商品説明●ベリーのオレンジをアクセントにしたナチュラル＆アピールカラー。●ビギナーでも安心！操作性抜群でハイアピールな「ヒイカ専用」エギ登場！！ローリングシャフト（RS）なら、簡単イレギュラーダート！グローオーロラアイと夜光ボディでハイアピール！！ヒイカ専用スナッグレスシンカー搭載。ヒイカに最適な沈下速度を実現した、ヒイカスペシャル！！商品属性●魚種:[ アオリイカ ]●ルアーの種類:[ エギ ]特集区分●フィッシング特定商品（ルアー）●秋のエギング(イカ釣り)おすすめアイテム●イカメタルおすすめアイテム関連ワード●釣り具 釣具 つり具 イカ釣り いか釣り 海釣りジャンル識別情報：/g1007/g214/g301/m173/※納期表示のご説明はこちら | 791円 |
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 工事不要 LED蛍光灯 35W形 直管 LED 蛍光灯 35形 直管蛍光灯 直管 直管型 led35w 二年保証 蛍光灯 35W形 省エネ 消費電力18W 2880Llm口金回転式 100cm 1000mm G13口金回転式 T10 35W型 LED蛍光灯 グロー式 インバーター式 ラピッド式 FL35 FLR35 FHF35 35W型 電球色3000K 東京GT 楽天市場店 | *こちらもおススメです* 製品仕様 商品名 工事不要35w形LED直管蛍光灯 商品状態 正規品、新品（未使用） 口金 G13（180度回転でき） カバー色 乳白色 消費電力 18W 入力電圧 100V/200V（50/60Hz） 色温度(発光色) 電球色3000K 演色性 Ra＞80 照射角度 180度 力率 ＞0.95 環境使用温度 -20℃〜+45℃ 材質 PC +アルミ+電源内蔵 全光束 2880lm 定格寿命 50000時間 サイズ 長さ1000mm*管径30mm 重量 約0.3KG 保証期間 2年 【2年保証】 合計金額50,000円以上ご購入で全国一律送料無料になります。 安心してお使い頂けるように、全品出荷前点灯検査を実施しております。 出荷日から2年間で何か故障が御座いましたら、無料で修理や交換をさせていただきます。 認証：CE RoHS PSE 【100％工事不要】 ※点灯方式:両側給電 ※グロー式 インバーター式 ラピッド式全部対応 ※電源：本体内蔵 高輝度·寿命が約50000時間に達します。 エネルギー消耗を30％削減した同時に、照射強度を旧型の115％までUPさせることに大成功！ 【グロー式対応 ラピッド式対応（1灯式/2灯式） インバーター式対応（1灯式/2灯式）】 ◆既存器具対応 ◆通常の蛍光管をお取換え頂くのと同じように古いものを取り外して、そのまま入れ替えて頂くだけで、ご使用いただけます。。 ◆誰でも簡単的に設置でき。蛍光灯を取りかえる感覚で簡単にLEDランプを導入できます。有資格者による配線工事の必要がなく、取り付けた時から節電を開始します。 ◆直結接続工事にも対応 ラピッド式やインバーター式の場合、安定器の劣化状態によってはAC直結でOKです！ 【特徴】 【点灯が早い！】 通常の蛍光灯などと違い、電源オン時にパッと点灯します。 【通常の蛍光灯よりはるかに長寿命】 通常の蛍光灯の約5倍長寿命。交換の手間も少なくてすみます。 【電気代が1/2〜1/3に！】 通常の蛍光灯の1/2〜1/3の消費電力で、電気代が大幅に節約できます。 【発熱量が少ない】 LEDは発熱量が少ないため、通常の蛍光灯と比較して光の下でも暑くありません。そのため、夏の空調の節約も期待できます。 LEDの光は、赤外線や紫外線をほとんど含まないため、紫外線による色あせなども抑えられます。 【目に優しい！】 ちらつきやノイズがほとんど無いため、目に優しく周囲の電子機器へのノイズの影響がありません。 【環境に優しい】 LEDは水銀を含まないため有害な物質を排出せず、環境にやさしいエコな照明器具です。 