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

ビジネス・実用

2,860円 (税込)

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◆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）