広木大地の作品一覧
「広木大地」の「図解でスッキリ 生成AIのきほんとしくみ」「エンジニアリング組織論への招待 ～不確実性に向き合う思考と組織のリファクタリング」ほか、ユーザーレビューをお届けします！
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作品一覧
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完結図解でスッキリ 生成AIのきほんとしくみ
ビジネス・実用
-全1巻1,980円 (税込)※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 生成AIの「全体像」と「業務での使いどころ」がスッキリわかる！ ChatGPTの登場以降、生成AIはエンジニアだけでなく、営業、企画、管理部門など幅広い職種で使われる技術になりました。一方で、「なぜそのような回答になるのか」「どこまで信用してよいのか」「RAGやAIエージェントは何が違うのか」など、仕組みや限界を理解しないまま活用が進み、現場で認識のずれが生まれることもあります。 本書は、生成AIを現代のITを支える基盤技術として整理する入門書です。生成AIの基本と歴史、LLMの仕組み、Transformer／Attention、トークン、ハルシネーションから、プロンプト、RAG、ファインチューニング、MCP、AIエージェント、ワークフロー、評価、コスト管理、セキュリティ、法規制・著作権までを一冊で俯瞰できます。 紙面は2ページ見開きを基本に、「左ページ＝解説」「右ページ＝図解」で展開。難しいテーマも図を使って順序立てて説明するため、エンジニアはもちろん、エンジニアと協働する非エンジニアにも読みやすい構成です。広木大地氏の監修に加え、巻末には参考文献も掲載しています。 【こんな人に向いています】 ●生成AIの仕組みと限界を基礎から押さえたい新米エンジニア ●AI活用の前提知識を身につけたい営業・企画・管理部門の方 ●社内で生成AI活用・導入を進める情シス、DX推進、研修担当者 ●部署横断の共通理解を作りたい方 【本書で学べること】 ●生成AIの基本、歴史、社会的インパクト ●LLM、Transformer、Attention、トークン、ハルシネーション ●プロンプト、RAG、ファインチューニング、MCP ●AIエージェント、ワークフロー、評価、コスト管理 ●情報漏洩、プロンプトインジェクション、アクセス権管理 ●法規制、著作権、マルチモーダル、エッジAI、AGI 「使える」だけで終わらせず、「なぜそう動くのか」「どこに注意すべきか」まで図解で理解する。生成AIを業務で活かすための基礎固めに最適な一冊です。 目次 Chapter1 生成AIの基本 Chapter2 生成AI／LLMの仕組み Chapter3 生成AI／LLMを活用するための技術 Chapter4 AIエージェントの仕組み Chapter5 業務に活かすための技術 Chapter6 セキュリティの必須知識 Chapter7 法規制と著作権 Chapter8 生成AIのさらなる広がり -
エンジニアリング組織論への招待 ～不確実性に向き合う思考と組織のリファクタリング
ビジネス・実用
4.51巻2,618円 (税込)「コミュニケーションにおける不確実性を減らすには？」「技術的負債を解消する方法とは？」「経営陣とエンジニア間の認識のずれを解消するには？」 エンジニアリングにおける課題を解決する思考の整理方法やメンタリング手法を，さまざまな企業の技術組織アドバイザリーを務めている著者が解説。 若手を戦力として育て上げ，成長する組織を設計・運営するためにおすすめの1冊です。 -
AIエージェント 人類と協働する機械
ビジネス・実用
4.01巻2,640円 (税込)AIエージェントと共存、協働していくための必読本 プログラミングの終わりと新しいエンジニアリングの始まりと言える今、「人類と協働する機械」AIエージェントをどう捉えて共存していくかを本書では問います。 本書で扱う核心的問いとして次の３つが挙げられます。 「AIによって仕事は奪われるのか」 「AI時代の生産性をどう考えるべきか」 「AI時代に何を作ることが価値になるのか」 前著『エンジニアリング組織論への招待』がブクログ・ビジネス書大賞、翔泳社技術書大賞を受賞した著者と共に本書を通じてAIエージェントの今後を見通します。 ■本書の主な内容 序章 プログラミングの終わりと新しいエンジニアリングの始まり 第1部 AIエージェントの登場をどう捉えるか 第1章 AIエージェントは世界を食べ尽くす 第2章 コーディングエージェントとバイブコーディング 第3章 私たちの仕事が奪われるのか 第4章 仕事の二極化とジョブレス・リカバリー 第5章 日本特有の課題と機会 第2部 人と半導体の新しい組織論 第6章 文字の発明とソフトウェア 第7章 人と半導体の価値転換 第8章 意思決定の高密度化とAI疲れ 第9章 正しさの転換とAI活用の5段階 第3部 知識創造というソフトウェアの新大陸 第10章 拡張を続けるシステム領域 第11章 SECIモデルとAIエージェントの統合 第12章 知識創造エージェントの企業戦略 第4部 AIと協働する未来を生き抜く 第13章 赤の女王と相対優位の原則 第14章 個人のサバイバル戦略 第15章 経営のコミットメントと消える生産性 第16章 両利きの経営とエフェクチュエーション 終章 本能を信じて走り続ける者が未来をつくる ■対象読者 本書では次のような方々を主な対象読者として想定しています。 (1)AIを日常業務に活用しているが、「便利さ」以上の成果を実感できていないエンジニア (2)AIによる生産性向上や組織変革の可能性と課題を理解したいエンジニア／マネージャー (3)「AI疲れ」を感じつつも、より良い使い方や未来志向の視点を模索しているエンジニア (4)これからの社会における“正しいAIとの付き合い方”にヒントを得たいエンジニア ■本書の構成 「プログラミングは手段である」。この言葉を聞くたびに私の中でモヤモヤとした感情が湧き上がります。なぜなら、私たちエンジニアはその「手段」と呼ばれるものにとことんこだわってきたからです。 それに集中し、肯定してきたからこそ、何か価値あるものを生み出せると信じてきました。コードへの純粋な愛情と探求心こそが、イノベーションの源泉だったのです。 しかし今、AIエージェントの登場により、プログラミングがより純粋に「手段」として機能する時代が到来しています。この変革は、私たちのアイデンティティを根底から揺さぶります。同時に、凄まじい革命によって仕事が劇的に効率化され、創造性がかつてない形で解放される可能性も秘めています。 この不安と期待が混在する感覚は、まさに歴史の転換点に立つ者だけが味わう特別な経験なのかもしれません。 私たちは今、どのような姿勢で大きな変化に臨むべきか。 これまでの成功体験をいかにアンラーニングし、新たなクリエイティビティの在り方を見出すか。そして、どのような価値創造が求められるのか。来るべきAIエージェント社会について考えていきたいと思います。 本書を読んで皆様がプログラミングへの愛と不安両方を抱きながらAIエージェント時代を切り開いていくこと願っています。
ユーザーレビュー
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Posted by ブクログ
期待以上によかった。もう7年前になるが古びていないしシステム開発以外の仕事や日常生活でもハッとさせられる言葉が満載
P11 「理学」が物理学や化学のように世の中の自然の原理を見つけて、説明していく学問であるのに対して「工学」はそれらに依拠しながらも「何か役に立つものを」「実現していく」学問です。エンジニアリングとはつまるところ「実現」していくための科学分野だと言えるでしょう。
P19 学力テストは普通、論理的な思考を用いて行います。しかし人は、論理的思考を常に正しく運用できるわけではありません。とりわけ、他人が介在する問題について、わたしたちは感情的にならざるを得ない生き物です。仕事は通常、複数人で行います。そのため、人間関係や他人との共同作業をしていくうえで、意識的、無意識的に感情的になることがままあります。これを乗り越えて、問題を正しく認知する必要があります。
P37 わたしたちは、物事に取り組むときに、つい「どうやるか、どのくらいで終わるか」がわかっているような仕事を優先的に好んで行いがちです。そうすると、最後のほうに「道や廊下、どのくらいで終わるのか」わからないような不確実性の高い課題ばかり残ってしまい、完了時期がいつまでたってもわからないというような結果になってしまいます。これは、プロジェクトマネジメントにおいても同じことが言えます
P41 重要なのは、本来コントロールできないはずのものをあなたの行動で変化させようと試みる時には、その対象が「観察できる」必要があるということです。なぜなら「観察できない」ものはどんなに行動したとしても変わったのか変わらないのかわからないからです。
P65 問題解決のための眼、それは「視野」（広い狭い）「視座」（高い低い）「視点」（鋭い凡庸）の３つに分類できます。
P122 （何かを説明したときに「わかった？」と聞くのは）まったく意味のない行動だったと悟り、意図的に減らしていくようにしました。【中略】観測可能な行動を通じて理解を確認するには、たとえば「試しに一人でこれをやってみて」であるとか「代わりに自分の言葉で説明してみて」と行動を促すような方法があります。
P123 わたしがよく使う言葉として「能力は習慣の積分だ」というものがあります。習慣とは行動が染みついたものです。そのため「行動」や「習慣」は外からでもメンタリングの方法論を用いて成長を促すことができます。（習慣は行動の積分。習慣が能力に変われば成果につながり成果は自信となって行動を強化していく）
P136 プロジェクトは「はじめ」と「終わり」があり、それが高価をあげて「終了すること」が目的です。それに対して、プロダクトは「製品・サービス」ですので、そのプロダクトが継続的に収益を上げて損益分岐点を越えて発展することで「終了しないこと」が目的になります。【中略】このようにプロジェクトマネジャーとプロダクトマネジャーは本質的に異なる不安に対してアプローチする存在であるという違いがあるわけです。
P157 「合理的な理解」よりも「体感的な習熟」