【優れた放熱性】 ヒートシンクは放熱性に優れた特殊なアルミ合金を使用しており、 絶妙な深さと間隔デザインが相まって、最大限の放熱効率が発揮できるようになっております。 【よく使われる場所】 学校、事務所、デパート、家、店内、病院、居酒屋 【検索用】 LED 蛍光灯 35W型 長管LED 20W 直管LED蛍光灯 1000MM 2880lm SMD 蛍光灯 工事不要 節電 省エネ コスト削減 LED 蛍光灯 直管 直管蛍光灯 35W形 35w 18w 照明 オフィス 学校 事務所 キッチン インテリア 照明器具 部屋 リビング 寝室 照明 屋内照明 グロー式 インバーター式 ラビット式 FL35 FLR35 FHF35 35W型 直管人気 おすすめ 条件付き送料無料 led蛍光灯照明器具 35w型 led蛍光灯 直管 led直管 18W チューブランプ 電球色3000K 透明性 耐衝撃 性耐熱性 100cm特徴的なPC +アルミカバー採用 軽量設計で通常のLED蛍光灯より軽く、器具からの脱落の可能性が低い。 全面樹脂カバーなので絶縁性がよく、漏電の恐れがありません。 ※口金G13（180度回転でき） ※乳白色PCカバーを採用 ※おしゃれなデザイン 通常の蛍光灯よりはるかに長寿命 通常の蛍光灯の約4〜8倍長寿命。交換の手間も少なくてすみます。 快適な照明環境を提供する ■ちらつきを抑える ■虫が寄りつきにく■ノイズの影響を受けやすい場所でも安心。 高演色性Ra80以上 高演色で照らされた物が目に見える色を再現できます！照明に対する要求が大満足です 当店のLED蛍光灯の特徴： ■低消費電力、省エネで電気料金を50%以上大幅削減。 ■放熱部はアルミニウム合金製で、放熱性が更に向上、軽量化。 ■本体部はポリカーボネート樹脂＋合金製で、割落・飛散しにくい。 おススメポイント 虫の寄り付きガード 2.マイマイガなどの虫が取り付きにくい！ LED光源は虫を寄せ付きにくい波長、本体とカバーの間は密閉されているため、照明の中に入り込む虫の死骸ともおさらば。 安心のお買い上げから2年間の保証付き！ 通常使用による故障が発生した場合、お買い上げから2年以内であれば無料で修理または交換を承ります。安心してご購入ください。 注意事項 ※がたついたり、ひび割れ、破損している不安定な配線器具には取り付けないでください。（感電、落下の恐れあり） ※器具を布や紙などの可燃物で覆ったり、被せたり、燃えやすいものに近付けたりしないでください。(火災・器具過熱の恐れあり) ※器具を指示以外の分解・修理・改造・部品交換をしないでください。 ※異常・故障時は直ちに使用を中止してくだい。 ※取り付け、取り外しや清掃のときは、必ず電源を切っておいてください。（感電の恐れあり） ※安定器が高効率型の物には取り付けしても、通常動作しない場合がございます。安定器の種類をお確かめの上、ご検討ください。 商品仕様 商品名工事不要35w形LED直管蛍光灯 商品状態正規品、新品（未使用） 消費電力18W 入力電圧100V/200V 色温度(発光色)電球色3000K 演色性Ra＞80 全光束2880lm 発光角度180度 力率＞0.95 環境使用温度-20〜+45℃ 材質PC +アルミ+高品質LEDチップ 定格寿命50000時間 保証期間2年 本体サイズ1000mm*30mm 本体重量約0.3KG | 1,900円 |
 LED蛍光灯 35W形 直管 LED 蛍光灯 35形 直管蛍光灯 直管 直管型 LED 蛍光灯 35W形 省エネ 消費電力18W 2880Llm口金回転式 100cm 1000mm G13口金回転式 T10 35W型 LED蛍光灯 グロー式工事不要 グロー式対応 FL35 35W型 色選択 二年保証 東京GT 楽天市場店 | *こちらもおススメです* 4200円 5600円 6800円 1650円 1500円 製品仕様 商品名 35w形18W-1000mm直蛍光灯 商品状態 正規品、新品（未使用） 口金 G13（180度回転でき） 消費電力 18W 色温度(発光色) 色選択：電球色3000K/白色4000K/昼白色5000K/昼光色6000K 全光束 2880lm 入力電圧 100V/200V（50/60Hz） 演色性 Ra＞80 照射角度 180度 力率 ＞0.95 環境使用温度 -20℃〜+45℃ 材質 PC +アルミ+電源内蔵 定格寿命 50000時間 サイズ 1000*30mm 重量 約0.32KG 保証期間 2年 【2年保証】 合計金額50,000円以上ご購入で全国一律送料無料になります。 