上田雄登の作品一覧
「上田雄登」の「60分でわかる！ AIエージェント 超入門」「イラスト図解式 この一冊で全部わかるAI技術の基本」ほか、ユーザーレビューをお届けします！
- 作者をフォローする
- フォローすると、この作者の新刊が配信された際に、お知らせします。
配信予定・最新刊
作品一覧
-
NEWイラスト図解式 この一冊で全部わかるAI技術の基本
ビジネス・実用
-1巻2,200円 (税込)AIの全体像が、やさしい図解でスッキリわかる！ ※この電子書籍は固定レイアウト型で配信されております。固定レイアウト型は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。 AI技術の急速な発展は、私たちの生活や働き方を大きく変えつつあります。 しかし、その進化の速さゆえに「どこから学べばよいのか」「何が正しいのか」と戸惑うことも少なくありません。 本書は、そうした疑問に答える総合入門書です。 従来のAIとの違いから、ChatGPTに代表される対話型AI、自律的に動くAIエージェントまで、基礎的な知識を体系的にわかりやすく解説します。 根幹部分を理解することで、新しい動きにも自信を持って対応できるようになります。 LLMの仕組み・RAGやMCPなどの関連技術・主要サービスとツールの比較・企業導入のポイント・AI特有のセキュリティリスクと対策・法律・規約を網羅しているため、利用者から管理者・IT担当者まで、AIを正しく理解して安全に活用したいすべての方に向けた一冊となっています。 ＜おすすめしたい方＞ ・AI技術に関心があり基本的な知識を学びたい人 ・ビジネスの現場にAIの導入を検討している人 ・これから社内の情報システムを担当する人" ※カバー画像が異なる場合があります。 -
AIエージェント 導入・開発・運用 トータルガイド
ビジネス・実用
-1巻3,300円 (税込)多くの企業はDX（デジタル変革）を進めようにも、PoC（概念実証）から先に進めない──その停滞を打破する鍵となるのが、目標に対して自律的に計画し実行する「AIエージェント」である。 AIエージェントは「確率的な振る舞い」「自律的なツール選択」「外部世界への作用」という3つの性質を持ち、従来のソフトウェア工学では対応できない設計・テスト・運用上の困難が生じる。 本書は、業務品質を保証する設計パターン、リスクに応じたガバナンス設計、確率的システムの品質評価といった設計原則を体系化し、AIエージェント導入の判断の枠組みを提示する実践ガイドである。 ＜目次＞ 第1章 AIエージェントの輪郭 第2章 エージェントの内部構造 第3章 マルチエージェントの階層設計 第4章 何を委ね、何を委ねないか 第5章 セキュリティとガードレール 第6章 人間の関与の設計 第7章 品質評価という難問 第8章 開発と展開 第9章 運用と改善のループ -
60分でわかる！ AIエージェント 超入門
ビジネス・実用
3.41巻1,540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。 ◆AIエージェントのしくみから導入・運用の基礎知識までが60分で身につく◆ AIエージェントは、いま世界中で急速に注目を集めている新しい人工知能技術。従来の対話型AIやRPAを超え、多彩なツールやAPIを連携しながら自律的にタスクを遂行する「行動するAI」の可能性は、産業界の構造に変革をもたらすだけでなく、私たちの働き方そのものにも影響を与え始めています。本書では、AIエージェントの基本概念から応用、導入プロセス、そして今後の可能性までを体系的に整理し、これから実務に活かしたいと考えるビジネスパーソンに向けて、実践的かつ現実的な視点から解説します。併せて、設計の複雑さ、信頼性の担保、社内運用の難しさなど、導入されはじめたばかりのAIエージェントの課題やリスクについても言及します。 ■こんな方におすすめ ・本格的な導入前にAIエージェントのきほんの「き」について知りたいビジネスパーソン ・自社の事業領域や業界、自身の仕事への影響と未来について知りたい人 ・AIモデルの活用先として有望な業界やAI産業の動向について知りたい投資家 ■目次 Part1 自ら動き出すAIの時代 AIエージェントとは Part2 自律する知能の設計図 AIエージェントの仕組み Part3 AI進化のロードマップ AIエージェントの発展段階とレベル定義 Part4 AIが変える仕事の現場 領域別にみるAIエージェント活用事例 Part5 安全と成長のマネジメント AIエージェント導入・設計・運用の実践 Part6 AIと歩む新しい世界 AIエージェントと共創する未来 ■著者プロフィール 上田雄登（うえだ・ゆうと）：東京大学工学部卒業、同大学院工学系研究科技術経営戦略学専攻修了（松尾豊研究室）。2016年株式会社YCP Japan入社後、経営コンサルティングおよびAIコンサルティング業務に従事。2021年より松尾研究所経営企画部門にて事業改善や中期経営計画策定を担当。2023年6月、生成AIの導入支援およびコンサルティングを手がける株式会社GenerativeXを共同創業し取締役CAIOに就任。国内外大手企業向けの生成AIを活用した業務改革、AIエージェント開発、経営戦略立案を専門とする。著書に「ビジネスに魔法をかける 生成AI導入大全」（KADOKAWA）、「60分でわかる！ 生成AI ビジネス活用最前線」（技術評論社）などがある。 -
