ＡＩエージェント革命　「知能」を雇う時代へ

この本は、AIエージェントという、ビジネスとテクノロジーの未来を左右する重要なコンセプトに関心を持つ、すべての方に向けて書かれている。AIエージェントという複雑で広範なテーマについて、ビジネスとテクノロジーの両面から、その全体像を体系的に理解し、未来へのアクションにつなげるための「羅針盤」となることを目指した。

特に、次の2つの視点から読み進める読者を想定しつつ、それ以外の立場の方にも手がかりとなるよう配慮した。一方は、企業の経営層、企画部門、あるいは現場のリーダーである。「AIエージェントとは、結局のところ何なのか？」「これまでのAIやRPAと何が根本的に違うのか？」「自社のビジネスに、具体的にどのような影響があり、どんな新しいチャンスが生まれるのか？　あるいは、どのようなリスクに備えるべきなのか？」―こうした切実な問いを持っているのではないだろうか。必ずしもAIの技術に精通している必要はなく、重要なのは、この技術革新がもたらすビジネス上の本質的な変化を捉え、未来に向けた戦略を描くことである。

もう一方は、企業のIT部門、エンジニア、データサイエンティスト、そしてAI技術の導入・開発に携わる人々である。これらの人々は、「AIエージェントを自社のシステムやサービスに組み込むには、どのような技術が必要なのか？」「そのアーキテクチャーはどうなっているのか？」「開発プラットフォームは何を選べばよいのか？」「具体的な開発プロセスや、導入・運用における注意点は何か？」―より実践的で、技術的な深い理解を求めていると想像した。
（「はじめに」より）

目次

●はじめに　ようこそ、「知能」を雇う時代へ


●第1章　AIエージェントがビジネスに与える影響

○AIエージェントとは何か
米IT大手による特徴づけ
AIエージェントの特徴づけ5点
オープンAIはAIの発展段階でレベル分け

○世界的なレポートにみる生成AIのビジネスインパクト
生成AI市場は年平均48％で急成長
生成AIが影響を与える産業
生成AIが影響を与える領域
生成AIが影響を与えるタスク

○実企業における経営インパクト
国内メガバンクの全従業員数及び部門別内訳


●第2章　AIエージェント活用サービス事例

○一般ユーザー向け活用サービス
PC操作の自動化（Computer Use / Operator）
調査の自動化（Deep Research）
申請の自動化（DoNotPay / 補助金Express）

○企業向けサービス事例
データ分析の自動化（Data Science Agent）
顧客対応の自動化（Pactum / 自動交渉AI / Rexera）
研究活動の支援／実行（The AI Scientist / AI co-scientist）


●第3章　AIエージェントの技術基盤

○AIエージェントの背景となる技術
深層学習の発明と言語モデルへの応用
スケーリング則で言語モデルの大規模化が加速
大規模言語モデルの能力や適用範囲が拡張
推論能力の強化

○AIエージェントの技術的構成
AIエージェントを構築する共通アーキテクチャー4要素
マルチエージェントシステムの動作例
マルチエージェントシステム構築のステップ
AIエージェントを構成する要素技術

ほか

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