西見公宏の作品一覧
「西見公宏」の「実践Claude Code入門―現場で活用するためのAIコーディングの思考法」「現場で活用するためのＡＩエージェント実践入門」ほか、ユーザーレビューをお届けします！
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NEW4.5◆「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。 -
5.0★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エージェントを現場で使う」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 AIエージェントの開発準備 - 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 -
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。 -
3.8【AIエージェントの可能性を示す日本初の書】 細かく指示を出さなくても、自分で考えて動くAI。「AIエージェント」というSF世界のような技術が、今まさに花開こうとしています。 本書では、ChatGPTに代表される「チャット型AI」との違いに注目しながら、AIエージェントが私たちの仕事にもたらすであろうインパクトを明らかにしていきます。さらに、AIエージェントの技術的なしくみについても、前提知識がなくても理解できるようにわかりやすく解説。生産性が爆上がりする、新時代の技術と働き方を垣間見ることのできる一冊です。 ■こんな方におすすめ AIの利活用について最先端の情報を仕入れたいビジネスパーソン 自身の生産性の向上に関心のあるビジネスパーソン AIエージェントについて知っておきたいITエンジニア ■目次 ●第1章 あなたの仕事がAIエージェントで変わる 新人不要、AIエージェントが研修なしで即戦力になる 人間と同じ仕事の進め方をするAIエージェント 自社データベースとの接続によって生まれる競争力 AIエージェントと人間との協働 AIエージェント以降の人間の役割 ●第2章 AIエージェントとは何か チャット型AIとしての「ChatGPT」 「指示待ち」チャット型AIの限界 チャット型AIの課題を解決するAIエージェント なぜ大規模言語モデルをベースにするのか AIエージェントブームの火付け役「AutoGPT」 第二の火付け役となった「BabyAGI」 複数のAIエージェントによる社会シミュレーション「Generative Agents」 AIエージェントが経営するソフトウェア開発会社「ChatDev」 ●第3章 AIエージェントの仕組み AIエージェントを構成する4つの要素 それぞれの要素はどのように相互作用するのか 個性（Profile）：AIエージェントのキャラ付け 記憶（Memory）：AIエージェントの頭の中 計画（Planning）：AIエージェントの戦略的思考 行動（Action）：AIエージェントの道具箱 ●第4章 AIエージェントを体験する 自動的なリサーチを支援してくれる「Cognosys」 顧客調査を自動化する「aomni」 ■著者プロフィール 西見公宏(にしみ まさひろ)：1983年生まれ。Web制作フリーランスを経て、大学卒業後TIS株式会社に入社。大手企業の業務基幹システム開発や、海外でのソリューション開発を経験した後、2011年に株式会社ソニックガーデンへ入社。クライアント先への顧問CTOとしてRuby on Railsを活用したWebアプリケーション開発に企画から運用まで携わる一方で、年間100件以上の新規相談に対応しながらプロジェクトの立ち上げを支援。2015年に同社取締役就任。2022年からは有限会社エッジドエッジ代表として、ChatGPTの利活用を中心に大規模言語モデルを活用したアプリケーション開発ならびにアドバイザリーを提供している。
ユーザーレビュー
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Posted by ブクログ
Claude Codeによって、スペック駆動開発が実用化できそうなことが見えてきてワクワクする本です。
従来のウォーターフォールな開発は仕様書の変更管理が煩雑で仕様書とコードの不整合が多くなりがちで、アジャイル開発は仕様がチケットなどに分散してしまい後からの仕様把握が大変になりがちで、スペック駆動開発は仕様書を整備・維持するのが大変で回しにくいのが悩みだったかと思います（ちょっと乱暴なまとめですが）。
Claude Codeによって、仕様書を書かせたりメンテさせたりしながら、それと連動したコーディングも任せられるようになり仕様書とコードを整合させやすくなるので、スペック駆動開発が実用できそ -
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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