ビジネスに魔法をかける 生成AI導入大全
ビジネス・実用
3.01巻2,310円 (税込)2022年11月にChatGPTがリリースされてから、劇的なスピードで進化してきた生成AIも、いよいよ本格的な社会実装のフェーズへ。本書では、元東大松尾研のAIコンサルが、会社の「どの業務」を「どのように」生成AIに代替していくべきなのか、その成功法則を徹底的に解説します。 本書の前半では、生成AI導入を積極的に進めるべき具体的な社内業務の解説のほか、導入フロー、リスク管理、プロジェクトマネジメントなどについて紹介。後半では、製造業や金融、製薬・ヘルスケア、不動産など多彩な業種・職種における生成AI活用事例を一つ一つ丁寧に解説します。 コスト・作業時間の削減、生産性アップ、品質の改善――まるで魔法のような業務改革が可能となる生成AI。本書を道しるべに、生成AIという「魔法の杖」を手にし、新たなビジネスの未来へと旅立ちましょう！ ■読者対象 ○自社のビジネスに生成AIを導入したいと考えるビジネスパーソン ○ChatGPTをはじめとする生成AIの活用方法を知りたい人 ○生成AI業界の全貌や最新動向が知りたい投資家 -
60分でわかる！ 生成AI ビジネス活用最前線
ビジネス・実用
3.01巻1,430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。 【組織のDXを推進しホワイトカラーのスキルを拡張する「人工知能」の活かし方がわかる！】 生成AIの活用が広がる分野はどこなのか？ 業務の効率化や価値創造の方策は？ について60分で読み解くことのできる本書。前半では生成AIを活用している金融やメディアなど業界別の事例や、人事や営業・マーケなど組織機能別の活用方法について紹介。中盤では、国内外のプレイヤーの取り組みや戦略を、「基盤開発」「基盤カスタマイズ」「基盤活用」3つのビジネスレイヤー別に解説します。後半では生成AIがもたらす組織や個人の変化、対話型や画像ばかりでなく動画や3D・音声などの事例や市場に与える影響、そして法整備や直面する課題についても言及。ビジネスモデルや働き方の大きな変化まで一望できる1冊です。 ■目次 ●Part1 基本の知識と技術を押さえる 活用の幅が大きく広がる生成AI 001 さまざまな領域で活用される生成AI 002 生成AIと従来のAIの違い 003 生成AIの主な種類と活用方法 004 生成AIの発展を支える代表的な技術 005 生成AIの得意分野とその限界 006 プロンプトエンジニアリングで生成AIをカスタマイズ ……ほか ●Part2 活用の状況を知る 発展著しい生成AIの分野と機能 009 生成AIがビジネスに与える変革 010 業界別×組織機能別による生成AIの活用状況 011 Vertical① ヘルスケア業界での活用 012 Vertical② 金融業界での活用 013 Vertical③ メディア業界での活用 014 Vertical④ 製造業での活用 015 Vertical⑤ 小売・販売業務での活用 016 Horizontal① 人事や組織運営の分野での活用 ……ほか ●Part3 生成AIビジネスを３つのレイヤーで捉える 生成AIで先行する国・企業の戦略 021 生成AIによって形成される３つのビジネスレイヤー 022 オープンソースとクローズドに分かれる基盤開発 023 基盤開発企業① 基板開発の最大手OpenAI 024 基盤開発企業② サービスの統合を進めるGoogle 025 基盤開発企業③ MetaとAmazonの独自の戦略 026 基盤開発企業④ SBGとNTTの大規模言語モデル開発 027 特定の目的や要件に合わせて調整する基盤カスタマイズ ……ほか ●Part4 組織に与える影響を知る 生成AIがもたらす組織の変革 033 組織における生成AI活用の効果 034 DXにおける生成AIの効果 035 生成AIの導入に必要な人材要件 036 生成AIによる事業戦略・事業領域の変化 037 生成AIによる組織・人材の変革 038 パートナーシップとエコシステム ……ほか ●Part5 身につけるべきスキルやキャリアを知る 生成AIがもたらす働き方の変革 041 生活や仕事に活用される生成AI 042 生成AIが働き方やスキル開発、キャリア形成を支援 043 生成AIの普及でホワイトカラーに必要とされるスキルの変化 044 生成AIが提供するサービスによる生活の質の向上 045 