図解入門よくわかる 最新 RAGとAIエージェントの基本と実践 [単行本]

図解入門よくわかる 最新 RAGとAIエージェントの基本と実践 の 商品概要

• 目次

  第1章　RAGの基本と仕組み
  1-1　RAGの概要
  1-2　RAGの活用の例
  1-3　RAGを活用できるツール
  1-4　RAGの必要性
  1-5　RAGの仕組みと精度
  
  第2章　RAGの導入実践と精度向上
  2-1　なぜRAGの導入は失敗するのか
  2-2　RAG導入の戦略策定
  2-3　RAG活用のユースケース
  2-4　RAGのツールの活用と比較
  2-5　RAG 精度向上の全体像
  2-6　RAG Ready データ
  2-7　チャンキング戦略の改善
  2-8　ユーザークエリの改善
  2-9　検索ロジックの改善
  2-10　回答生成の改善
  2-11　UIUXの改善
  2-12　マルチモーダルRAG
  2-13　様々なRAGの応用手法
  2-14　RAGの評価と精度向上の手順
  2-15　RAG以外の手法
  2-16　RAGの定着化に向けて
  
  第3章　AIエージェントの基本と仕組み
  3-1　AIエージェントとは
  3-2　AIエージェントの活用例
  3-3　ワークフロー型のと自律型
  3-4　AIエージェントの構成要素
  3-5　AIエージェントの構築方法
  3-6　ブラウザ操作エージェント
  3-7　Model Context Protocol (MCP)：エコシステムの標準規格
  3-8　Agent skills
  3-9　Agentic RAG
  
  第4章　AIエージェントの導入実践と定着化
  4-1　GPTsやGemの活用
  4-2　Dify や Copilot Studio の活用
  4-3　自立型AIエージェントサービスの活用
  4-4　Claude Code や Antigravityの活用
  4-5　MCPの活用
  4-6　Agent Skills の活用
  4-7　コンテキストエンジニアリング
  4-8　暗黙知を形式化する
  4-9　業務選定の方法とROIの算出
  4-10　システムとLLMと人の分業
  4-11　定着化する体験設計
  4-12　セキュリティとガバナンスの設計
  4-13　AIドリブン経営

• 内容紹介

  ChatGPTなどのLLMを組み込んだRAG（検索拡張生成／専用AI）やAIエージェントの導入を試みる企業が増えている。しかし日本では、多くの企業が「プロトタイプは作れても、業務実装で失敗する」という、いわゆるPoC（概念実証）の壁に直面しているのが現状。そこで本書では、RAGとAIエージェントの基本的な仕組から、実際に企業に導入する際の注意点や最新技術（MCP、Agentic RAG）などの実践的な内容まで、網羅的に解説する。

• 著者について

  津本 海 (ツモト カイ)
  2021 年 東京大学大学院 複雑理工学専攻を卒業。理論物理学やヒューマンインターフェースを専門とし、在学時から大手化粧品メーカーや大手ゲーム会社で様々なAI や機械学習の開発に従事。チャットボットを提供するベンチャー企業にて新規事業の立ち上げ及びグロースを事業責任者として主導したのち、2022 年11 月に株式会社スニフアウトを創業。定着化を実現するヒューマンセントリックな生成AI アプリケーション開発や、上流の意思決定にまで入り込む コンサルティングを得意としており、これまで50以上の企業の生成AI 導入を成功に導く。

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