安心してお使い頂けるように、全品出荷前点灯検査を実施しております。 出荷日から2年間で何か故障が御座いましたら、無料で修理や交換をさせていただきます。 認証：CE RoHS PSE 【当店のLED蛍光灯の特徴】 ※点灯方式:両側給電 ※調光機能:無 ※電源：本体内蔵 高輝度·寿命が約50000時間に達します。 エネルギー消耗を30％削減した同時に、照射強度を旧型の115％までUPさせることに大成功！ 【乳白色LED蛍光灯】 通常の蛍光灯と同じ乳白色カバータイプで自然な雰囲気。 クリアカバータイプより光を拡散し、配光角が広がります。 【点灯が早い！】 通常の蛍光灯などと違い、電源オン時にパッと点灯します。 【通常の蛍光灯よりはるかに長寿命】 通常の蛍光灯の約5倍長寿命。交換の手間も少なくてすみます。 【電気代が1/2〜1/3に！】 通常の蛍光灯の1/2〜1/3の消費電力で、電気代が大幅に節約できます。 【発熱量が少ない】 LEDは発熱量が少ないため、通常の蛍光灯と比較して光の下でも暑くありません。そのため、夏の空調の節約も期待できます。 LEDの光は、赤外線や紫外線をほとんど含まないため、紫外線による色あせなども抑えられます。 【目に優しい！】 ちらつきやノイズがほとんど無いため、目に優しく周囲の電子機器へのノイズの影響がありません。 【環境に優しい】 LEDは水銀を含まないため有害な物質を排出せず、環境にやさしいエコな照明器具です。 【優れた放熱性】 ヒートシンクは放熱性に優れた特殊なアルミ合金を使用しており、 絶妙な深さと間隔デザインが相まって、最大限の放熱効率が発揮できるようになっております。 【グロー式対応◆注意事項◆ 】 ●グロー式工事不要：お使いの器具はグロー式の場合、工事不要でグロー球を外すだけで使用できます。 直結工事をしても取り付けが可能 ● グロー球の付いていないインバーター(電子安定器)方式とラピッド式の場合は直結工事が必要ですので電気店にご相談ください。 ラピッド式やインバーター式の場合、安定器の劣化状態によってはAC直結でOKです！ 【よく使われる場所】 学校、事務所、デパート、家、店内、病院、居酒屋 【検索用】 LED 蛍光灯 2＝35W LED 18W 直管LED蛍光灯 1000MM 2880lm SMD 蛍光灯 工事不要 節電 省エネ コスト削減 LED 蛍光灯 直管 直管蛍光灯 35W形 35型 35形 天井照明 オフィス 学校 事務所 キッチン インテリア 照明器具 部屋 リビング 寝室 照明 屋内照明 グロー式 インバーター式 ラビット式 FL35 FLR35 FHF35 35W型 直管人気 おすすめ 条件付き送料無料 led蛍光灯照明器具 35w型 led蛍光灯 直管 led直管 18w チューブランプ 色選択：電球色3000K/白色4000K/昼白色5000K/昼光色6000K 透明性 耐衝撃 性耐熱性特徴的なPC +アルミカバー採用 軽量設計で通常のLED蛍光灯より軽く、器具からの脱落の可能性が低い。 全面樹脂カバーなので絶縁性がよく、漏電の恐れがありません。 ※口金G13（180度回転でき） ※乳白色PCカバーを採用 ※おしゃれなデザイン 通常の蛍光灯よりはるかに長寿命 通常の蛍光灯の約4〜8倍長寿命。交換の手間も少なくてすみます。 快適な照明環境を提供する ■ちらつきを抑える ■虫が寄りつきにく■ノイズの影響を受けやすい場所でも安心。 高演色性Ra80以上 高演色で照らされた物が目に見える色を再現できます！照明に対する要求が大満足です 当店のLED蛍光灯の特徴： ■低消費電力、省エネで電気料金を50%以上大幅削減。 ■放熱部はアルミニウム合金製で、放熱性が更に向上、軽量化。 ■本体部はポリカーボネート樹脂＋合金製で、割落・飛散しにくい。 ■グロー式工事無しで簡単取り付け可能！女性一人でも短時間で簡単設置発熱量が少ないため、通常の蛍光灯と比較して光の下でも暑くない。 おススメポイント 虫の寄り付きガード 2.マイマイガなどの虫が取り付きにくい！ LED光源は虫を寄せ付きにくい波長、本体とカバーの間は密閉されているため、照明の中に入り込む虫の死骸ともおさらば。 安心のお買い上げから2年間の保証付き！ 通常使用による故障が発生した場合、お買い上げから2年以内であれば無料で修理または交換を承ります。安心してご購入ください。 注意事項 ※がたついたり、ひび割れ、破損している不安定な配線器具には取り付けないでください。（感電、落下の恐れあり） ※器具を布や紙などの可燃物で覆ったり、被せたり、燃えやすいものに近付けたりしないでください。(火災・器具過熱の恐れあり) ※器具を指示以外の分解・修理・改造・部品交換をしないでください。 ※異常・故障時は直ちに使用を中止してくだい。 ※取り付け、取り外しや清掃のときは、必ず電源を切っておいてください。（感電の恐れあり） ※安定器が高効率型の物には取り付けしても、通常動作しない場合がございます。安定器の種類をお確かめの上、ご検討ください。 【グロー式対応◆注意事項◆ 】 ●グロー式工事不要：お使いの器具はグロー式の場合、工事不要でグロー球を外すだけで使用できます。 直結工事をしても取り付けが可能 ● グロー球の付いていないインバーター(電子安定器)方式とラピッド式の場合は直結工事が必要ですので電気店にご相談ください。 ラピッド式やインバーター式の場合、安定器の劣化状態によってはAC直結でOKです！ 商品仕様 商品名35w形18W-1000mm直蛍光灯 商品状態正規品、新品（未使用） 消費電力18W 入力電圧100V/200V 色温度(発光色)色選択：電球色3000K/白色4000K/昼白色5000K/昼光色6000K 演色性Ra＞80 全光束2880lm 発光角度180度 力率＞0.95 環境使用温度-20〜+45℃ 材質PC +アルミ+高品質LEDチップ 定格寿命50000時間 保証期間2年 本体サイズ1000*30mm 本体重量約0.32KG | 2,700円 |
 送料無料◆印鑑 はんこ プレーンブラスト チタン印鑑 実印・銀行印・認め印 LLMセット(実印 16.5mm 銀行印 15mm 認印 12mm)【カラーケース付】 [印鑑 実印 銀行印 認印 3本セット 印鑑ケース付き 名前 ハンコ 判子 ギフト プレゼント お祝い] 株式会社ハンコヤドットコム（R） | ■サイズ：実印：16.5mm/銀行印：15.0mm/認め印：12.0mm※銀行印・認印の彫刻名は、個人名の姓か名どちらかでの作成となります。※納期につきまして・印影確認ご希望の際はOK後の出荷対応となりますので、あらかじめご了承ください。・印影確認をご希望のお客様は、配送日のご希望は承れません。ご了承ください。 チタン印鑑 実印・銀行印・認め印セット チタン金属は、宇宙工学に欠かせない先進のマテリアル超金属として活躍しています。強度・耐食性・耐久性に優れるこの性質は、印鑑材料として最適です。 チタンには強く軽く錆びにくく体に優しいなどそれ以外にも様々な特徴があります。詳しくは材質についてをご覧下さい。 30年保証 チタン実印銀行印認め印セット トップへ戻る実印 篆書体 吉相体 古印体 銀行印（横彫り） 篆書体 吉相体 古印体 認め印 篆書体 吉相体 古印体 実印サイズメニュー 13.5mm 15.0mm 16.5mm 18.0mm 実印の標準サイズ φ幅 女性用 男性用 S：13.5mm ◎ ○ M：15.0mm ◎ ○ L：16.5mm ○ ◎ X：18.0mm ○ ◎ 銀行印の標準サイズ φ幅 女性用 男性用 S：12.0mm ◎ ○ M：13.5mm ◎ ◎ L：15.0mm ○ ◎ ※ケース色をお選びいただけます。 ブラックメタル サーモンピンク シーシェルピンク ハニーイエロー キーライム スプラッシュグリーン ターコイズブルー | 37,680円 |
