大嶋勇樹の作品一覧
「大嶋勇樹」の「LangChainとLangGraphによるRAG・AIエージェント［実践］入門」「ChatGPT/LangChainによるチャットシステム構築［実践］入門」ほか、ユーザーレビューをお届けします！
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NEW-◆「はじめてのAIコーディング」からスペック駆動開発へ！ AI時代のソフトウェアエンジニアリングの教科書◆ 本書は、Claude Codeの基本的な使い方からはじめ、スペック駆動開発をマスターすることで、大規模言語モデル（LLM）とソフトウェアエンジニアリングを統合する方法を解説した書籍です。Claude Codeをはじめとしたさまざまなコーディングエージェントは、単なる「魔法のようにコードを生成するAI機能」ではありません。LLMの自律的な推論能力とエージェントフレームワークの機能性を統合することで、要求の精緻化 → 達成するための計画立案 → タスクの実行 → 実行結果の検証というソフトウェア開発における一連の作業を効率化・最適化および自動化するためのツールなのです。 コーディングエージェントは、「ツールがAIを使うワークフロー時代」から「AIがツールを使うエージェント時代」へ転換するための代表的なAI製品と捉えることができます。チャットやワークフローの内部でAIを使うアーキテクチャの場合、一連の制御を人間が事前に想定して構築しておく必要があります。それに比べてエージェントは、AIがループし続けながら適切なタスクを推論し、ツールの選択と実行を繰り返します。―本書で取り扱うClaude Codeはコーディングエージェントという形で、その強力な仕組みを実行するフレームワークであるという点が核心となります。 よって、コーディングエージェントの利用用途はソフトウェア開発だけではなく、テキスト分析や多種多様なコンピューター処理を自動化ができる汎用エージェントでもあり、AIを活用した高速なプロトタイピングにおいて最適なツールとも言えます。 本書では、Claude Codeの基本的な使い方とMCPの活用について解説し、さらに、作りたい目的に沿ったソフトウェアの構築を達成するために、どのような工程・手順でClaude Codeを使ったらよいか、スペック駆動開発の具体的な手順を実践して理解できます。さらにClaude Code Actionによるレビュー自動化や、Claude Codeをより深く理解するための動作原理を解説したうえで、Claude Codeを活用して開発プロセスをしくみ化するための考え方を、スペック駆動開発を題材に解説しています。 ■こんな方におすすめ ・ソフトウェアエンジニア：開発生産性を向上させたい実務者 ・技術リーダー：チームにAIツールを導入したいマネージャー ・プロダクトマネージャー：AIを活用した開発プロセスを理解したい方 ■目次 第1部 手を動かして学ぶClaude Codeの基本 ・第1章 Claude Codeをソフトウェアエンジニアリングと統合する ・第2章 Claude Codeの基礎 ・第3章 MCPを使いこなせ！ ・第4章 達人に学ぶスペック駆動開発 ・第5章 Claude Code Actionの活用 第2部 動作原理を理解して開発フローをしくみ化する ・第6章 Claude Codeの動作原理を理解する ・第7章 Claude Codeを意図通りに動かす ・第8章 スペック駆動開発のフローをしくみ化する【設計編】 ・第9章 スペック駆動開発のフローをしくみ化する【実践編】 付録 各種サービスの設定手順 Anthropic社の概要・コンプライアンス・法的な規約 ■著者プロフィール ●西見公宏：株式会社ジェネラティブエージェンツ 代表取締役 CEO。アジャイルによるソフトウェア開発のスペシャリスト。AIエージェントを中心とした事業経営を体現するため、吉田・大嶋と共に株式会社ジェネラティブエージェンツを共同創業。AIエージェントを経営に導入することにより、あらゆる業種業態の生産性を高めるための活動に尽力している。 ●吉田真吾：株式会社ジェネラティブエージェンツ 取締役 COO / 株式会社セクションナイン 代表取締役 CEO。LangChain Expert/AmbassadorやAWS Serverless Hero として日本におけるAIエージェントとサーバーレスの普及を促進。Serverless Community（JP）、LangChain Community（JP）、ChatGPT Community（JP）主催。 ●大嶋勇樹：株式会社ジェネラティブエージェンツ 取締役 CTO。大規模言語モデルを組み込んだアプリケーションや AI エージェントの開発を実施。個人ではエンジニア向けの勉強会開催や教材作成など。オンラインコース Udemy ではベストセラー講座多数。勉強会コミュニティ StudyCo 運営。 -
