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最速でわかる生成AI実践ガイド

「最速でわかる生成AI実践ガイド」のカバー画像
著者
山田博啓（やまだひろあき）　著
定価
3,520円（本体3,200円＋税10%）
発売日
2026.3.12
判型
A5
頁数
400ページ
ISBN
978-4-297-15482-0 978-4-297-15483-7

サポート情報

概要

ChatGPTやGeminiが登場してから、世界中で生成AIブームが続いています。代表的な使い方として、文章の要約やアイデア出しなどが有名です。一方、その理由（Why）を正しく説明できる人は、実はそれほど多くありません。

本書は、生成AIの基本に立ち返り、類書で取り上げられない理屈（Why）に注力して解説します。生成AIの入門からシステム導入までに必要なエッセンスを厳選し、図解も交えながら1冊で体系的にまとめています。

はじめに、生成AIの仕組みや基本的なプロンプト手法をわかりやすく説明します。続いて、生成AIの応用技術であるRAGとAIエージェントを取り上げ、その本質的な仕組みや主要なサービスについて解説します。最後に、生成AIを仕事で使いこなす・システム導入するための具体的なアクションプランを紹介します。

こんな方にオススメ

  • ChatGPTの活用レベルを要約や文章生成から上げたい方
  • RAGやAIエージェントなどの生成AI技術を体系的に学びたい方
  • 生成AI導入案件のポイントを手っ取り早くおさえたい方

目次

第1章　まずは生成AIの基本を知ろう！

  • 1.1　生成AIと大規模言語モデルって何？
  • 1.2　大規模言語モデルってどんな仕組みで動いてるの？
  • 1.3　大規模言語モデルは何が新しいの？
  • 1.4　まずは三大LLMサービスを覚えよう！
  • 1.5　生成AIを使うときの注意点は？
  • 1.6　生成AIの著作権と向き合おう！
  • 第1章のまとめ　生成AIの基本用語

第2章　すべてはプロンプトから始まる

  • 2.1　プロンプトの基礎知識
  • 2.2　プロンプトを書くときの基本ルール
  • 2.3　生成AIの長所を活かして短所を補おう！
  • 第2章のまとめ　プロンプトの基本要素

第3章　実践！プロンプトエンジニアリング

  • 3.1　たったこれだけ！プロンプト基本パターン10選
  • 3.2　適切なプロンプト手法の選び方
  • 第3章のまとめ　プロンプトエンジニアリング

第4章　生成AIに新たな知識を与えるRAG

  • 4.1　RAGって何？
  • 4.2　実は検索エンジンが主役！RAGを支える仕組み
  • 第4章のまとめ　RAGの基本用語

第5章　実践！RAGシステムの導入ポイント

  • 5.1　RAGシステムの全体像を知ろう！
  • 5.2　「インデックスの登録」におけるポイントは？
  • 5.3　「ユーザーの入力」におけるポイントは？
  • 5.4　「検索クエリの実行」におけるポイントは？
  • 5.5　「回答の生成」におけるポイントは？
  • 第5章のまとめ　RAGの改善アプローチ

第6章　今エンジニアが最優先で学ぶべき技術！AIエージェント

  • 6.1　AIエージェントって何？
  • 6.2　Profiling機能：役割と目的を定める
  • 6.3　Planning機能：目的を達成する計画を立てる
  • 6.4　Action機能：計画にもとづいて行動する
  • 6.5　Memory機能：情報を記録して活用する
  • 第6章のまとめ　AIエージェントの基本要素

第7章　実践！AIエージェントの応用テクニック大全

  • 7.1　AIエージェント同士の連携パターン
  • 7.2　AIエージェントの身近な例
  • 7.3　AIエージェントを作るツール
  • 7.4　標準化ツール
  • 第7章のまとめ　AIエージェントの応用テクニック

第8章　生成AIを「使いこなす」アクション集

  • 8.1　生成AIマインドに切り替えるためのアクション
  • 8.2　プロンプトをチューニングするためのアクション
  • 8.3　生成AIとの役割分担を見直すためのアクション
  • 8.4　生成AIの嘘を見つけやすくするためのアクション
  • 8.5　生成AIを感覚で覚えるためのアクション
  • 第8章のまとめ　生成AIを「使いこなす」アクション集

第9章　生成AIを「システム導入する」アクション集

  • 9.1　企画・構想フェーズのアクション
  • 9.2　精度分析・改善フェーズのアクション
  • 9.3　実機化・運用フェーズのアクション
  • 第9章のまとめ　生成AIをシステム導入するアクション集

プロフィール

山田博啓（やまだひろあき）

東京工業大学（現東京科学大学）理工学研究科を卒業後、2017年に日鉄ソリューションズ株式会社へ入社。大手アパレル向け大規模システム開発プロジェクトにおいて、アプリケーションおよびインフラ双方のプロジェクトリーダーを担当。その後、同社研究部署へ異動し、自然言語処理の応用研究および案件適用に従事。社内初となる生成AI研究テーマを発足し、大手製造業・小売業を中心に生成AIシステム導入プロジェクトを推進。2023年から2025年まで、3年連続で「Japan AWS All Certifications Engineers」に選出。

Xアカウント：@yamazombie1