 レギンス キッズ ベビー オーガニックズー Organic Zoo Black Midnight Desert Midnight Cottonfield Leggings【国内正規品】 LLM 13lldm34 BETTER DAYS／ベターデイズ | 商品について 一年中活躍するベストセラーのレギンスは、なめらかなオーガニックコットン素材で心地よく着られます。 スウェットシャツやお気に入りのニットと合わせるとキュート。 ユニセックスで着まわしできるようデザインされています。 原産国 MADE IN EUROPE 素材 OrganicCotton 商品番号 LLM:Black Midnight サイズ 6-12month 1-2years 2-3years 3-4years サイズの選び方 お客様から一番多く頂く質問はサイズについてです。 Organic Zooの服は、快適にゆったり着られるフィット感を追求してデザインされています。どんな体型でも着られるボックスシルエットやゆったりとしたスタイルが豊富に揃っているため、サイズにあまり左右されません。 ベビー - 0-3ヶ月サイズは、ほとんどの赤ちゃんに生まれてから初めの3ヶ月間ぴったりフィットします。 成長に合わせてさらに余裕が必要な場合は、ひとつ大きいサイズをお選びください。 キッズ - よりゆったり着られるよう、トップスはワンサイズ大きいサイズをおすすめします。ボトムスとワンピースは、年齢に応じたサイズをお選びください。サイズに迷った場合は、いつでもワンサイズアップをおすすめします。 Organic Zoo(オーガニックズー)について Organic Zooは、オーナー兼クリエイターのPaulina氏がイギリスでスタートしたブランド。 Organic Zooは、デザイナーの子供時代の自然な喜びと自由からインスピレーションを得ており、遊び心のあるシンプルな精神に根ざした子供服を作っています。 子どもたちが自由に遊び回れる、美しく実用的でミニマルな高品質の子供服を作ることで、よりシンプルでサステナブルな生活スタイルに対する情熱を共有したいと考えています。 オーガニックコットンを使用し、全ての染料はOEKO-TEX Standard 100 （エコテックス）の化学物質を使わない製造プロセス、デザイン、品質、無駄を省いた梱包など、その全てからのOrganic Zoo哲学を感じる事ができます。 その柔らかい着心地からはもちろん、オリーブや綿をモチーフとしたデザインからも子供や地球への慈しみを感じる世界的に注目されるブランドです。 関連ワード ●商品名：Organic Zoo オーガニックズー おーがにっくずー レギンス leggings パンツ pants ●用途：普段使い カジュアル フォーマル シンプル お出かけ 贈り物 誕生日 出産祝い 御祝い プレゼント ギフト ●対象:ユニセックス BABY ベイビー ベビー 赤ちゃん 新生児 KIDS キッズ GIRLS ガールズ 女の子 BOYS ボーイズ 男の子 ●イメージ：オシャレ かわいい 可愛い おすすめ 人気 おしゃれ お洒落 丈夫 個性的 機能的 サステナブル 海外子供服 海外こども服 海外輸入服 おしゃれママ セットでおすすめ！その他のORGANIC ZOOのアイテムです。 ボンネット ボネット キッズ ベビー オーガニックズー Organic Zoo Olive Garden / Cottonfield Pixie Bonnet【国内正規品】 OPIXIE FPIXIE オーガニックズーのボンネット ふわふわなオーガニックコットン素材のピクシーボンネットは、一日中心地よく着用できます。 最大限の快適さと暖かさを実現する2つのタイストラップが付いています。 