生成AIの分析や提案による個別化された人材教育の提供 ……ほか ●Part6 イシューやリスクを知る AI活用で直面する法整備や課題 049 生成AIの普及で生まれる法的な課題 050 生成AIに関連する国際的な法整備の現状と課題 051 生成AIの悪用とその対策 052 生成されたコンテンツの著作権の所在とクレジットの明示 053 ディープフェイクのリスクと社会的な影響 054 生成AIの倫理的利用のためのプライバシー保護 ……ほか ●Part7 今後の可能性と戦略を知る 目覚ましい進化を遂げる生成AIの事例 057 文章生成AIの事例とその課題 058 画像生成AIの事例とその課題 059 音声生成AIの事例とその課題 060 動画や3Dモデルを生成するAIの事例 061 対話型AIの事例とその課題 062 既存の製品やサービスに生成AIを組み込む戦略 ……ほか ■著者プロフィール 上田 雄登：東京大学工学部卒業後、同大学院工学系研究科技術経営戦略学専攻（松尾研究室）修了。修士（経営戦略学）。経営コンサル業務やAIコンサル業務などに従事した後、2023年6月に株式会社GenerativeXを共同創業し取締役CSOに就任。国内大手企業向けの生成AIを用いた業務改革やアプリケーション開発、経営戦略の立案に注力。
ユーザーレビュー
-
Posted by ブクログ
60分でわかる！ AIエージェント 超入門
著：上田 雄登
出版社：技術評論社
複雑な複数のタスクに対応するAIエンジン、それが、AIエージェントです
プロンプトと呼ばれる対話型の生成AIから、さらに、RPAを組み合わせたような
バッチ型の処理ができるAIのツールがAIエージェントです
複数のAIツールを組み合わせることも可能で、知的作業に関する生産性を飛躍的に高めることができることがわかっています。
生成AIの普及はすさまじいものがあり、登場からわずか２か月で１億人に利用されるにいたっています。
利用者１億人となるまで、FaceBookは54カ月かかったが、ChatGPTはわずかに2カ月である（NTT経営研究所より）
AI駆動開発については、製造工程の工数を半減させ、将来プログラマーの需要が小さくなるなど、産業構造に大きな影響を与えるほどの、脅威と効果をもたらす、両刃の剣です
気になったのは、以下です。
AIエージェントの構成要素は３つ
・プロンプト
・生成AIモデル
・操作ツール
AIの４つの機能
・単機能AI 画像認識、音声認識など特定分野
・RPA ルールに従って定型業務を自動化する仕組み
・生成AI 自然言語による指示でテキストや画像を生成するAI
・AIエージェント 指示を理解し、自律的に判断し行動するAI
RAGとAIエージェント
・RAG:検索拡張生成 質問⇒検索（１回）⇒回答生成
・AIエージェント:依頼⇒複数ツール呼び出し⇒成果物作成
主要な生成AIモデル
・ChatGPT(OpenAI)
・Claude(Anthropic)
・Gemini(Google)
AIでシステム開発：AI駆動開発
・Devin
・Cursor
価値創出の４つの要素
・知的タスクの効率化
・業務プロセスの自動化
・顧客体験のパーソナライゼーション
・専門性の拡張と協働
AIエージェント設計の４層モデル
・目標設定と役割定義
・ツール群とLLMの選定
・オーケストレーション層の設計
・セキュリティ要件と認可フロー
AIエージェント導入の業務選定プロセス
・業務インパクトが大きいか
・実現可能性はあるか
・リスク・安全性は担保できるか
・導入対象に決定
アジャイル形式での開発
・小さく、素早く作る、作って試すをたくさん繰り返す
・PoC(概念実証）をくり返す
・限定した業務の中で検証を広げていく
ＭＣＰ：既存のアプリケーションと、ＡＩエージェントとを接続する共通プロトコル
・セキュリティ要件が厳しい
・レガシーシステムの制約
・ＡＰＩ仕様がばらばら
・ガバナンスの制約
＜直接ＡＩエージェントとアプリを接続するのではなく、ＭＣＰを中間に置くことでさまざまな問題をクリアすることができる＞
目次
はじめに
Part1 自ら動き出すAIの時代
AIエージェントとは
001 AIエージェントとは何か
002 従来のAIや自動化ツールとの違い
003 AIエージェントの代表的な使い方
004 AIエージェントの分類と特徴
005 AIエージェントの仕組みと内部構造
006 AIエージェントを導入するメリット
007 AIエージェントに向いているタスク
008 AIエージェントに向かないタスク
009 RAGとAIエージェントの違い
Column タコとミツバチに学ぶAIエージェントの協働パターン
Part2 自律する知能の設計図
AIエージェントの仕組み
010 AIエージェントはどう動くのか
011 生成AI（大規模言語モデル）とは何か
012 大規模言語モデルはどう考えるか
013 複雑タスクに強くなる推論技術の仕組みと進化
014 エージェントに一貫性を持たせるシステムプロンプト
