【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
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 日本的雇用慣行の変革
5 地方創生への活用
6 生成AIと社会保障
7 組織のフラット化
8 人とAIの協働パターン
9 倫理と法整備
10 誰も取り残さない社会
第8章 企業でAIエージェントを使い倒すには
1 学習データがないからAIを活用できないを捨てる
2 最初から100％を求めない
3 人材投資と同じようなAI投資の必要性
4 企業のノウハウはAIエージェントが継承する
5 ガバナンス体制の構築
6 社員教育とリスキリング
7 データ品質の管理
8 小さく始めて早く回す
9 ベンダー選定と契約
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