内容紹介（JPROより）

AIエージェントを業務にどう導入するかーー。企業が向き合う、そんな問いに答えるのが本書です。自社の業務に適したAIエージェントは、どのような構成なのか、AIエージェントの検討・導入にはどのような体制が必要なのか。こうしたAIエージェント導入における様々な判断を自ら行えるようになるために、本書ではまず、AIエージェントの仕組みを体系的に理解することを目指します。

例えば、「用語はわかるのに全体像が見えない」「デモは動くのに自社業務で使える構成が描けない」「ベンダーの提案を受けてもその良し悪しが判断できない」--。AIエージェントの導入を検討する現場で、そんな悩みを抱えている人は少なくないでしょう。いま最も不足しているのは、個別ツールの知識ではなく、判断の土台になる体系的な理解です。

本書では、LLM・ワークフロー・エージェントの境界線にはじまり、LLMインフラの選定、ベクターDBとRAG、Function Calling、MCPといった基盤技術を整理したうえで、LangGraphによる実装の勘所、社内ナレッジ検索・商談準備・文書レビューといった典型構成の解剖、そして評価と観測性・ガードレール・コスト設計・知識ベース運用（ETL）まで、導入判断から運用までを一貫した視点で把握できます。コードを書かない意思決定者にも、実装を任されるエンジニアにも、「誰に何を依頼し、何を基準に判断するか」がわかる構成にしています。

今まさにAIに関する提案を受けてその評価を迫られている方や、これからAIエージェントの検討を始めるにあたって全体像をつかみたい方などが、最初に手に取る一冊として最適です。

★こんな方におすすめ
・AIエージェント導入の検討・推進を任された方
・ベンダーやSIerの提案を評価する立場の方
・PoCは動いたが本番運用の要件（評価・ガバナンス・コスト）を描けていない方
・Difyなどノーコードツールからの移行を検討している方
・全体像を最初につかんでから個別技術に進みたいエンジニアの方
★本書の構成

第I部　AI基盤を体系的に理解する
LLM／ワークフロー／エージェントの境界線、LLMインフラ選定、ベクターDBとRAG、ツール連携とFunction Calling、MCP

第II部　中身を手触りでつかむ
LangGraphの最小セット、自作MCPサーバー、設計パターンとAgent SDK比較

第III部　典型構成を解剖する
業務要件から構成を選ぶ判断軸と、3つの典型構成の解剖：社内ナレッジ横断（横断検索×権限制御）／営業商談準備（Plan-and-Execute×HITL）／文書レビュー補助（Supervisor-Worker×ハイブリッド）

第IV部　運用要件を判断する
評価と観測性、ガードレールとガバナンス、コスト設計とサービス品質、知識ベース運用とETL
付録
LangGraph API早見表／MCPサーバー実装のポイント／Dify→LangGraph移行対応表／プロダクション・チェックリスト

内容紹介（「BOOK」データベースより）

用語はわかるのに、全体像が見えない。ベンダーの提案の良し悪しが判断できない。そんなあなたに必要な一冊！仕組みから体系的にわかる！

目次（「BOOK」データベースより）

第１部　ＡＩ基盤を体系的に理解するーＡＩエージェントの構成要素を知る（「ＬＬＭ」「ワークフロー」「エージェント」の境界線／ＬＬＭインフラの選定ーローカル／ＡＰＩ／クラウドマネージド／ベクターＤＢとＲＡＧ-記憶、検索、既存ＤＢからの移行／ツール連携とＦｕｎｃｔｉｏｎ　Ｃａｌｌｉｎｇ／ＭＣＰ-なぜ標準化が重要か）／第２部　中身を手触りでつかむー最小実装を読む（エージェントを裸で書くーエージェントの骨組みを理解する／ＬａｎｇＧｒａｐｈの最小セットー実務の要件に応える（止める、分岐する、再開する）／自作ＭＣＰサーバーを書くー独自の道具をつなぎこむ／設計パターンとＡｇｅｎｔ　ＳＤＫ比較ー定番の組み方を使い分ける）／第３部　典型構成を解剖するー提案を受けたときに中身を想像する（機能・非機能要件から構成を検討するー最適な構成の選び方／社内ナレッジ横断ＡＩエージェントー横断検索×権限制御／営業商談準備ＡＩエージェントーＰｌａｎ-ａｎｄ-Ｅｘｅｃｕｔｅ×ＨＩＴＬ／文書レビュー補助ＡＩエージェントーＳｕｐｅｒｖｉｓｏｒ-Ｗｏｒｋｅｒ×ハイブリッド）／第４部　運用要件を判断するー提案書の論点を挙げられるようになる（評価と観測性ーエージェントを「動く」から「動き続ける」へ／ガードレールとガバナンスー危険な入出力を、そもそも通さない・止める／コスト設計とサービス品質ートークン試算、キャッシュ、サービスレベル目標／知識ベース運用とＥＴＬ-社内データの取り込み・ＣＤＣ・鮮度管理）／付録　現場で役立つ早見表・チェックリスト

著者情報（「BOOK」データベースより）

志賀琢也（シガタクヤ）
コードキャンプ株式会社　ＡＩ研修統括。ＥＣサイトでの起業、Ｗｅｂアプリケーション開発のプロジェクトマネジャーを経て、講師として各社の研修に登壇。学習用チャットボットや社内向けＡＩエージェントの構築にも携わってきた。現在は、プログラミング、ＤＸ、データサイエンス、生成ＡＩ・ＡＩエージェント構築・ＡＩ駆動開発などの分野で研修の企画・設計や教材執筆を数多く手がけるかたわら、ＡＩ駆動開発チームのプロダクトオーナーを務める

川西里佳（カワニシリカ）
コードキャンプ株式会社　代表取締役。フューチャーアーキテクトにてＩＴコンサルタントとして、システム刷新プロジェクトの構想策定から導入までを受託者の立場でリード。その後、大手アパレル企業や損害保険会社にて、業務推進・ＩＴ部門の責任者として、発注者側から業務改革やシステム導入・活用、プロジェクトマネジメントを推進。受託者・発注者双方の経験を通じて、システムを事業や仕事の変革につなげ、高い投資対効果を生み出すためには、関係者全員が「対象領域の基本知識」を持ち、「それぞれの役割と責任」を理解することが不可欠だと考える。現在はコードキャンプにて、企業のＤＸ・ＡＩ活用を支える人材育成に取り組んでいる

上山俊佑（ウエヤマシュンスケ）
フューチャー株式会社　ＡＩ戦略推進室　マネジャー。フューチャーにてＩＴコンサルタントとして大規模基幹システムの業務改革やシステム構築を経験し、要件定義から開発・運用・保守まで一気通貫で携わる。その後、ＡＩ戦略推進室へ異動。金融、公共、製造、流通など幅広い業界の顧客に対し、ＡＩを活用したＰｏＣやシステム構築案件を通じた社会実装を推進。現在は生成ＡＩ／ＡＩエージェント推進チームの統括として、企業のＡＩ駆動化への変革に向けたソリューション企画提案、ＰｏＣ、アーキテクチャ設計、開発マネジメントに取り組む（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）