図解まるわかり AIエージェントのしくみ 発売予定

第1章 AIエージェントとは？
1　AIエージェントの定義
2　AIのブーム変遷史
3　RPAとの違い
4　AIエージェントの技術背景
5　自律型とWF型設計のAIエージェント
6　AIエージェントの定義
7　AIエージェントでできること
8　AIエージェントではできないこと
9　AIエージェントとRPAの組み合わせ
10　マルチエージェントとは？

第2章 生成AIを知ろう
1　生成AIの概要
2　チャットGPTのきほん
3　geminiのきほん
4　claudeのきほん
5　Copilotのきほん
6　ローカルLLMのきほん
7　AIエージェントにおけるプロンプト
8　生成AIにも実装されつつあるAIエージェント機能
9　マルチモーダルとは？
10　生成AIの通常利用とAPI利用の違い
11　API利用のサービスでの利用のされ方

第3章 AIエージェントを構成する技術
1　API連携とFunction Calling
2　RDBとベクトルデータベースの違い
3　エンベディングとは？
4　ベクトル検索とは？
5　Semantic Searchのきほん
6　ハイブリッド検索のしくみ
7　コサイン類似度
8　LangGraphとは？
9　チャンク化のしくみ
10　MCPとは

第4章 AIエージェントが人に近づく理由
1　自然言語理解
2　Chain of Thought推論
3　強化学習への応用
4　自己反省機構
5　協調エージェント
6　バイアス課題
7　長期記憶とメモリ管理
8　感情理解と共感生成
9　常識推論と世界モデル
10　安全性とガバナンス

第5章 AIエージェントの具体例
1　議事録作成AIエージェント
2　問い合わせ対応AIエージェント
3　電話対応AIエージェント
4　提案資料作成AIエージェント
5　レポート作成AIエージェント
6　予約管理対応AIエージェント
7　営業AIエージェント
8　受注業務AI
9　マーケティング分析AIエージェント
10　製造ライン監視AIエージェント

第6章 AIエージェントの導入ロードマップ
1　目的の設定と必要性の整理
2　生成AIの成長を見越して企画
3　業務棚卸よりスピード感を優先
4　PoCを実施して評価
5　PoCの進め方
6　PoCの評価
7　評価軸の設定
8　テスト稼働
9　PDCAの実施
10　業務展開する

第7章 AIエージェントが普及した未来と仕事
1　雇用構造の変化
2　新しい職種の誕生
3　スキルシフト
4　日本的雇用慣行の変革
5　地方創生への活用
6　生成AIと社会保障
7　組織のフラット化
8　人とAIの協働パターン
9　倫理と法整備
10　誰も取り残さない社会

第8章 企業でAIエージェントを使い倒すには
1　学習データがないからAIを活用できないを捨てる
2　最初から100％を求めない
3　人材投資と同じようなAI投資の必要性
4　企業のノウハウはAIエージェントが継承する
5　ガバナンス体制の構築
6　社員教育とリスキリング
7　データ品質の管理
8　小さく始めて早く回す
9　ベンダー選定と契約

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