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生成AIの「全体像」と「業務での使いどころ」がスッキリわかる!
ChatGPTの登場以降、生成AIはエンジニアだけでなく、営業、企画、管理部門など幅広い職種で使われる技術になりました。一方で、「なぜそのような回答になるのか」「どこまで信用してよいのか」「RAGやAIエージェントは何が違うのか」など、仕組みや限界を理解しないまま活用が進み、現場で認識のずれが生まれることもあります。
本書は、生成AIを現代のITを支える基盤技術として整理する入門書です。生成AIの基本と歴史、LLMの仕組み、Transformer/Attention、トークン、ハルシネーションから、プロンプト、RAG、ファインチューニング、MCP、AIエージェント、ワークフロー、評価、コスト管理、セキュリティ、法規制・著作権までを一冊で俯瞰できます。
紙面は2ページ見開きを基本に、「左ページ=解説」「右ページ=図解」で展開。難しいテーマも図を使って順序立てて説明するため、エンジニアはもちろん、エンジニアと協働する非エンジニアにも読みやすい構成です。広木大地氏の監修に加え、巻末には参考文献も掲載しています。
【こんな人に向いています】
●生成AIの仕組みと限界を基礎から押さえたい新米エンジニア
●AI活用の前提知識を身につけたい営業・企画・管理部門の方
●社内で生成AI活用・導入を進める情シス、DX推進、研修担当者
●部署横断の共通理解を作りたい方
【本書で学べること】
●生成AIの基本、歴史、社会的インパクト
●LLM、Transformer、Attention、トークン、ハルシネーション
●プロンプト、RAG、ファインチューニング、MCP
●AIエージェント、ワークフロー、評価、コスト管理
●情報漏洩、プロンプトインジェクション、アクセス権管理
●法規制、著作権、マルチモーダル、エッジAI、AGI
「使える」だけで終わらせず、「なぜそう動くのか」「どこに注意すべきか」まで図解で理解する。生成AIを業務で活かすための基礎固めに最適な一冊です。
目次
Chapter1 生成AIの基本
Chapter2 生成AI/LLMの仕組み
Chapter3 生成AI/LLMを活用するための技術
Chapter4 AIエージェントの仕組み
Chapter5 業務に活かすための技術
Chapter6 セキュリティの必須知識
Chapter7 法規制と著作権
Chapter8 生成AIのさらなる広がり
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1-1 生成AIの意義と社会的インパクト
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1-2 AIの歴史
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1-3 機械学習とディープラーニングの登場
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1-4 生成AIにつながる技術革新
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1-5 生成AIサービスとモデルの種類
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1-6 主な生成AI事業者
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1-7 本書での学び方
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Column フロンティアモデルと名前の由来
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2-1 LLMの基礎①:機械学習の基本
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2-2 LLMの基礎②:ニューラルネットワークの基本
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2-3 LLMの基礎③:ディープラーニングの基本
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2-4 言葉を数値に変換する — 埋め込み表現とベクトル
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2-5 生成AIの創生 — トランスフォーマーモデルの誕生
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2-6 生成AIが学ぶ仕組み — アテンション
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2-7 GPTモデルの仕組み — 事前学習からRLHFまで
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2-8 文脈を理解する方法 — トークンとコンテキスト
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2-9 生成AIが間違える原因 — ハルシネーション
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Column オープンモデルという選択肢
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3-1 生成AIに的確に指示をする — プロンプトエンジニアリング
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3-2 AIに深く考えさせる — 推論モデル
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3-3 生成AIにマニュアルを参照させる — RAG
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3-4 RAGの進化 — 広がる検索の形
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3-5 転移学習とファインチューニング
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3-6 生成AIが外部ツールを使う — Function Calling
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3-7 生成AIと外部サービスの共通規格 — MCP
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3-8 AIに専門知識を与える — カスタムAIの構築
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Column SEO対策ならぬ、LLMO対策
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4-1 AIが自律的に問題解決を行う — AIエージェント
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4-2 AIエージェントの仕組み
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4-3 AIエージェントの歴史① — 2022年〜2023年までの歩み
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4-4 AIエージェントの歴史② — 2024年〜2026年までの歩み
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4-5 AIエージェントによるPC操作
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4-6 AIエージェントに仕事の仕方を教える — Skills
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4-7 シングルエージェントからマルチエージェントへ
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4-8 AIエージェントの限界と付き合い方
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4-9 エージェントハーネス — AIエージェントの信頼性を高める
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4-10 AIエージェントが変える社会
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Column AIが輸出規制の対象に。Claude Fable 5の事例
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5-1 生成AIの業務活用パターン
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5-2 モデルの選定と使い分け
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5-3 定型業務を自動化する — ワークフローの構築
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5-4 生成AIがチームを組む — オーケストレーション
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5-5 生成AIの品質管理 — ハルシネーション対策から評価・改善まで
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5-6 コスト管理と最適化
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Column AI主権・ソブリンAIという考え方
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7-1 生成AIにまつわるルール
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7-2 日本の法規制
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7-3 海外の法規制(EU・米国・中国)
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7-4 著作権と生成AI
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7-5 AI生成物の権利と商用利用
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Column 筆者がAIを学ぶ理由