出版社内容情報
基盤モデルを用いたAIアプリケーション開発の実践書！
本書は、基盤モデルを活用してAIアプリケーションを構築するためのプロセス全体を解説した書籍です。近年、OpenAIのGPT、AnthropicのClaudeなどの基盤モデルが容易に利用可能となり、AIアプリケーション開発は専門の研究者からソフトウェアエンジニアへと手の届くものとなりました。本書は「AIエンジニアリング」という新興分野の全体像を俯瞰し、モデルの選定から開発・デプロイ、評価まで、必要な要素を体系立てて紹介します。
【目次】
内容説明
生成ＡＩの進化は、単なるデモやＰｏＣの段階を越え、実際のビジネスや社会に組み込まれる「ＡＩアプリケーション時代」へと移行しつつあります。本書が扱う「ＡＩエンジニアリング」とは、単にモデルを利用するのではなく、信頼性・スケーラビリティ・安全性を備えたＡＩアプリケーションを設計・構築・運用するための体系的アプローチを指します。大規模言語モデル（ＬＬＭ）を中心に、ＲＡＧ（検索拡張生成）、エージェント設計、ワークフロー構築、ガードレールや評価手法までを幅広く解説します。さらに、アーキテクチャ設計やセキュリティ、ガバナンスといった実務的課題にも踏み込みます。研究から実装、運用までを一気通貫で捉え、使うだけのＡＩではなく、価値を生み出すＡＩへと進む道筋を示すガイドです。ＡＩエンジニアや開発者はもちろん、ＡＩを戦略的に活用したいビジネスリーダーにとっても必読です。
目次
１章 基盤モデルを用いたＡＩアプリケーション開発入門
２章 基盤モデルを理解する
３章 評価方法論
４章 ＡＩシステムの評価
５章 プロンプトエンジニアリング
６章 ＲＡＧとエージェント
７章 ファインチューニング
８章 データセットエンジニアリング
９章 推論の最適化
１０章 ＡＩエンジニアリングのアーキテクチャとユーザーフィードバック
著者等紹介
フエン，チップ［フエン，チップ］ ［Ｈｕｙｅｎ，Ｃｈｉｐ］
機械学習（ＭＬ）システムを専門とするライターであり、コンピュータサイエンティスト。ＮＶＩＤＩＡ、Ｓｎｏｒｋｅｌ ＡＩでの勤務経験と、ＡＩインフラストラクチャのスタートアップを創業（後に買収）、スタンフォード大学でＭＬシステムを教えた経験を持つ
加賀谷諒［カガヤリョウ］
大手ポータルサイト運営会社で開発者向けＰＦ／システムの開発に従事。その後、ＢｔｏＢ ＳａａＳを提供するスタートアップに入社。生成ＡＩ／ＬＬＭチームの立ち上げ、新規ＡＩプロダクト開発のリードエンジニアなどＬＬＭアプリケーション開発を推進。現在はＶｅｒｃｅｌ ＡＩ Ａｃｃｅｌｅｒａｔｏｒの採択をきっかけにＡｓｔｅｒｍｉｎｄｓ株式会社を共同創業し、ＡＩネイティブなプロダクト開発に挑戦している
菅野憲也［カンノカズヤ］
ＮＹ州立大学Ｓｔｏｎｙ Ｂｒｏｏｋ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｃｉｅｎｃｅ科卒業。ソフトウェアエンジニアとしてのキャリアを経て、ＧＰＴ‐４のリリースを機に株式会社Ｇａｕｄｉｙにて生成ＡＩチームを立ち上げ、ＬＬＭアプリケーションエンジニアに転身。ＬＬＭを活用したアプリケーションの開発・運用に従事。現在は生成ＡＩ活用の普及を目指し、書籍・記事執筆やＹｏｕＴｕｂｅチャンネル「ＡＩでサボろうチャンネル」を起点としたメディア運営の自動化など、多角的な活動を展開している（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。