4.0◆RAG（検索拡張生成）開発も、AIエージェント開発の基礎もデザインパターンもわかる！◆ 本書では、OpenAIによるAIサービスを利用するためのOpenAI API、オープンソースのLLMアプリ開発ライブラリLangChain を使って、LLM（大規模言語モデル）を活用したRAG（検索拡張生成）アプリケーション、そしてAIエージェントシステムを開発するための実践的な知識を基礎からわかりやすく解説します。 OpenAI のチャットAPI、プロンプトエンジニアリング、LangChainの基礎知識 について解説したあと、RAGの実践的手法や評価のハンズオンを行います。今後の生成AIシステム開発で重要となるAIエージェント開発はLangGraphを使って行い、さらにAIエージェントのデザインパターンと、パターン別のAIエージェントハンズオンまで解説します。 OpenAIのAPIとフレームワークLangChainを学ぶことで、LLMの性質を活かしたサービスや業務システムを構築するのに必要な知識体系を習得し、業界地図を頭に描くことができるようになります。 ■こんな方におすすめ ・LLMによる本格的な業務アプリ開発に取り組みたい方 ・RAGアプリケーション開発の実践的な知識を習得したい方 ・AIエージェントシステム開発に取り組みたい方 ■目次 第1章 LLMアプリケーション開発の基礎 第2章 OpenAIのチャットAPIの基礎 第3章 プロンプトエンジニアリング 第4章 LangChainの基礎 第5章 LangChain Expression Language（LCEL）徹底解説 第6章 Advanced RAG 第7章 LangSmithを使ったRAGアプリケーションの評価 第8章 AIエージェントとは 第9章 LangGraphで作るAIエージェント実践入門 第10章 要件定義書生成AIエージェントの開発 第11章 エージェントデザインパターン 第12章 LangChain/LangGraphで実装するエージェントデザインパターン ■著者プロフィール ●西見公宏：株式会社ジェネラティブエージェンツ 代表取締役CEO。吉田、大嶋と株式会社ジェネラティブエージェンツを共同創業。AIエージェントを経営に導入することにより、あらゆる業種業態の生産性を高めるための活動に尽力している。 「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）単著、Software Design「実践LLMアプリケーション開発」（技術評論社）連載。 ●吉田真吾：株式会社ジェネラティブエージェンツ 取締役COO / 株式会社セクションナイン 代表取締役CEO。AWS Serverless Heroとして日本におけるサーバーレスの普及を促進。 「ChatGPT/LangChain によるチャットシステム構築［実践］入門」（技術評論社）共著など。 ●大嶋勇樹：株式会社ジェネラティブエージェンツ 取締役CTO。大規模言語モデルを組み込んだアプリケーションやAIエージェントの開発を実施。 「ChatGPT/LangChain によるチャットシステム構築［実践］入門」（技術評論社）共著。 -
4.8【ChatGPTのAPIとLangChainで大規模言語モデルをシステムに組み込む知識をステップバイステップで実践できる！】 本書ではまず、OpenAI APIとLangChainについて解説します。ChatGPTのようなしくみを業務システムなどに組み込むためには、単にLLMに1つ入力して1つ出力を得るような実装ではなく、複数のタスクを一連のワークフロー処理として実現する必要があります。また、ChatGPTが知識を持たない専門知識を答えてほしいとか、意図した形式で応答が欲しいなど、実用性を高める必要も出てきます。これらを実現するためのLangChainのつかいかたをわかりやすく解説します。 後半では、ステートレスなOpenAI APIに記憶を持たせたり、必要に応じてWeb検索などを行うエージェント処理、さらにそれらチャット形式の処理を、ステップバイステップでWebアプリやSlackアプリとして実装します。 ■目次 ●第1章 大規模言語モデル（LLM）を使ったアプリケーションを開発したい！ 1.1 ChatGPTにふれてみよう 1.2 プロンプトの工夫でできること 1.3 プログラミングで使ってみよう 1.4 ChatGPTを使うときに気をつけること 1.5 ChatGPTの有料プランでできること ……ほか ●第2章 プロンプトエンジニアリング 2.1 なぜいきなりプロンプトエンジニアリング？ 