塚田真規の作品一覧
「塚田真規」の「AIエージェント開発／運用入門 ［生成AI深掘りガイド］」「AIエージェント開発の知識地図――仕組みから開発、運用、ガバナンスまで」ほか、ユーザーレビューをお届けします！
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NEWAIエージェント開発の知識地図――仕組みから開発、運用、ガバナンスまで
ビジネス・実用
-1巻2,860円 (税込)◆いまAIエージェントを開発・運用するための手引き◆ 本書では、ソフトウェア開発や日常業務を大きく変えつつあるAIエージェントの仕組みから、実際に開発し、運用するためのポイントまでを解説します。また、AIエージェントの利用拡大や高度化により、注目が集まっているガバナンスやセキュリティも取り上げます。 AIエージェントやその周辺技術だけでなく、「プロンプトエンジニアリング」や「コンテキストエンジニアリング」といったプラクティスも日々大きく進化し続けています。一方で、AIエージェントの構成要素と、開発および運用に必要な原則の中には、新しい技術が登場しても変わらず重要なものがあります。本書では、そうした変わらない部分を軸に、AIエージェントの基本を理解し、実践に踏み出すための知識地図を示していきます。 ■こんな方におすすめ ・AIエージェントの開発・運用に関心のある人 ■目次 第1章 AIエージェントとは ・1.1 生成AIとLLM ・1.2 AIエージェントの概要 ・1.3 AIエージェントのユースケース 第2章 AIエージェントを支える仕組み ・2.1 AIエージェントを支える全体像 ・2.2 AIエージェントの思考 ・2.3 AIエージェントの知識拡張 ・2.4 AIエージェントの外部連携 ・2.5 AIエージェントの記憶 ・2.6 AIエージェントと人の協調（Human-in-the-Loop） ・2.7 コンテキストエンジニアリング ・2.8 ハーネスエンジニアリング ・2.9 AIエージェント開発に向けて 第3章 AIエージェントの開発 ・3.1 AIエージェント開発フレームワーク ・3.2 ノーコード・ローコードプラットフォーム ・3.3 AIエージェントを構築してみよう 第4章 AIエージェントの運用と評価 ・4.1 AIエージェントの運用 ・4.2 AIエージェントのオブザーバビリティ ・4.3 AIエージェントの評価 ・4.4 AIエージェントの継続的改善 第5章 AIエージェントの連携と標準化技術 ・5.1 マルチエージェントシステム ・5.2 MCP（Model Context Protocol） ・5.3 AIエージェントとUIをつなぐプロトコル ・5.4 AIエージェントの決済プロトコル ・5.5 AGENTS.mdとAgent Skills 第6章 AIエージェントの安全性と信頼性 ・6.1 AIエージェントの脅威とリスク ・6.2 リスクへの対策手法 ・6.3 責任あるAIとガバナンス Appendix ハンズオンの事前準備 Appendix. B ハンズオン環境の構築 ■著者プロフィール 塚田 真規（つかだ まさき）：三菱電機株式会社 ソフトウェアエンジニア。生成AIを活用し、グループ全体の事業・業務の改革を推進。AWSを中心としたクラウドや生成AIを活用したアプリケーション開発やAIエージェント基盤構築にもリーダとして従事。Japan AWS All Certifications Engineers （2024/2025/2026）AWS Community Builder （カテゴリ：AI Engineering）。著書に、『AIエージェント開発 / 運用入門［生成AI深掘りガイド］』（共著、SBクリエイティブ、2025年）、『AWSではじめるMCP実践ガイド』（共著、技術評論社、2026年）がある。 松好 祐紀（まつよし ゆうき）：KDDIアジャイル開発センター株式会社 ソフトウェアエンジニア。AWSを中心にクラウドを活用したアプリケーションやシステム開発に従事。社内AIエバンジェリストとして、AI駆動開発の推進やナレッジ共有を通じた組織全体のAI活用促進に取り組む。また、生成AI教育プログラム「KAGAI Learning Hub」にも携わり、KDDIグループ内外のAI人材育成を支援。個人でも生成AIの検証や開発に取り組み、技術記事の執筆やイベント登壇を通じて発信。AWS Community Builder （カテゴリ：Machine Learning） -
AWSではじめるMCP実践ガイド――基礎からAIエージェント構築まで徹底解説
ビジネス・実用
