大規模言語モデルでは、従来のルールやMLOpsが通用せず、ハルシネーションやセキュリティ崩壊、モニタリング不全など未知の課題が発生します。本書はLLMOpsの実践ガイドとして、評価・ガバナンス・監査の設定、RAGやエージェント運用の整理、パフォーマンス監視、コスト効率の高いインフラ拡張まで、本番環境においてLLMを安定的に稼働させる方法を解説します。