図解まるわかりAIエージェントのしくみ

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図解まるわかりAIエージェントのしくみ

  • 上野 真裕【著】
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  • 翔泳社(2026/04/13発売)
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  • サイズ A5判/ページ数 192p/高さ 21cm
  • 商品コード 9784798193526
  • NDC分類 007.1
  • Cコード C3055

出版社内容情報

AIエージェントの基本から最新技術まで
図解で一気に身につく!

【本書のポイント】
・AIエージェントとは何か、基礎知識から最新の技術分析までイチから解説
・ローカルLLM、ベクトル検索、自然言語理解など、知っておきたいAIエージェントの構成技術もしっかり網羅
・導入ロードマップで、実際に「何ができるか」「どうできるか」を実感!
・議事録作成からマーケティング分析まで、あらゆる種類の活用事例を紹介
・解説とイラストがセットで理解しやすい
・キーワードから知りたい項目を調べやすい

【こんな方におすすめ!】
・AIエージェント開発に関わるエンジニアやプログラマ
・これからAIエージェント導入を考える企画担当者
・ブームになっているAIエージェントについて基礎から学びたい方
・生成AI活用の最先端技術を知りたい方

【内容紹介】
2024年以降、急速に注目を集めている「AIエージェント」。
生成AIを活用した次世代の業務自動化・意思決定支援技術として、企業や組織に導入が進んでいます。
これからもその傾向は加速し、より身近に、どんな企業でも取り入れる技術となっていくでしょう。
本書では、AIエージェントの基本概念から最新動向、ビジネス導入事例、さらにはAIエージェントを構成する技術までを網羅的に解説。
実務者・企画担当者・エンジニアの誰もが、この一冊で「何ができるか」「どう始めるか」がわかるようになります。

本書では見開きで1つのテーマを取り上げ、図解をまじえて解説しています。
最初から順に読んで体系的な知識を得るのはもちろん、
気になるテーマやキーワードに注目しながら読むなど、さまざまな用途に合わせて活用できます。

【目次】
第1章 AIエージェントとは?
第2章 生成AIを知ろう
第3章 AIエージェントを構成する技術
第4章 AIエージェントが人に近づく理由
第5章 AIエージェントの具体例
第6章 AIエージェントの導入ロードマップ
第7章 AIエージェントが普及した未来と仕事
第8章 企業でAIエージェントを使い倒すには




【目次】

第1章 AIエージェントとは?
1 AIエージェントの定義
2 AIのブーム変遷史
3 RPAとの違い
4 AIエージェントの技術背景
5 自律型とWF型設計のAIエージェント
6 AIエージェントの定義
7 AIエージェントでできること
8 AIエージェントではできないこと
9 AIエージェントとRPAの組み合わせ
10 マルチエージェントとは?

第2章 生成AIを知ろう
1 生成AIの概要
2 チャットGPTのきほん
3 geminiのきほん
4 claudeのきほん
5 Copilotのきほん
6 ローカルLLMのきほん
7 AIエージェントにおけるプロンプト
8 生成AIにも実装されつつあるAIエージェント機能
9 マルチモーダルとは?
10 生成AIの通常利用とAPI利用の違い
11 API利用のサービスでの利用のされ方

第3章 AIエージェントを構成する技術
1 API連携とFunction Calling
2 RDBとベクトルデータベースの違い
3 エンベディングとは?
4 ベクトル検索とは?
5 Semantic Searchのきほん
6 ハイブリッド検索のしくみ
7 コサイン類似度
8 LangGraphとは?
9 チャンク化のしくみ
10 MCPとは

第4章 AIエージェントが人に近づく理由
1 自然言語理解
2 Chain of Thought推論
3 強化学習への応用
4 自己反省機構
5 協調エージェント
6 バイアス課題
7 長期記憶とメモリ管理
8 感情理解と共感生成
9 常識推論と世界モデル
10 安全性とガバナンス

第5章 AIエージェントの具体例
1 議事録作成AIエージェント
2 問い合わせ対応AIエージェント
3 電話対応AIエージェント
4 提案資料作成AIエージェント
5 レポート作成AIエージェント
6 予約管理対応AIエージェント
7 営業AIエージェント
8 受注業務AI
9 マーケティング分析AIエージェント
10 製造ライン監視AIエージェント

第6章 AIエージェントの導入ロードマップ
1 目的の設定と必要性の整理
2 生成AIの成長を見越して企画
3 業務棚卸よりスピード感を優先
4 PoCを実施して評価
5 PoCの進め方
6 PoCの評価
7 評価軸の設定
8 テスト稼働
9 PDCAの実施
10 業務展開する

第7章 AIエージェントが普及した未来と仕事
1 雇用構造の変化
2 新しい職種の誕生
3 スキルシフト
4 日本的雇用慣行

内容説明

指示待ちのシステムから「自律して動くAI」へ。次世代の業務自動化の正体がわかる。基本概念から最新の技術動向までイチから解説。ローカルLLM、ベクトル検索などの構成技術がわかる。議事録作成やマーケティング分析など活用事例を網羅。PoCの進め方や評価軸の設定など、導入ロードマップが役立つ。

目次

第1章 AIエージェントの基本~AIエージェントには多くのパターンがある~
第2章 生成AIを知ろう~AIエージェントの頭脳となる生成AIとその利用方法~
第3章 AIエージェントを構成する技術~生成AIと連携するさまざまな新技術~
第4章 AIエージェントが人に近づく理由~よりAIを高度にしていく新技術~
第5章 AIエージェントの具体的な利用箇所・事例~さまざまな箇所で利用されている~
第6章 AIエージェントの導入ロードマップ~AIエージェントの導入イメージを持とう~
第7章 AIエージェントが普及した未来と仕事~AIエージェントで劇的な変化が予想される~
第8章 企業で使い倒すには~AIエージェントを使いこなすための考え方を知ろう~

著者等紹介

上野真裕[ウエノマサヒロ]
ユーザックシステム株式会社 AIエージェント事業部事業部長。100社以上の業務改善に携わり、RPAやEDI、物流といった提案を行い製造卸の課題解決に貢献。また、この経験を元に累計数千人以上へのセミナー講演も行っている。現在はRPA商品企画の経験を元にAIエージェントのサービス化を行い、事業推移とAIエージェントの社会実装に尽力している(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)
※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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