015 AIエージェントを支える2つの記憶
016 制約を織り込むタスク設計
017 ツール連携 APIとFunction Calling
018 実行とモニタリング
019 ハルシネーションの正体とその対策
Column ビジネスマンでも作れるAIエージェント
Part3 AI進化のロードマップ
AIエージェントの発展段階とレベル定義
020 AIエージェントの進化の全体像
021 レベル1：ルールベースRPA
022 レベル2：部分的に生成AIを組み込んだワークフロー
023 レベル3：AI自身が考える自律型なワークフロー
024 レベル4：複数エージェントの連携
025 レベル5：企業全体を貫く自律的AIエコシステムの実現
026 AIエージェントと人間組織の相似性
027 人間の役割はどう変わるか 監督・評価・設計への転換
028 AIエージェントを包括的に捉える3つの観点① システム連携度
029 AIエージェントを包括的に捉える3つの観点② タスク起動方式
030 AIエージェントを包括的に捉える3つの観点③ 自律性と人間協働
Column イシュー分析で組むマルチエージェント
Part4 AIが変える仕事の現場
領域別にみるAIエージェント活用事例
031 個の力を解放するパーソナル・アシスタント
032 顧客接点を変革するセールス・マーケティングエージェント
033 サイロを壊すバックオフィス・プロセス・エージェント
034 経営者の右腕となる意思決定支援エージェント
035 業務効率化を加速する開発・IT支援エージェント
036 暮らしを豊かにするライフスタイル・エージェント
037 UI操作自動化のClaude Computer Use、業務タスク自動化のOperator
038 営業や顧客対応を支援するSalesforce Agentforce
039 ソフトウェア開発に特化したエージェントDevin
040 対話型ショッピングエージェントRufus
041 事例に共通する価値創出の4つの要素
Column AIエージェントでさらに重要になるプロンプトエンジニアリング
Part5 安全と成長のマネジメント
AIエージェント導入・設計・運用の実践
042 AIエージェントの設計要素
043 スモールスタートで始める導入計画
044 アジャイル開発の有効性
045 適用業務の見極めと優先順位づけ
046 AI主軸のワークフロー設計
047 ツール連携の重要性
048 AIエージェントのUI／UX設計
049 モニタリングと継続的改善サイクル
050 ガードレールとHuman In The Loop
051 権限管理とセキュリティ対策
052 MCPによる接続の最適化
053 運用体制と組織内役割
054 現場と経営が動かす成功のスイッチ
Column AI エージェントは「使用人の民主化」か？
Part6 AIと歩む新しい世界
AIエージェントと共創する未来
055 AIエージェントが拓く未来
056 汎用人工知能（AGI）への道標
057 AIエージェントと組織進化
058 エージェント・エコノミーの誕生
059 仕事の消滅と創出
060 超パーソナライゼーション社会の到来
061 未来の羅針盤、共創への招待
index
ISBN：9784297152208
判型：4-6
ページ数：144ページ
定価：1400円（本体）
2025年12月02日第１刷発行 -
Posted by ブクログ
・特定の機能ごとにエージェントを使い分ける、いわゆる疎結合の考え方が大事
・人間の指示を正しく読み取って推論してもらうには、注目の振り分けを楽にしてあげると良い
→条件や制約に関する記述を短文で区切る、マークダウン形式や箇条書きを用いる等
・CoT(Chain of Thought)で推論の過程を可視化する(ブラックボックス化を防ぐ)
→人間の考える力が衰えてしまったら推論の妥当性を適切に評価できないため、ロジカルシンキングは鍛え続けなければならない
・担当者の工数が大きい、または作業頻度が高い業務をAIエージェントに任せると効果が感じられやすい
・AIエージェントのUI/UX設計という観点では自分はまだまだカスタマイズできていない -
-
-
Posted by ブクログ
ネタバレ書店で流し読み。
細かい内容は別でインプットする必要があるが、
サクッとAIエージェントについて、全体像を理解できる
最後らへの章にて、ビジネスでどういう風にAIエージェント導入していくか、ステップ別みたいな形で記載されているので、だけ抑えたら良さそう。
ーー
・AIエージェントでは早期に導入し、フィードバックを与えることで改善サイクルを加速させる
・今後人間は、指揮者として管理する役割を担っていく
・組織構造は、ピラミッド型ではなく、自律駆動型としてアメーバのように分散させていく。その中数としてAIエージェントが活動していくことになる。その中で今の上司に当たる人は目的から釣れてないかをチェックし、揃えていく役割を担う。
