目次

第1章　AI内製化とコスト最適化がもたらすクラウド移行の新境地

• 1.1　本書を執筆した背景と目的
• 1.2　生成AI×AWSで実現するクラウド移行におけるセキュリティの重要性

第2章　AWSの7R戦略×生成AI

• 2.1　7R戦略の前提を確認
• 2.2　AIによるクラウド移行DX
• 2.3　7Rを超えるAI活用策

第3章　生成AIが実現するクラウド移行の新たな地平

• 3.1　AIアシスタントが変革する移行プロジェクトの現場
• 3.2　Difyプラットフォームを活用した知識の民主化
• 3.3　エンタープライズ向けセキュアな実装アーキテクチャ
• 3.4　主要AIアシスタントの移行支援機能比較
• 3.5　導入効果の定量化と成功事例

第4章　AIによるクラウド運用自動化

• 4.1　クラウド移行におけるコスト課題の現実
• 4.2　AIが実現する次世代のリソース最適化
• 4.3　サードパーティソリューションによる高度な最適化
• 4.4　AIドリブンな移行自動化の革新
• 4.5　AIチャットボットとダッシュボードによる進捗管理
• 4.6　コスト最適化の実践的アプローチ
• 4.7　今後の展望と準備すべきこと

第5章　COBOL＆VB6からの大脱出

• 5.1　AIが拓くレガシーコード変換の新時代
• 5.2　モダナイゼーションを加速するAIコーディングアシスタント
• 5.3　プロセス全体を革新するAI活用の実践
• 5.4　AIによる内製化推進とコスト構造の変革
• 5.5　Difyで作る！ 自社専用のAI開発支援環境

第6章　AIOps実践ガイド

• 6.1　継続的な改善を支える組織と仕組みづくり
• 6.2　AWSネイティブサービスで実現するAIOpsの実践
• 6.3　オープンソースLLM基盤「Dify」のAIOpsへの応用
• 6.4　AIOpsによる内製化とコスト構造の変革
• 6.5　AIOpsが実現する次世代IT運用
• 6.6　安全なAI活用のためのガバナンス
• 6.7　AIによる継続的なコスト最適化戦略
• 6.8　スモールスタートで開始するAIOps

第7章　Dify×AWS実装ガイド

• 7.1　Dify：AIアプリ開発を民主化する LLMOpsプラットフォーム
• 7.2　Amazon Bedrock：エンタープライズ向け生成AIサービス
• 7.3　DifyとAmazon Bedrockのシームレスな連携
• 7.4　自社内AIプラットフォーム導入のベストプラクティス
• 7.5　生成AIがもたらす移行プロジェクトの変革

第8章　外部依存からの脱却

• 8.1　組織変革と人材育成
• 8.2　ベンダーロックインを回避する思考法
• 8.3　移行プロセスやAIサービスで外部依存しないための契約・設計上の注意点
• 8.4　自社独自のアーキテクチャ管理とドキュメント整備
• 8.5　内製力を支える組織・人材開発
• 8.6　成功を加速させるアジャイル＆DevOps文化

第9章　DX加速の最前線

• 9.1　AI×AWSが切り拓くモダナイゼーションの可能性
• 9.2　今後のAI技術トレンドと進化
• 9.3　より強力なLLMやマルチモーダルAIがもたらすクラウド移行
• 9.4　運用へのインパクト：自動生成されたインフラ設計「Infrastructure from Prompt」などの最前線
• 9.5　継続的アップデートの重要性
• 9.6　AWSのサービス刷新やAIテクノロジー更新をとらえながら、常に最適解を見つけるアプローチ
• 9.7　内製強化された組織が持つ強み：変化対応力
• 9.8　次なるステップへの提言
• 9.9　現在の移行完了がゴールではなく、DXのスタートライン
• 9.10　AIとクラウドの融合で生まれる新ビジネスアイデアや新市場への進出
• 9.11　ベンダーフリーかつコスト最適なクラウド運用を長期に渡り維持する秘訣