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出版社内容情報
ChatGPTなどのLLMを組み込んだRAG（検索拡張生成／専用AI）やAIエージェントの導入を試みる企業が増えている。しかし日本では、多くの企業が「プロトタイプは作れても、業務実装で失敗する」という、いわゆるPoC（概念実証）の壁に直面しているのが現状。そこで本書では、RAGとAIエージェントの基本的な仕組から、実際に企業に導入する際の注意点や最新技術（MCP、Agentic RAG）などの実践的な内容まで、網羅的に解説する。
【目次】
第1章 RAGの基本と仕組み
1-1 RAGの概要
1-2 RAGの活用の例
1-3 RAGを活用できるツール
1-4 RAGの必要性
1-5 RAGの仕組みと精度
第2章 RAGの導入実践と精度向上
2-1 なぜRAGの導入は失敗するのか
2-2 RAG導入の戦略策定
2-3 RAG活用のユースケース
2-4 RAGのツールの活用と比較
2-5 RAG 精度向上の全体像
2-6 RAG Ready データ
2-7 チャンキング戦略の改善
2-8 ユーザークエリの改善
2-9 検索ロジックの改善
2-10 回答生成の改善
2-11 UIUXの改善
2-12 マルチモーダルRAG
2-13 様々なRAGの応用手法
2-14 RAGの評価と精度向上の手順
2-15 RAG以外の手法
2-16 RAGの定着化に向けて
第3章 AIエージェントの基本と仕組み
3-1 AIエージェントとは
3-2 AIエージェントの活用例
3-3 ワークフロー型のと自律型
3-4 AIエージェントの構成要素
3-5 AIエージェントの構築方法
3-6 ブラウザ操作エージェント
3-7 Model Context Protocol (MCP)：エコシステムの標準規格
3-8 Agent skills
3-9 Agentic RAG
第4章 AIエージェントの導入実践と定着化
4-1 GPTsやGemの活用
4-2 Dify や Copilot Studio の活用
4-3 自立型AIエージェントサービスの活用
4-4 Claude Code や Antigravityの活用
4-5 MCPの活用
4-6 Agent Skills の活用
4-7 コンテキストエンジニアリング
4-8 暗黙知を形式化する
4-9 業務選定の方法とROIの算出
4-10 システムとLLMと人の分業
4-11 定着化する体験設計
4-12 セキュリティとガバナンスの設計
4-13 AIドリブン経営
内容説明
Ｃｈａｔ ＧＰＴ Ｇｅｍｉｎｉ Ｄｉｆｙ Ｃｌａｕｄｅ Ｃｏｄｅ。基本概念から構築、精度向上、定着化まで。ＲＡＧの精度向上から現場実践、ＡＩエージェントの定着化まで！ＡＧの基本設計と精度向上の方法。Ａｇｅｎｔｉｃ ＲＡＧなどの最新手法を解説。ＡＩエージェントの仕組みと構築方法。組織で定着させるための体験設計。失敗を防ぎＰｏＣを突破するノウハウ。
目次
第１章 ＲＡＧの基本と仕組み（ＲＡＧの概要；ＲＡＧの活用の例 ほか）
第２章 ＲＡＧの導入実践と精度向上（なぜＲＡＧの導入は失敗するのか；ＲＡＧ導入の戦略策定 ほか）
第３章 ＡＩエージェントの基本と仕組み（ＡＩエージェントとは；ＡＩエージェントの活用例 ほか）
第４章 ＡＩエージェントの導入実践と定着化（ＧＰＴｓやＧｅｍの活用；ＤｉｆｙやＣｏｐｉｌｏｔ Ｓｔｕｄｉｏの活用 ほか）
著者等紹介
津本海［ツモトカイ］
株式会社スニフアウト 代表取締役ＣＥＯ、一般社団法人生成ＡＩ活用普及協会ＧＵＧＡ 常任協議員。東京大学大学院を２０２１年に卒業。在学時、大手化粧品メーカーや大手ゲーム会社で様々なＡＩや機械学習の開発に従事。チャットボットを提供するベンチャー企業にて新規事業の立ち上げ及びグロースを事業責任者として主導したのち、２０２２年１１月に株式会社スニフアウトを創業。定着化を実現するヒューマンセントリックなＡＩエージェント開発や、上流の意思決定にまで入り込むコンサルティングを得意としており、２００以上の企業の生成ＡＩ導入を支援（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。