P172 米国における俗語に「クールエイドを飲むな」という言葉があります。（誰かの思想信条を無批判に受け入れるな）【中略】アジャイルという言葉が誤解されている理由には、こうしたクールエイドを飲んでしまった人々にも問題があります。
P182 時間は、経営における重要な資源です。このことは一概に「早く終わる」ことが重要であるという意味ではありません。「どのくらいの時間がかかりそうなのかを、できる限り正確に知ることができる」ことが重要であるということを意味しています。
P210 本来、ソフトウェアプロダクトを提供する事業において「その日」にリリースされていないといけないという制約は、意図的に作らない限り生まれません。むしろ、本来のビジネスを総合的に考えると「何を作るのか」「それは市場に受け入れられるのか」といった不安がはるかに大きいウェイトを占めるケースのほうが多いのです。しかしスケジュール不安の大きい開発者と経営者という関係性がある場合には、まずはその「情報非対称性」を取り除くことが重要です。スケジュール以外にも重要なことがあるのだということを、お互いに気が付く必要があるからです。
P216 最初に構築した仮説から、一番の不安材料となるものを洗い出し「不確実性を下げられる存在」つまり顧客に当ててみることで初めて、仮説の不確実性が削減されます。（目的不確実性が下がっていくと大きなコストをかけられる 仮説構築⇒ユーザー調査⇒プロトタイプ検証⇒MVPリリース⇒小規模マーケティング⇒大規模マーケテイング）
P220 不確実なことを減らすには、一番不確実なことから確かめていくことです。そうすれば早く失敗できるので、一番早く問題解決できます。エンジニアリングとはそういうことです。それは「言うは易し行うは難し」の典型例とも言えます。【中略】人間には恐怖から逃げる仕組みが用意されているのでなかなか抗うことができません。「一人でできないのであれば複数人でやればよい」と考えると少しだけこのことが簡単になります。現実を直視し、不安に向き合えるようにチーム全体が個々人をサポートしていく状態になれば、仕事における不安に向き合うことができるようになります。⇒不安に向き合うフレームワークとしてのスクラム
P243 権限移譲のレベル
レベル１ 上司が部下に命令する ２上司が部下に説得する ３上司が部下に相談する ４上司が部下と合意する ５上司が部下に助言する ６上司が部下に尋ねる ７上司が部下に委任する cfデリゲーションポーカー
P250 （カニンガムの提唱した）「技術的負債」という言葉は、会計上も経営指標においても計上されるわけではない空想上の概念に過ぎません。「技術的負債」という言葉の定義もあいまいで、何をもって技術的負債ということができ、何を持って測定され、どのような返済手段があるのかといった議論も尽くされることなく、広く用いられるようになりました。その結果「技術的負債」という言葉の存在で何かを説明したと思い込む人々や、ソフトウェア開発における経営上の問題について関心を抱かない経営者によってむしろコミュニケーションを断絶する言葉になってしまっているケースがあるように思います。
P276 システム外注における取引コスト＝探索のコスト（外注先選定にかかるコスト）交渉のコスト（契約条件を決めるために必要なコスト）監督のコスト（外注先をマネジメントするコスト）
P277 （企業のコアコンピタンスとして内製で持つものと一時的に必要な機能や周辺領域を拡大するために外注するものの）線引きをシステムの構造（アーキテクチャ）として持つことで、上手に取引コストをコントロールできます。
P286 機能横断型組織＝新しい知見が生まれやすくなりビジネス上の意思決定が早くなる＝知の探索/機能別組織＝特定の領域の効率を上げていく＝知の深化
全ての業種においてこの「知の探索」と「知の深化」のバランスの見極めが必要です。 -
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Posted by ブクログ
最後まで密度の濃い、目から鱗の内容であった。
エンジニアリング、メンタリング、アジャイル、など、フワッとした言葉を、明確に定義付けし、府に落ちた。
少しでも行動に移していく。
以下メモ。書ききれない。。
・エンジニアリング:実現のため不確実性の低い状態に効率良く移す全ての過程(不確実性の削減)18
・問題が解けないのは、問題が正しく明晰に記述できていないため。解決よりも先に、問題をはっきりさせる。経験主義の考え方と仮説思考が重要。21,50
・不確実性の高い物を優先して取り組む。効率よく不確実性を下げるプロセス。やりたくないもの。37
・出来ること:コントロール出来るものを操作し、観測できるものの結果を見る(経験主義)。42
・良いプログラムとは:視野、視点、視座を広く、鋭く、高く置いている。65
・コミュニケーションがうまくいかないのは、「情報の非対称性」と「限定合理性(極小最適)」が存在。
コミュニケーション能力:不確実性を減少させる能力
情報の透明性:意思決定に関わる情報が、組織内に正しく整合性をもって伝達されるための取り組み。情報公開とは異なる。72
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