★基礎知識から構築、評価、改善まで！　実践に使える本格派の一冊★

AIエージェントの開発に初期から取り組み、実務で使ってきた著者陣がおくる、

「現場」で使える、プロになるための一冊。

ヘルプデスク、データ分析、情報収集、マーケティングの具体的なAIエージェントの構築方法に加え、

AIエージェントの評価や改善までを網羅的に学べます。

電通総研、Algomatic、ジェネラティブエージェンツの各社の取り組みの紹介も！

「第1部 AIエージェントを知る」は、AIエージェントを作り、現場で活用するための知識をまとめています。1章ではAIエージェントの定義や重要な性質、ビジネス状況、活用例を説明します。2章は技術観点でAIエージェントを構成する各技術要素の説明と実装上で気をつけることを説明しています。

「第2部 AIエージェントを作る」では、AIエージェントを開発していきます。まずは3章で、AIエージェントの開発に必要な共通技術を解説します。4章では、ヘルプデスクの質問応答を題材にPlan-and-Execute型エージェントの実装をおこないます。5章では、データドリブンな意思決定業務を題材にデータ分析からレポート作成まで行うエージェントを実装します。6章では、情報収集業務を題材にarXiv上の論文を探索しレポートするエージェントを実装します。7章では、マーケティング業務を題材にロールプレイングによる意思決定支援やマルチエージェントによる会話型推薦エージェントを実装します。読者がすぐに実装を再現でき、読者の環境に合わせて改変して精度を高め、業務利用できることを意識しています。

「第3部 AIエージェントを現場で使う」では、実際にAIエージェントのプロジェクトを進めるうえで、避けては通れない課題について広く解説します。評価方法、エラー分析、UX、セキュリティ、モニタリング、継続的な精度改善方法を紹介します。10章ではAIエージェントの実用化に向けた著者陣の各社の取り組みを解説します。

【おもな内容】

第1部　AIエージェントを知る

ー 第1章 AIエージェントの概要

ー 第2章 AIエージェントの構成

第2部　AIエージェントを作る

ー 第3章 AIエージェントの開発準備

ー 第4章 ヘルプデスク担当者を支援する

ー 第5章 データ分析者を支援する

ー 第6章 情報収集者を支援する

ー 第7章 マーケティングを支援する

第3部　AIエージェントを現場で使う

ー 第8章 AIエージェントの評価

ー 第9章 AIエージェントの活用

ー 第10章 各社のAIエージェントの実用化に向けた取り組み

第1部　AIエージェントを知る

　第1章 AIエージェントの概要

　第2章 AIエージェントの構成

第2部　AIエージェントを作る

　第3章 AIエージェントの開発準備

　第4章 ヘルプデスク担当者を支援する

　第5章 データ分析者を支援する

　第6章 情報収集者を支援する

　第7章 マーケティングを支援する

第3部　AIエージェントを現場で使う

　第8章 AIエージェントの評価

　第9章 AIエージェントの活用

　第10章 各社のAIエージェントの実用化に向けた取り組み

◆◆AIエージェントを使いこなすための「入門」と「実践」の決定版◆◆

生成AIの進化形として注目される「AIエージェント」。日立グループではAI CoE（Center of Excellence）を中心に、全社での活用を推進し、そこで得た知見を実務へフィードバックしてきました。

本書は、その成果を体系化したものです。オフィスワークやシステム開発・運用における活用はもちろん、金融・製造・鉄道・電力といった産業分野での導入事例まで幅広く紹介。国内屈指の実績に裏付けられたノウハウを惜しみなく開示します。

数ある関連書籍の中でも、本書は理論や概念にとどまらず、現場で即座に活かせる“真に使える一冊”として仕上げられています。

■本書の構成

本書は第2章を「技術編」、第3章から第5章までを「活用編」とし、以下の流れで解説します。

・第1章　AIエージェントとは？

AIエージェントの基本概念、定義、特徴、代表的な活用例を通じて、AIエージェントの全体像を解説します。

・第2章　AIエージェントアプリケーションの開発

AIエージェントを業務で機能するアプリケーションとして構築するための設計・開発手法を解説します。オーケストレーション、MCP/A2A連携、認証・認可、オブザーバビリティ、データ基盤など多様な要素の連携が不可欠であり、それらをどう組み合わせ実装するかを具体的に示します。

・第3章　オフィスワークでのAIエージェント活用

バックオフィス業務におけるAIエージェント活用を、日立グループの事例で紹介します。社内文書とWebを横断検索するエージェントや、営業事務・マニュアル更新を効率化するエージェントなど、業務自動化を実現した具体例を取り上げます。

・第4章　システム開発・運用保守でのAIエージェント活用

AIエージェントを活用したシステム開発支援や運用業務の効率化について解説します。具体的なシステム開発や運用保守の事例とともに、先行的研究の状況や将来の展望についても説明します。

・第5章　多様な業界・現場でのAIエージェント活用

金融、製造業、鉄道、電力といった業界別に、AIエージェントの導入とその成果を解説します。日立グループが実際に取り組んできた事例に基づき、導入の背景や工夫点を紹介します。

・第6章　今後の発展

　AIエージェントの今後の進化の方向性として、フィジカルAIによる活用範囲の拡大を取り上げます。また、社会や業務への定着に伴い求められるUI/UXの重要性や、機能安全・標準化の動きについても解説します。

（本書まえがきより抜粋・編集）

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。