【感想・ネタバレ】実践 生成AIの教科書のレビュー

日立製作所GenerativeAIセンター

日立グループは2023年、データサイエンティストやAIの研究者、広範なスペシャリストをGenerative AIセンターへ集結。全社での生成AI活用を推進し、そこで得た知見を顧客へ提供しています。本書ではそうしたナレッジをいち早く紹介。一般的なデスクワークからコールセンター、システム開発、社会インフラの維持・管理、データサイエンスまで、国内屈指の実績に裏付けられたAI活用のノウハウを惜しみなく開示します。
■対象読者
(1)生成AIによって業績をアップしたい経営企画部、DX推進部、情報システム部の方々
(2)生成AIをソフトウェア開発に活用したいシステムエンジニア
(3)生成AIを業務でフル活用したい一般の業務担当者、データサイエンティスト
(4)プロンプトエンジニアリングやRAGなど、生成AIの活用テクニックを学びたいエンジニア
■本書の構成
本書は1章から3章までを「基礎知識編」、4章以降を「ユースケース編」とし、以下の流れで解説します。
・1章 生成AIとは？：生成AIとは何かをご説明します。また、各企業での典型的な取り組みや、日立グループの取り組みもご紹介します。
・2章 生成AI活用に必要なこと：生成AIの活用に必要な、生成AIの関連サービス、システム／環境、利用ガイドライン、デジタル人材についてご紹介します。
・3章 生成AIプロジェクトの進め方：企業内で生成AIプロジェクトをどう進めて行くのか、基本的なプロセスと各ステップでの作業をご紹介します。
・4章～8章 生成AI活用ユースケース：企業における代表的なユースケースをご紹介します。
(1)社内での一般利用（4章）
(2)システム開発の生産性向上（5章）
(3)コールセンターでの活用（6章）
(4)社会インフラの維持・管理での活用（7章）
(5)データサイエンティストによる活用（8章）

[ブクログ · ★★★★★]

実践　生成AIの教科書 ――実績豊富な活用事例とノウハウで学ぶ
監：株式会社 日立製作所 Generative AIセンター

本書は、ChatGPTを中心とした、文章生成AIをあつかっています

■何ができる？

文書の要約、議事録の作成
メールの作成、ドキュメント作成
リサーチ作業
文書翻訳
企画・提案のアイデア出し
プログラミング

■どんな業務に？

社内一般事務
システム開発
コールセンター
設備保守
データサイエンティスト
セールス・マーケティング
コンサルティング業務

■生成AI に学習させるには？

RAG Retrieval Augmented Generation という方法がある

連係アプリ＋知識DB＋既存LLM(大規模言語モデル）で安価で高速に構築

■システムと環境

どこに構築　パブリッククラウド、オンプレミス
周辺システム　ユーザインタフェース、連携アプリ、ＤＢ，ログ
ガイドラインの作成
人材：プロンプトエンジニア

■プロジェクトの進め方
　①目的設定
　②業務分析：ユースケースの洗い出し
　③活用法の具体化：実現性検証（ＰＯＣ）
　④生成ＡＩの開発、業務での運用

■生成AIの目的

　あらゆる作業時間の削減

目次
はじめに
【基礎知識編】
第1章　生成AIとは？
1.1　生成AIとは何か？
1.2　企業での取り組み
1.3　日立グループの取り組み

第2章　生成AI活用に必要なこと
2.1　生成AIサービス
2.2　システムと環境
2.3　利用ガイドライン
2.4　デジタル人材（プロンプトエンジニア）

第3章　生成AIプロジェクトの進め方
3.1　プロジェクトの構成プロセス
3.2　業務分析およびユースケースの洗い出し
3.3　活用方法の具体化・実現性検証
3.4　生成AIシステムの開発と業務での運用

【ユースケース編】

第4章　社内での一般利用
4.1　業務によくある課題
4.2　業務での適用箇所
4.3　資料草案の作成
4.4　アイデア出し（ブレインストーミングの相手）
4.5　情報の収集（検索エンジンとしての利用）
4.6　表計算ソフトの関数の作成
4.7　プロンプトエンジニアリング

第5章　システム開発の生産性向上
5.1　システム開発の課題
5.2　システム開発プロセスでの適用箇所
5.3　システム開発における活用事例

第6章　コールセンターでの活用
6.1　コールセンター業務の概要
6.2　生成AIの適用箇所
6.3　コールセンターでの活用事例（RAG編）

第7章　社会インフラの維持・管理での活用
7.1　社会インフラの維持・管理が抱える課題
7.2　生成AIの適用箇所
7.3　設備異常の画像生成
7.4　鉄道メタバースでの活用
7.5　プラントメタバースでの活用

第8章　データサイエンティストによる活用

8.1　データサイエンティストの業務内容と課題
8.2　データ分析プロセスでの適用箇所
8.3　データサイエンス業務への活用事例
8.4　データサイエンス業務に役立てるために必要なこと

【最終章】

第9章　生成AIの未来
9.1　さらなる進化と広がる用途

あとがき
参考文献 URL
索引
監修者・執筆者紹介

ISBN：9784865943986
出版社：リックテレコム
判型：B5変
ページ数：228ページ
定価：2200円（本体）
発売日：2024年03月25日第1版第1刷発行
発売日：2024年04月15日第1版第2刷発行
発売日：2024年05月10日第1版第3刷発行

[ブクログ · ★★★★☆]

生成AIとはなにか。これをほぼわからない、抽象的にしか分からない私が読んでみた感想です。
この本を読んで生成AIの代表であるchatGPTが少し具体的に分かり、2022年からのchatGPTの生成AIブームが実は3次のブームだったことに驚きました。

[ブクログ · ★★★★☆]

生成AIを企業に導入する際の分類（公開サービスを使うか、クラウドかオンプレかなど）やサービス選定の基準、RAGの仕組みなど、実践的でとても勉強になった。

[ブクログ · ★★★☆☆]

個人ユーザーとしてではなく、企業の中でどう生成AIを活用したら良いかがわかる本です。流行りの生成AIが実際にどういうケースで活用できるのかを見ると、まだまだ思ったよりも限定的という印象。でも使えるシーンではまるで専門家に相談したときのようなレベルで答えが返ってくるようで、驚きです。AIはまだ進化し続けているので、数年後に世の中の仕事の仕方がどう変わっているのか楽しみです。