楽天市場でこの商品を見る →
楽天市場の商品ページで価格・在庫・レビューをご確認ください。

LLMのプロンプトエンジニアリング GitHub Copilotを生んだ開発者が教える生成AIアプリケーション開発 [ John Berryman ]

ジャンル: AI・機械学習書籍
ショップ: 楽天ブックス
商品コード: book:21570487

【楽天ブックスならいつでも送料無料】

GitHub Copilotを生んだ開発者が教える生成AIアプリケーション開発 John Berryman Albert Ziegler オライリー・ジャパンエルエルエムノプロンプトエンジニアリング ジョン ベリーマン アルバート ジーグラー 発行年月：2025年05月16日 予約締切日：2025年05月15日 ページ数：278p サイズ：単行本 ISBN：9784814401130 服部佑樹（ハットリユウキ） マイクロソフトでAzureのソリューションアーキテクトとしてクラウドとDevOpsの推進に従事したのち、現在はGitHubのシニアアーキテクトとして、GitHub Copilotの日本国内での普及を牽引。InnerSource Commons財団のプレジデントを務め、オープンソース文化およびプラクティスの企業内導入の世界的な発展に貢献している。情報処理推進機構（IPA）においてオープンソース推進の専門委員を務める 佐藤直生（サトウナオキ） 日本オラクル株式会社における、Java EEアプリケーションサーバやミドルウェアのソフトウェアエンジニア／テクノロジーエバンジェリストとしての経験を経て、現在はMicrosoft Corporationで、パブリッククラウドプラットフォーム「Microsoft Azure」のプリンシパルソフトウェアエンジニアとして活動 Berryman，John ジョン・ベリーマン。LLMアプリケーション開発を専門とするArcturus Labsの創設者兼主任コンサルタント。その専門性で、企業が高度なAIテクノロジーの能力を活用できるように支援する。GitHub Copilotの初期のエンジニアとして、補完機能とチャット機能の開発に貢献。AI支援コーディングツールの最前線で活躍する。Copilotに関わる前は、米国特許庁の次世代検索システムの開発の支援、Eventbriteの検索と推薦システムの構築、GitHubのコード検索インフラストラクチャへの貢献など検索エンジニアとして多様なキャリアを築く Ziegler，Albert アルバート・ジーグラー。LLMアプリケーションが主流となるずっと以前からAI駆動システムを設計している。GitHub Copilotの創設エンジニアとして、そのプロンプトエンジニアリングシステムを設計し、AI搭載ツールと「Copilot」アプリケーションの波にインスピレーションを与え、開発者支援とLLMアプリケーションの未来の形成に貢献した。現在はAIサイバーセキュリティ企業、XBOWのAI責任者として、AI技術の限界を広げ続けている。XBOWでは大規模言語モデルと鼓先端のセキュリティアプリケーションを融合させ、明日のデジタル世界の安全を確保する取り組みを主導している（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載...

本書は、単なるプロンプトの書き方を解説する入門書ではありません。GitHub Copilotの開発において中核的な役割を果たした著者が、LLM（大規模言語モデル）を単なるチャットボットとしてではなく、ソフトウェアの重要な構成要素として、いかに高度なアプリケーションへと昇華させるかという「エンジニアリングの極意」を説いています。主なテーマは、プロンプトエンジニアリングの高度なテクニックから、RAG（検索拡張生成）を用いた外部知識の統合、そしてエージェント的な振る舞いを実現するためのシステム設計まで多岐にわたります。章構成は、プロンプトの構造化という基礎から始まり、Few-shotプロンプティングやChain-of-Thoughtといった推論能力を引き出す手法、さらには、非決定的なLLMの出力を制御し、プロダクション環境に耐えうる信頼性を確保するための評価・テスト手法へと深化していきます。核心的なメッセージは、LLMのポテンシャルを最大限に引き出すには、言語的な指示（プロンプト）の工夫だけでなく、ソフトウェアエンジニアリングの規律に基づいたシステム設計と、データの適切な管理が不可欠であるという点にあります。

• Few-shotやChain-of-Thoughtなど、LLMの推論精度を劇的に向上させる高度なプロンプトパターン
• RAG（検索拡張生成）を活用して、モデルの知識限界を克服するアーキテクチャ設計
• LLMの出力のゆらぎを制御し、実用的なシステムとしての信頼性を確保する手法
• 外部ツールやAPIとLLMを連携させ、自律的なタスク実行を可能にするエージェント設計
• プロンプトの品質を定量的に測定・評価するためのテストフレームワークの構築
• 開発プロセスにおけるLLMの統合と、継続的な改善サイクルの回し方
• GitHub Copilotの成功事例から学べる、開発者体験（DX）を向上させるAI実装の視点

• LLMの能力を最大限に引き出すための構造的なプロンプト設計スキル
• 大規模なコンテキストや外部データを扱うRAGシステムの構築技術
• 複雑な指示を分解し、ステップバイステップで実行させるワークフローの設計力
• AIアプリケーションの精度を評価・検証するためのエンジニアリング的アプローチ
• LLMの特性（非決定性やハルシネーション）を前提とした堅牢なシステム設計能力

• 既存のソフトウェアにAI機能を組み込みたいと考えているバックエンド・フロントエンドエンジニア
• RAGやAIエージェントを用いた次世代のアプリケーション開発に挑戦したいエンジニア
• AI技術の活用によるプロダクトの差別化を図りたいプロダクトマネージャー
• LLMを活用した新しい開発ツールや自動化ツールの設計に携わるテックリード

著者のジョン・ベリーマン（John Berry Man）氏は、世界的なAIコーディング支援ツールであるGitHub Copilotの開発において中核的な役割を果たしたエンジニアです。LLMを実際の開発ワークフローに統合し、開発者の生産性を劇的に向上させるための実践的な知見を有しています。その専門性は、単なるAIモデルの利用に留まらず、AIを実用的なソフトウェア製品へと昇華させるための、高度なエンジニアリング手法にあります。

本書は、プロンプトの「書き方」に特化したチュートリアル本や、LLMの「仕組み」を解説する理論書とは一線を画しています。従来のプロンプトエンジニアリング本が「指示の出し方」に終始しがちなのに対し、本書は「AIをコンポーネントとして組み込んだシステム全体の設計」に焦点を当てています。AIの活用を、単なる機能追加ではなく、ソフトウェアアーキテクチャの変革として捉える位置づけにあります。

本書の最大の価値は、GitHub Copilotという、世界で最も成功したAI実装の一つを生み出した開発者の視点から、実用的な設計指針を学べる点にあります。プロンプトエンジニアリングを「魔法の言葉探し」から「予測可能なソフトウェア設計」へと昇華させるプロセスは、非常に論理的で説得力があります。読了後には、LLMの不安定さを制御し、ビジネス価値を生むための堅牢なAIアプリケーションを構築するための、明確なロードマップと、エンジニアリングとしての確かな手応えを得ることができるでしょう。