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AIエージェント開発 / 運用入門 [生成AI深掘りガイド] [ 御田 稔 ]

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:21683951

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御田 稔 大坪 悠 SBクリエイティブエーアイエージェントカイハツウンヨウニュウモンセイセイエーアイフカボリガイド オンダミノル オオツボユウ 発行年月：2025年10月01日 予約締切日：2025年09月30日 ページ数：408p サイズ：単行本 ISBN：9784815636609 御田稔（オンダミノル） KDDIアジャイル開発センター株式会社テックエバンジェリスト。クラウドやAIを中心とした開発・プリセールス・技術コンサルティングに携わりつつ、得た知見や社内の優秀なエンジニアを社外へ発信する活動を行っている。AWS Community Hero、AWS Samurai 2023／2024、Qiita 2024 Top Contributor認定 大坪悠（オオツボユウ） KDDIアジャイル開発センター株式会社ソフトウェアエンジニア。新潟県出身。2016年にKDDI株式会社に入社後、共通データ基盤開発・CSチャットボットバックエンド開発などを経験。スタートアップに転職を経て、2024年にKDDIアジャイル開発センターに入社。現在はフルサイクルエンジニアとしてAIエージェントの開発をリードする、生成AIアプリ開発を支援するコンサルティングも行っている 塚田真規（ツカダマサキ） 三菱電機株式会社ソフトウェアエンジニア。AI CoE部門のエンジニアとして、生成AIに関する最新技術・ノウハウを発信し、事業・業務の改革を推進している。AWSを中心としたクラウドや、生成AIを活用したアプリケーション開発、生成AI基盤の構築・運用をリードしている。2024／2025 Japan All AWS Certifications Engineer、AWS Community Builder（AI Engineering）認定（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです） 第1章 LLMとAIエージェントの基本／第2章 LLMのAPIを使ってみよう／第3章 AIエージェント開発ツールの紹介／第4章 LangGraphでAIエージェントを作ってみよう／第5章 MastraでフルスタックのAIエージェントアプリを作ろう／第6章 応用的なAIエージェント開発に挑戦しよう／第7章 LangfuseでLLMOpsに挑戦しよう／第8章 AIエージェントの安全性とLLMーasーaーJudgeによる評価 最先端のAIエージェント開発を体系的に学べる！AIエージェントの基本・作り方・活用方法がこの一冊で全部わかる！ 本 パソコン・システム開発 プログラミング プログラミング入門 パソコン・システム開発 その他

本書は、単なる「チャットボット」の枠を超え、自律的に思考し、外部環境に働きかける「AIエージェント」の構築と運用に焦点を当てた、極めて実践的なガイドブックです。生成AI（LLM）を単なるテキスト生成器として扱う段階から、複雑なタスクを完遂するための「エージェント」へと昇華させるための設計思想が詳述されています。構成としては、まずエージェントの根幹を成す「思考・記憶・行動」のアーキテクチャから始まり、ReActなどの高度な推論プロトコル、外部APIやプログラムを操作するためのツール利用（Function Calling）の実装、さらには長期記憶を実現するためのRAGとの統合、そして複数のエージェントが役割分担して動くマルチエージェント・システムへと、段階的に技術的な深掘りがなされています。著者の核心的なメッセージは、AIエージェント開発の本質はプロンプトエンジニアリングの技術に留まらず、システムとしての「制御」と「自律性」のバランスをいかに設計するかにあり、開発から運用（モニタリング、評価、改善）までの一連のライフサイクルを理解することの重要性を説いています。単なる実装手法の紹介に留まらず、エージェントが抱える不確実性をいかに管理するかという、次世代のソフトウェアエンジニアリングにおける最重要課題に切り込んでいます。

• LLMとAIエージェントにおける構造的な決定差の解明
• ReActやChain of Thoughtを用いた高度な推論フレームワークの設計手法
• 外部ツールやAPIを自在に操るためのTool Use（Function Calling）の実装技術
• 短期記憶とRAG（検索拡張生成）を組み合わせた高度なコンテキスト管理術
• 複雑なタスクを自律的に分解・実行させるプランニング・アルゴリズム
• 複数のエージェントが協調して動くマルチエージェント・オーケストレーションの構築
• エージェントの動作精度を定量的に測定するための評価指標（Metrics）の策定
• 運用フェーズにおけるドリフト検知や信頼性を担保するガードレール設計

• 自律型AIシステムの全体的なアーキテクチャ設計能力
• LLMの推論能力を最大化するためのエージェント・ワークフロー構築スキル
• 外部プログラムやデータベースをAIに連携させるインターフェース実装技術
• エージェントの「記憶」を制御し、文脈の整合性を維持するためのデータ管理術
• エージェントの挙動を監視し、精度低下を防ぐためのモニタリング・評価技術
• AIエージェントの安全性と信頼性を確保するためのシステムガードレール実装力

• LLMを活用した次世代の自律型アプリケーションを開発するエンジニア
• AIエージェントによる業務自動化の設計・導入を担うITアーキテクト
• 生成AIの技術的限界と応用可能性を深く理解したいプロダクトマネージャー
• AIシステムの実装からデプロイ、運用までをリードするテックリード

御田 稔氏は、生成AIおよび大規模言語モデル（LLM）の実装とシステム設計における深い専門知識を持つ技術者です。単なる理論の解説に留まらず、実務におけるAIエージェントの構築、ツール利用、運用プロセスといった、プロダクション・レベルでの実装に焦点を当てた解説を得意としています。最新のAI論文の知見を、いかに実用的なシステムへと落とし込むかという、極めて実践的な視点に基づいた著作を展開しています。

従来の「プロンプトエンジニアリング」や「RAG（検索拡張生成）」に特化した書籍が、LLMへの入力や情報の検索に主眼を置いていたのに対し、本書は「行動」と「自律性」に重きを置いています。単一の回答を得るための技術ではなく、自律的なタスク実行を実現するための「システム・アーキテクティク」を扱う点で、より高度で広範なエンジニアリング領域をカバーしています。

本書は、生成AI技術が「対話」から「実行」へと移行するパラダイムシフトの最前線を捉えた、極めて価値の高い一冊です。AIエージェントの開発は、従来の決定論的なソフトウェア開発とは異なる、AI特有の不確実性を制御するための新しい設計思考を必要とします。本書は、その設計の難所を理論と実践の両面から解き明かしており、読了後には、単なるAIの利用者ではなく、自律的な知能をシステムとして構築・運用できるエンジニアとしての確固たる視座を手に入れることができるでしょう。