Organic Zooの代表的なプリントの1つであるオリーブガーデン柄と 淡いベージュの小花柄のCottonfieldも人気。 同柄のボディスーツに合わせてもキュート。 Organic Zooの服はユニセックスで着まわしできるようデザインされています。 4250円 ロンパース キッズ ベビー オーガニックズー Organic Zoo Cottonfield Bloomers With Braces【国内正規品】 FBLOZ オーガニックズーのロンパース タイムレスで実用的、遊び心のある赤ちゃんのワードローブのためにデザインされたロンパース。 赤ちゃんが心地よく眠れるやわらかな肌触りのクラシックスタイルは、スナップボタンで着替えも簡単にできます。 6100円＋税 | 5,308円 |
 送料無料◆印鑑 はんこ 実印・銀行印・認め印 LLMセット(実印 16.5mm 銀行印 15mm 認印 12mm) 黒水牛【銀枠】 [印鑑 実印 銀行印 認印 3本セット 印鑑ケース付き 名前 ハンコ 判子 ギフト プレゼント お祝い] 株式会社ハンコヤドットコム（R） | ■サイズ：実印：16.5mm/銀行印：15.0mm/認め印：12.0mm※銀行印・認印の彫刻名は、個人名の姓か名どちらかでの作成となります。※納期につきまして・印影確認ご希望の際はOK後の出荷対応となりますので、あらかじめご了承ください。・印影確認をご希望のお客様は、配送日のご希望は承れません。ご了承ください。 個人印鑑3本セット 黒水牛（芯持） ●黒水牛ってどんな材質？ 各種印鑑に多く使われており、水牛の角を加工したものです。耐久性もあり、硬度も粘りもあるため、篆刻には非常に適した素材です。良質のものは角の先端にあたる芯の通った中心の部分で、ここから取った印材を芯持（しんもち）といいます。当店では、この芯持ちという良質な部分だけを使用しております。 30年保証 黒牛革ケース 銀枠(朱竹)付 シワ付け加工（シボ加工）を施した黒牛革の印鑑ケース 実印と銀行印と認め印に朱肉付印鑑ケースがついたお得なセットです 実印・銀行印・認め印セットのトップへ印鑑/実印・銀行印・認め印セット 黒水牛（芯持） | 14,380円 |
 送料無料◆印鑑 はんこ 実印・銀行印・認め印 LLMセット（実印 16.5mm 銀行印 15mm 認印 12mm） 黒檀 印鑑ケース【ブラックメタル枠】[印鑑 実印 銀行印 認印 3本セット 印鑑ケース付き 名前 ハンコ 判子 ギフト プレゼント お祝い] 株式会社ハンコヤドットコム（R） | ※銀行印・認印の彫刻名は、個人名の姓か名どちらかでの作成となります。※納期につきまして・印影確認ご希望の際はOK後の出荷対応となりますので、あらかじめご了承ください。・印影確認をご希望のお客様は、配送日のご希望は承れません。ご了承ください。 個人印鑑3本セット 黒檀 ●黒檀ってどんな材質？黒檀は代表的な銘木で、材質は緻密で重く堅く耐久性に非常に優れた印材となります。乾燥性があり、虫に喰われにくい事から朽ちることが無いと言われており、永年の使用に耐える高い耐久性を持った強い木材です。黒檀の材質は重く堅く強靭で、耐久性に富んでます。また、磨くと独特な光沢がでます。黒に近い色味ですが、弊社で販売している木材印材・玄武と比較すると、玄武は黒色、黒檀はかなり濃いコゲ茶色の色味となっています。黒檀は油分を含んでいる木材なので使えば使うだけ味が出てきて魅力的になっていきます。黒檀独特の光沢と深みのある木目は一生付き合っていく印鑑にはもってこいの印材です。 30年保証 黒牛革ケース ブラックメタル枠(黒別珍) シワ付け加工（シボ加工）を施した黒牛革の印鑑ケース 印鑑とケースのセットです印鑑/実印・銀行印・認め印セット 黒檀 | 12,680円 |
