実践ＡＩエージェント開発―マルチエージェントシステムの設計と実装

Ａｌｂａｄａ，Ｍｉｃｈａｅｌ【著】/鈴木 駿/高山 洪銘/山下 正浩【訳】

オライリー・ジャパン（2026/04発売）

• サイズ B5判／ページ数 360p／高さ 24cm
• 商品コード 9784814401598
• NDC分類 007.1
• Cコード C3055

出版社内容情報

AIエージェントを設計/実装するための実用ガイド！
生成AIはソフトウェアの開発を劇的に加速させ、ツールやリソースを駆使して難題を効率的に解決する「AIエージェント」が使われるようになりました。しかし、自律的な計画や修正を要するエージェントの導入は技術的難易度が高く、多くの組織で課題となっています。本書は、シングルおよびマルチエージェントシステムの設計と実装に関する実践的ガイドです。複雑な環境下で、概念を効率的に具体的なソリューションへと導くための手法を紹介します。


【目次】

内容説明

生成ＡＩはソフトウェアの開発を劇的に加速させ、ツールやリソースを駆使して難題を効率的に解決する「ＡＩエージェント」が使われるようになりました。しかし、自律的な計画や修正を要するエージェントの開発は技術的難易度が高く、多くの組織で課題となっています。本書は、マルチエージェントシステムの設計と実装に関する実践的ガイドです。複雑な環境下で、アイデアを効率的かつ具体的なソリューションへと導くための手法を紹介します。

目次

１章　エージェント入門
２章　エージェントシステムの設計
３章　エージェントシステムのユーザー体験デザイン
４章　ツールの活用
５章　オーケストレーション
６章　知識と記憶
７章　エージェントシステムにおける学習
８章　シングルエージェントからマルチエージェントへ
９章　検証と測定
１０章　本番環境での監視
１１章　改善ループ
１２章　エージェントシステムの保護
１３章　人間とエージェントの協働

著者等紹介

アルバダ，マイケル［アルバダ，マイケル］ ［Ａｌｂａｄａ，Ｍｉｃｈａｅｌ］
Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ、Ｕｂｅｒ、ＳｅｒｖｉｃｅＮｏｗで９年間、大規模なＭＬソリューションの設計・構築・デプロイに携わってきたＭＬエンジニア。大規模言語モデル、推論モデル、ファインチューニング、レコメンデーションシステム、地理空間モデリング、サイバーセキュリティ、そしてサイバーセキュリティ向け大規模マルチエージェントシステムの開発を専門としている。スタンフォード大学で学士号、ケンブリッジ大学とジョージア工科大学で修士号を取得した

鈴木駿［スズキハヤオ］
東京ガス吹奏楽団チューバ奏者

高山洪銘［タカヤマコウメイ］
どちらかといえばソフトウェアエンジニア。モバイルアプリケーション開発やＳＤＫ開発のほか、ソフトウェアテストの自動化にも長年従事。近年は開発者支援や組織的なナレッジ共有にも注力する傍ら、ＭＬやデータ分析にも関心を持ち、一部のＡＩ作曲コンテスト等にも出没している

山下正浩［ヤマシタマサヒロ］
エンジニア。ＩＤＰＡ　Ｓｏｕｔｈ　Ｍｏｕｎｔａｉｎ　Ｓｈｏｗｄｏｗｎ　２０１３　ＳＳＰ　Ｎｏｖｉｃｅ　１ｓｔ　ｐｌａｃｅ（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。

感想・レビュー

※以下の感想・レビューは、株式会社ドワンゴの提供する「読書メーター」によるものです。

[iwtn_]

日々コーディングエージェントを使いながら仕事も個人的な開発もする中で、中身はどうなってんのじゃいと購入。日進月歩なソフトウェアであるため、薄く広く感が強いが、それでも一通りの気をつけるべきところや、性能を上げるための工夫の仕方などがあり、勉強になった。ただ、Kindleで公式のePub形式のを読んだのだが、サンプルコードの書式やそこそこの回数が出てくる表などは読みやすいものとは言えず。これはKindle側の問題か。こうした問題もAIエージェントがあることで解決しやすい世の中になるのだろう。

2026/05/16