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
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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