 BEAUTY NAILER ラメラメミックス LLM-6 パープルハート ネイルアート ラメ ホログラム グリッター ネイル用品 ネルパラ | 【品番・カラー】LLM-6パープルハート2サイズのハートがミックスした、メタリックホログラムです。ハート小:3mm、ハート大:4mmホロサイズ:3mm内容量:3g【内容量・備考】小:3mm、大:4mm【メール便OK】※この商品はメーカー取り寄せ商品になります。メーカー欠品や廃盤の際には必ずご連絡を差し上げてからの商品発送となりますので、ご連絡先の明記をお願い致します。▼登録カテゴリ【ネイル用品 > アートアクセサリー > ラメ・ホロ】 | 209円 |
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 ネイルアート ラメ ホログラム グリッター BEAUTY NAILER ビューティーネイラー BN ラメラメミックス LLM-2 ゴールドハート ネイル用品 nailstudy | 商品到着後レビューを書いて次回使える200円OFFクーポンGET！！3mm・4mmの2サイズのハートがミックスした、メタリックホログラムです。サイズ：ハート小 3mm ハート大 4mm | 224円 |
 送料無料◆印鑑 はんこ 実印・銀行印・認め印 LLMセット(実印 16.5mm 銀行印 15mm 認印 12mm) 楓（KAEDE）【メタル枠】 [印鑑 実印 銀行印 認印 3本セット 印鑑ケース付き 名前 ハンコ 判子 ギフト プレゼント お祝い] 株式会社ハンコヤドットコム（R） | ■サイズ：実印：16.5mm/銀行印：15.0mm/認め印：12.0mm※銀行印・認印の彫刻名は、個人名の姓か名どちらかでの作成となります。※納期につきまして・印影確認ご希望の際はOK後の出荷対応となりますので、あらかじめご了承ください。・印影確認をご希望のお客様は、配送日のご希望は承れません。ご了承ください。 個人印鑑3本セット 楓（KAEDE） ●楓ってどんな材質？楓の細かいチップを人体に無害な樹脂で固める特殊技術により高耐久性を実現しました。歪みや割れ等の変形強く、さらに優れた耐久性で欠けにくく滑らかな印影ですっきりした仕上がりになります。捺印の方もずっしりと重量感のある楓（KAEDE）は、朱肉の付きもよく、美しい印影を得ることが出来ます。また、自然そのままを活かした風格ある木目は同じものが全くなく、家具材として使われている美しい虎目模様は印材に上品さそのままで活かされております。グリーン購入法により、役所などの公共機関ではエコ素材の使用が着目されており、これからの未来を考えた次世代の新印鑑材料です。 30年保証 黒牛革ケースブラックメタル枠(黒別珍)シワ付け加工（シボ加工）を施した黒牛革の印鑑ケース 実印と銀行印と認め印に朱肉付印鑑ケースがついたお得なセットです 実印・銀行印・認め印セットのトップへ印鑑/実印・銀行印・認め印セット 楓 | 13,330円 |
 送料無料◆印鑑 はんこ 実印・銀行印・認め印 LLMセット(実印 16.5mm 銀行印 15mm 認印 12mm) 牛角(純白)【銀枠】 [印鑑 実印 銀行印 認印 3本セット 印鑑ケース付き 名前 ハンコ 判子 ギフト プレゼント お祝い] 株式会社ハンコヤドットコム（R） | ■サイズ：実印：16.5mm/銀行印：15.0mm/認め印：12.0mm※銀行印・認印の彫刻名は、個人名の姓か名どちらかでの作成となります。※納期につきまして・印影確認ご希望の際はOK後の出荷対応となりますので、あらかじめご了承ください。・印影確認をご希望のお客様は、配送日のご希望は承れません。ご了承ください。 牛角・純白（芯持） ●牛角・純白ってどんな材質？ 黒水牛同様、芯持ちという数少ない部分を使用した貴重な印材です、当店では牛角（濃色・中色・淡色）と、特に数少なく美しい（純白・芯持ち）といわれる高級品をも扱っております。純白は牛角の中でも、茶系のラインが殆ど入らない極めて貴重な「純白」と称される印材です。 30年保証 黒牛革ケース 銀枠(朱竹)付 シワ付け加工（シボ加工）を施した黒牛革の印鑑ケース 実印と銀行印と認め印に朱肉付印鑑ケースがついたお得なセットです 実印・銀行印・認め印セットのトップへ印鑑/実印・銀行印・認め印セット 牛角 中色（芯持） | 25,180円 |