現場で活用するためのＡＩエージェント実践入門

★基礎知識から構築、評価、改善まで！　実践に使える本格派の一冊★

AIエージェントの開発に初期から取り組み、実務で使ってきた著者陣がおくる、
「現場」で使える、プロになるための一冊。
ヘルプデスク、データ分析、情報収集、マーケティングの具体的なＡＩエージェントの構築方法に加え、
AIエージェントの評価や改善までを網羅的に学べます。
電通総研、Algomatic、ジェネラティブエージェンツの各社の取り組みの紹介も！

「第1部 AIエージェントを知る」は、AIエージェントを作り、現場で活用するための知識をまとめています。1章ではAIエージェントの定義や重要な性質、ビジネス状況、活用例を説明します。2章は技術観点でAIエージェントを構成する各技術要素の説明と実装上で気をつけることを説明しています。

「第2部 AIエージェントを作る」では、AIエージェントを開発していきます。まずは3章で、AIエージェントの開発に必要な共通技術を解説します。4章では、ヘルプデスクの質問応答を題材にPlan-and-Execute型エージェントの実装をおこないます。5章では、データドリブンな意思決定業務を題材にデータ分析からレポート作成まで行うエージェントを実装します。6章では、情報収集業務を題材にarXiv上の論文を探索しレポートするエージェントを実装します。7章では、マーケティング業務を題材にロールプレイングによる意思決定支援やマルチエージェントによる会話型推薦エージェントを実装します。読者がすぐに実装を再現でき、読者の環境に合わせて改変して精度を高め、業務利用できることを意識しています。

「第3部 AIエージェントを活用する」では、実際にAIエージェントのプロジェクトを進めるうえで、避けては通れない課題について広く解説します。評価方法、エラー分析、UX、セキュリティ、モニタリング、継続的な精度改善方法を紹介します。10章ではAIエージェントの実用化に向けた著者陣の各社の取り組みを解説します。

【おもな内容】
第1部　AIエージェントを知る
- 第1章 AIエージェントの概要
- 第2章 AIエージェントの構成
第2部　AIエージェントを作る
- 第3章 開発準備
- 第4章 ヘルプデスク担当者を支援する
- 第5章 データ分析者を支援する
- 第6章 情報収集者を支援する
- 第7章 マーケティングを支援する
第3部　AIエージェントを現場で使う
- 第8章 AIエージェントの評価
- 第9章 AIエージェントの活用
- 第10章 各社のAIエージェントの実用化に向けた取り組み

目次

第1部　AIエージェントを知る
　第1章 AIエージェントの概要
　第2章 AIエージェントの構成

第2部　AIエージェントを作る
　第3章 開発準備
　第4章 ヘルプデスク担当者を支援する
　第5章 データ分析者を支援する
　第6章 情報収集者を支援する
　第7章 マーケティングを支援する

第3部　AIエージェントを現場で使う
　第8章 AIエージェントの評価
　第9章 AIエージェントの活用
　第10章 各社のAIエージェントの実用化に向けた取り組み

書誌情報

紙版

• 発売日: 2025年07月17日
• ISBN: 9784065401408
• 判型: B5変型
• 価格: 定価：4,180円（本体3,800円）
• ページ数: 320ページ

著者紹介

著： 太田　真人（オオタ　マサト）

太田 真人 Sakana AI株式会社に所属。Applied Research Engineerとして、AIエージェントの社会実装に取り組む。前職の株式会社電通総研では、AIの技術調査やPoCを主導。対外的にもAIエージェントに関する最新情報の発信をしている。Xでは @ottamm_190 として活動。

著： 宮脇　峻平（ミヤワキ　シュンペイ）

宮脇 峻平 株式会社Algomaticに所属。AI/MLエンジニアとして、採用を支援するAIエージェントの自社開発および品質保証に従事。2019年より自然言語処理に取り組み、現在は学術研究員として東北大学大学院に所属。雑談対話応答や質問応答タスクのコンペティションにも参加。Xでは@catshun_として活動している。

著： 西見　公宏（ニシミ　マサヒロ）

西見 公宏 株式会社ジェネラティブエージェンツ代表。2023年にAIエージェント解説書『その仕事、AIエージェントがやっておきました。』（技術評論社）を上梓し、その流れで共同創業者2名と共にAIエージェントの開発・利活用を専門に扱う株式会社ジェネラティブエージェンツを2024年3月に創業。共著に『LangChainとLangGraphによるRAG・AIエージェント［実践］入門』（技術評論社）。「本当に業務に使える」AIエージェントの開発に注力している。Xでは@mah_labとして活動。

著： 後藤　勇輝（ゴトウ　ユウキ）

後藤 勇輝 株式会社電通総研に所属。2018年から機械学習に取り組み、自社における製品開発・研究開発に従事。近年は生成AIの可能性に注目し、技術とビジネスの両面から価値創出に取り組んでいる。著書に『PyTorch実践入門　ディープラーニングの基礎から実装へ』（マイナビ出版）、『アジャイルとスクラムによる開発手法　Azure DevOpsによるプロフェショナルスクラムの実践』（マイナビ出版）がある。

著： 阿田木　勇八（アタギ　ユウヤ）

阿田木 勇八 株式会社電通総研に所属。 AIエンジニア / Kaggle Competitions Master 大学卒業後、大手医療機器メーカーに入社。製造現場やKaggleなどでデータ分析のスキルを磨く。その後、AIソリューションの提供側に興味をもち、2021年に電通総研に入社。機械学習を用いた製品開発、さまざまなAIモデル開発・改善案件に従事。現在は自然言語処理を扱う機能のソリューション開発に従事しており、2023年から生成AIエージェントの研究開発に取り組む。Kaggleでは、tacoriceとして参加している。