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~5分でわかる書籍の内容整理~
書籍『AIエージェント導入を任されたら読む本』の表紙
書籍タイトル

AIエージェント導入を
任されたら読む本

AI基盤・設計パターン・運用の必須知識

著者：志賀 琢也（著）／ 川西 里佳、上山 俊佑（監修）｜2026年刊

この本が向いている課題：「社内でAIエージェントの導入や検証を命じられたが、何から手をつけてどの技術・構成を選べば安全かつ実用的に動くのか判断がつかない」という課題。

#AIエージェント導入を進めたい人 #生成AIの業務実装を設計したい人 #システムアーキテクチャを見直したい人
※このページは書籍内容の全体像を把握しやすくするために re:Book が整理した内容です。詳細は実際の書籍をご確認ください。
コアメッセージ
「プロンプト入力」から「自律実行」へ。
現場導入で失敗しないための、アーキテクチャ設計・要件定義・運用判断の決定版ガイド。
本書の概要

本書は全13章で3つのフェーズとして整理しています

1：基盤・技術選定
→
2：設計パターン
→
3：要件・運用実践

単なるチャットボット活用にとどまらず、業務自動化の次なる段階として注目される「AIエージェント」。基盤技術の選定から設計パターン、非機能要件の策定、運用管理までを体系的に解説した実務指南書。

書籍タグ
#AIエージェント #LLM #RAG #システム設計 #業務自動化 #日経BP
本書の構成

本書の議論は、核心テーマから次の3つの柱へ展開する構成で整理されています。

本書の核心 曖昧な「AIエージェント」を分解し、現場で破綻しない設計・導入・運用判断の土台を築く
1基盤技術と選定

LLM・ワークフロー・エージェントの境界を明確にし、技術基盤を論理的に選定するパート

  • エージェントとワークフローの境界線
  • LLMインフラの選定（API/クラウド）
  • ベクターDBとRAGの組み合わせ
  • MCP（Model Context Protocol）の活用
2設計パターン

シングルからマルチエージェントまで、業務シナリオに応じたアーキテクチャを設計するパート

  • シングル／マルチエージェント協調
  • ツール利用（Function Calling）の制御
  • 意思決定ループと自律実行の設計
  • 業務課題に応じた設計型の使い分け
3要件定義と運用

非機能要件や評価基準、コスト・セキュリティを担保して本番運用へ導くパート

  • 機能要件・非機能要件の策定
  • 応答遅延・APIコストの最適化
  • 性能評価（Evals）とガードレール
  • 本番モニタリングと社内展開
本書を購入して学べること
1 曖昧な技術を分解し、
最適な基盤構成を選ぶ
このパートで学べること：
  • LLM・ワークフロー・自律型エージェントの明確な違い
  • RAGやベクターDB、MCPを組み合わせる適切な選定基準
  • 自社課題に対して過不足のないシステム構成を導く力
2 現場で破綻しない
設計力を身につける
このパートで学べること：
  • シングル／マルチエージェント協調パターンの実践知
  • 外部ツール連携（Function Calling）の安全な制御手法
  • 業務プロセスに耐えうる堅牢な自律処理の組み立て方
3 コストや安全性など
本番運用の基準を確立する
このパートで学べること：
  • レイテンシ短縮やAPIコスト肥大化を防ぐ非機能要件の詰め方
  • ハルシネーション対策とエージェント評価（Evals）の仕組み
  • PoCで終わらせず社内本番導入を成功させる運用体制
本書全体を通して学べること
本書は、AIエージェントの技術基盤から設計・運用までを体系的に学んだあと、以下の点を深く理解できるようになる。

• 「AIエージェント」の過度な期待と現実の境界を正確に判断できる

• 業務要件に応じた最適なアーキテクチャと設計パターンを構築できる

• PoCにとどまらない、本番稼働に耐える運用・評価体制を確立できる

これらの知識・視点を総合的に身につけることで、バズワードに踊らされず、ビジネス成果につながる確実なAIエージェント導入を推進できる。

より詳しくおすすめしたい読者像

#LLMとエージェントの境界を整理したい人 #RAGやMCPを組み合わせた設計を学びたい人 #エージェント運用のコストや安全性を担保したい人 #PoCで終わらせず本番導入を成功させたい人 #社内AIプロジェクトの要件定義を任された人 #生成AIの次なる実践活用を模索している人
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