生成AIにできること、できないこと―「フランケンシュタインの怪物」を飼いならす

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生成AIにできること、できないこと―「フランケンシュタインの怪物」を飼いならす

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  • サイズ 46判/ページ数 256p/高さ 19cm
  • 商品コード 9784535790490
  • NDC分類 007.1
  • Cコード C0040

出版社内容情報

まさに待っていた本が出た!
ICTのリアルタイム性の進化は、大量データ処理を基盤とした生成AIの実用化と、人間社会への浸透を可能にした。
活用には、本質を見極める正しい理解が必須だ。
ビジネスに導入したい人はもちろん、これからを生きる中高生らにもぜひ勧めたい。
遠藤信博(経団連副会長、日本電気(NEC)元会長)
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生成AIは、なぜ人間のような文章を書けるのか。何が得意で、何が苦手なのか。
古くからAI研究に携わり、数多くの有名大企業でのAI導入実績を持つテンソル・コンサルティング株式会社が、たしかな専門知識にもとづき、生成AIのしくみをやさしく、そして本質的にひも解きます。生成AIの「能力」と「限界」を正しく深く知ることで、新しい時代を生き抜くためのヒントが見えてきます。ビジネスパーソンはもちろん、これからを生きるすべての人へ。


【目次】

1章 本書の流れ

2章 生成AIはどうやって文章を生成しているのか

  生成AIの歴史とその仕組み

     [コラム] 生成AIの学習

  なぜ言語を扱うのは難しかったのか                        

  なぜ生成AIは実現できたのか

     [コラム] ディープシーク(DeepSeek)の登場

3章 生成AI単体(LLM)の特性と問題点

  生成AIの基本的な特性

  基本的な特性が引き起こす問題点                            
     誤った情報を生成する:幻覚(ハルシネーション)

     数学などの論理的思考が弱く、単純な計算でも間違える

     信念や意図を持っていないため、聞くたびにトーンが変わりうる

  活用事例からみる生成AIの活かし方

     翻訳:多少の不自然さは許容される実用性重視の利用                
     情報探索:正確な答えよりもヒントを集めることを重視した活用           
     素案作成や校正:人間が修正や確認を行うことを前提とした準備作業         
     情報要約:完璧を求めないという前提がある作業               

  幻覚を抑えるための工夫(プロンプトエンジニアリング)

     ワンショット学習(One-Shot learning)・フューショット学習(Few-Shot learning)
     [コラム] 本文中学習

     CoT(Chain of Thought)

     ゼロショットCoT

     [コラム] 創発的能力 (Emergent Abilities)

  外部からの情報を組み合わせるプロンプトエンジニアリング

     RAG(検索拡張生成)

     [コラム] RAGの検索性能を向上させるさまざまな観点              

  幻覚の傾向と、その対策方法

     「知らないこと」に対する幻覚

     「知らないこと」に対する幻覚への対策

     「知っていること」に対する幻覚

     「知っていること」に対する幻覚への対策

  生成AIが苦手な状況とは?

     弱点1: 論理的推論が苦手

     弱点2: 長い文章が苦手

     弱点3: 不要な情報があると惑わされる

     弱点4: プロンプトの書き方次第で回答が左右される

  生成AIの効果的な活かし方

  

目次

1章 本書の流れ
2章 生成AIはどうやって文章を生成しているのか(生成AIの歴史とその仕組み;なぜ言語を扱うのは難しかったのか;なぜ生成AIは実現できたのか)
3章 生成AI単体(LLM)の特性と問題点(生成AIの基本的な特性;基本的な特性が引き起こす問題点;活用事例からみる生成AIの活かし方;幻覚を抑えるための工夫(プロンプトエンジニアリング)
外部からの情報を組み合わせるプロンプトエンジニアリング
幻覚の傾向と、その対策方法
生成AIが苦手な状況とは?
生成AIの効果的な活かし方)
4章 能力の「ツギハギ」で生まれる生成AIの真価と可能性(既存の外部ツールと容易に接続できる;未知の外部ツールと容易に接続できる;外部ツールを駆使し、試行錯誤して正解を求めることができる;正確な仕組みがわからないパーツも生み出せる;「フランケンシュタインの怪物」化が導く生成AIの可能性)
5章 生成AIにできること、できないこと(知性に求められる4つの力;4つの力の観点で見る、生成AIが持つ知性の実態;生成AIと歩む人間の未来)

著者等紹介

藤本浩司[フジモトコウジ]
1985年、上智大学理工学部数学科卒業。1999年、東京農工大学大学院工学研究科博士後期課程修了、博士(工学)。製薬会社、クレジットカード会社などを経て、2006年、テンソル・コンサルティング株式会社を創業。現在、同社社長取締役会長、東京農工大学客員教授を兼務

柴原一友[シバハラカズトモ]
2007年、東京農工大学大学院工学府博士後期課程修了、博士(工学)。東京農工大学特任助教を経て、2009年よりテンソル・コンサルティング株式会社。現在、同社の主席数理戦略コンサルタント。東京農工大学客員講師(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)
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。

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