2.2 プロンプトエンジニアリングとは 2.3 プロンプトの構成要素の基本 2.4 Prompt Engineering Guideから：ChatGPTの無限の可能性を引き出す ●第3章 ChatGPTをAPIから利用するために 3.1 OpenAIの文書生成モデル 3.2 ChatGPTのAPIの基本 3.3 入出力の長さの制限や課金に影響する「トークン」 3.4 Chat Completions APIにふれる環境の準備 3.5 Chat Completions APIをさわってみる ……ほか ●第4章 LangChainの基礎 4.1 LangChainの概要 4.2 Language models 4.3 Prompts 4.4 Output parsers 4.5 Chains ……ほか ●第5章 LangChainの活用 5.1 Data connection 5.2 Agents ●第6章 外部検索、履歴を踏まえた応答をするWebアプリの実装 6.1 第6章で実装するアプリケーション 6.2 Cloud9を起動して開発環境を構築する 6.3 StreamlitのHello World 6.4 ユーザーの入力を受け付ける ……ほか ●第7章 ストリーム形式で履歴を踏まえた応答をするSlackアプリの実装 7.1 なぜSlackアプリを作るのか 7.2 環境準備 7.3 環境設定ファイルを作成する 7.4 Slackアプリを新規作成する 7.5 ソケットモードを有効化する ……ほか ●第8章 社内文書に答えるSlackアプリの実装 8.1 独自の知識をChatGPTに答えさせる 8.2 埋め込み表現（embeddings）とは 8.3 実装するアプリケーションの概要 8.4 開発環境を構築する 8.5 サンプルデータの準備 ……ほか ●第9章 LLMアプリの本番リリースに向けて 9.1 企業で生成AIを活用していくために 9.2 JDLA発行『生成AIの利用ガイドライン』をもとにした自社ガイドラインの作成 9.3 サービスの企画・設計段階での課題 9.4 テスト・評価について 9.5 セキュリティ対策について ……ほか ●付録 Webアプリ、Slackアプリ開発の環境構築 ■著者プロフィール 吉田 真吾：株式会社サイダス取締役CTO/株式会社セクションナイン代表取締役CEO、ChatGPT Community（JP）主催。サーバーレステクノロジーのコミュニティ主催を通じて、日本におけるサーバーレスの普及を促進。『サーバーレスシングルページアプリケーション』（オライリー）監訳、『AWSエキスパート養成読本』（技術評論社）共著。 大嶋 勇樹：ソフトウェアエンジニア。IT企業からフリーランスエンジニアを経て会社を設立。現在は実務に就き始めたエンジニアのスキルアップをテーマに、勉強会の開催や教材作成の活動を実施。オンラインコースUdemyではベストセラー講座多数。勉強会コミュニティStudyCo運営。
ユーザーレビュー
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Posted by ブクログ
まだ7章の後半（Moment Cacheの実装前）ですが、印象が残っているうちに感想を書いておきます。
総じて、とても実用的な本です。手順のとおりに作業をしていくことで、OpenAIのAPIを使用したチャットシステムを構築できるのはとても楽しいです。開発作業には、Google Collaboratory や AWS Cloud 9 を使うので、手元のパソコンに環境がなくとも始められます。便利な世の中になったものだ…。
なお、AWS、Git、OpenAI、Python、LinuxのオペレーションなどのIT技術やサービスの基礎知識は必要になるので、そうでない方は、まずそれぞれの基礎を学習してから取 -
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Posted by ブクログ
ChatGPTブームに乗り遅れてしまって焦りを感じている方や、ChatGPTのすごさは分かるけど自社の業務や自社のサービス・アプリにはあまり関係しないしなぁと思われてる方にぜひオススメしたい1冊。
この本片手に週末1日手を動かすだけで、ChatGPTが騒がれている理由がわかり、良く聞くLangChainやRAGやベクターデータなどの仕組みや意味も腹落ちし、自社でも使ってみたくなり、とにかくワクワク感が止まらなくなるはずです。
あ、社内にChatGPTのすごさを広めたいのに、なかなか分かってもらえなくて孤独を感じている方にもオススメです。この本を教材に社内勉強会やりましょう！ -
Posted by ブクログ
本書は、Pythonを用いて LangChain および LangGraph を活用し、RAG や AIエージェントを構築するための基本から実践的なコード例まで体系的に整理されています。エンジニアであれば、例示されたコードを実際に手元で動かすことで理解が深まり、即プロトタイプ開発につなげられる実用書だと感じました。
一方で、私自身はプロジェクトマネージャという立場から、「AIエージェントを技術的にどう実現するのか」という全体像を押さえることを主眼に読んだため、すべてのコードを細かく追ったわけではありません。それでも、AIエージェントのアーキテクチャや、RAGの設計思想、LangChain／L -
