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。

こんな方におすすめ

• 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

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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

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