-1巻3,520円 (税込)◆AWSでMCPが作れる・使える！◆ MCP（Model Context Protocol）は、AIエージェントやコーディングツールと外部のリソースやツールとシームレスに連携するための標準プロトコルです。2024年にAnthropicが提唱して以来急速に普及し、AIエージェントや仕様駆動開発の現場で欠かせない要素技術となっています。 本書は、MCPの基礎からAWSを活用したAIエージェント構築まで解説した書籍です。前半ではMCPとは何か、どのような仕様か、なぜこれほど注目されているのかといった点を取り上げ、MCPの基礎を解説します。後半ではハンズオンとして、MCPを実際に体験します。簡単なハンズオンでMCPの仕組みに触れた後は、AWS MCP ServersやKiro、エージェントフレームワークStrands Agentsを使って、実践的な活用例を紹介します。さらに、MCPサーバを使うAIエージェントの評価方法やAmazon Bedrock AgentCore Gatewayを通して実運用を見据えたハンズオンも解説します。 ■こんな方におすすめ ・MCPに興味のあるエンジニア ・AIエージェントや生成AIに興味のあるエンジニア ・AWSを利用しているエンジニア ■目次 第1章 MCPとは ・1.1 MCP登場までのバックグラウンド ・1.2 MCPが解決する課題とメリット ・1.3 AWSとMCP 第2章 MCPのアーキテクチャ ・2.1 MCPのアーキテクチャ ・2.2 MCPのメッセージ形式 ・2.3 MCPの通信プロトコル ・2.4 MCPプリミティブ ・2.5 MCPにおける認証・認可 ・2.6 MCPユーティリティ 第3章 AWSデベロッパー向けMCP対応製品とサービス ・3.1 MCPホスト ・3.2 MCPサーバー ・3.3 MCP対応AIエージェント開発用サービス ・3.4 AWS Samplesで公開されているMCP 対応アプリケーション 第4章 MCPを触ってみよう ・4.1 Claude CodeをMCPホストとして使ってみよう ・4.2 MCPを作ってみよう（MCPサーバー側プリミティブ編） ・4.3 MCPを作ってみよう（MCPクライアント側プリミティブ編） 第5章 AWSとMCPによる実践アプリケーション開発 ・5.1 AWS公式MCPサーバーを使ったインフラ構築と運用分析 ・5.2 MCPサーバーを組み合わせたRAGチャットアプリの開発 ・5.3 MCPサーバー連携によるリサーチエージェント基盤の構築 第6章 MCPの実運用に向けて ・6.1 MCPサーバーと連携したAIエージェントの評価 ・6.2 AgentCore GatewayによるMCPの管理 付録 ハンズオン環境構築 ・A.1 AWSのセットアップ ・A.2 Amazon Bedrockのユースケース送信とクォータの上限引き上げ ・A.3 GitHub Codespaces環境構築 ・A.4 Tavily APIキーの取得 ■著者プロフィール ●塚田 真規（つかだ まさき）：AI CoE部門のエンジニアとして、生成AIに関する最新技術・ノウハウをグループ全体に発信し、事業・業務の改革を推進。AWSを中心としたクラウドや生成AIを活用したアプリケーション開発やAIエージェント基盤構築にもリーダとして従事。JAWS-UGコミュニティを中心に登壇し、社外への情報発信にも積極的に活動。Japan AWS All Certifications Engineers (2024/2025)、AWS Community Builder (カテゴリ: AI Engineering)。主な著書は、共著に『AIエージェント開発 / 運用入門 [生成AI深掘りガイド]』（SBクリエイティブ、2025年）。 ●森田 和明（もりた かずあき）：業務系システム開発やモバイルアプリ開発の経験を経て、2015年頃からAWSを採用した受託開発を経験。サーバーレス、IoT、生成AIなどを組み合わせたアーキテクトとして活躍。AWS Ambassadors、Japan AWS Top Engineers、Japan All AWS Certifications Engineersとしての選出経験あり。AWS Community Builder (カテゴリ: AI Engineering)。主な著書は、共著に『Amazon Bedrock 生成AIアプリ開発入門 [AWS深掘りガイド]』（SBクリエイティブ、2024年）。 -
AIエージェント開発／運用入門 ［生成AI深掘りガイド］
ビジネス・実用
4.51巻3,630円 (税込)※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。 昨今話題の「AIエージェント」について、基礎の基礎から1つずつ丁寧に、しっかりと解説した本格入門書です。 基礎知識はもとより、AIエージェントの作り方や実際の活用事例、さらにはAIエージェントを語るうえで欠かせないLLMについても解説しています。 また、本書の後半では、開発後の運用フェーズ（LLMOps）の技法についてもLangfuseを用いて解説するなど、企業の開発現場で活用できる、実践的なレベルまで主要な技術をいっきに紹介しています。 ★★本書の特徴★★ （1）フロントエンドの実装までハンズオンで学べる 「推論を行うシンプルなAIエージェント」 「MCPを用いたAIエージェント」 「複数のエージェントが協業するマルチエージェント」 など （2）AIエージェントの開発と運用がよくわかる 「開発フレームワークと便利なツール」 「プロンプトの管理手法」 「AIエージェントのトレーシング」 「AIエージェントの評価と改善」 など （3）最新の関連知識を盛りだくさんに解説 「AIエージェントの動作を人が制御するHuman-in-the-Loop」 「Strands Agents」「Mastra」「Amazon Bedrock AgentCore」 「Amazon Bedrock Guardrails」 などなど 【読者特典】 サンプルコード配布 ※カバー画像が異なる場合があります。
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