図解まるわかりＡＩエージェントのしくみ

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。

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

ほか

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