AI エージェント開発 / 運用入門 [生成 AI 深掘りガイド](エーアイエージェントカイハツウンヨウニュウモンセイセイエーアイフカボリガイド)

「 AI エージェント」の基本・作り方・活用方法が、
この一冊でぜんぶ学べる!

昨今話題の「 AI エージェント」について、基礎の基礎から 1 つずつ丁寧に、しっかりと解説した本格入門書です。
基礎知識はもとより、 AI エージェントの作り方や実際の活用事例、さらには AI エージェントを語るうえで欠かせない LLM についても解説しています。
本書の著者は AI アプリ開発の第一人者である御田稔氏 (KDDI アジャイル開発センター:テックエバンジェリスト) 、大坪悠氏 (同ソフトウェアエンジニア) 、塚田真規氏 (三菱電機:AI 戦略プロジェクトグループエンジニア) の 3 名であり、 LLM や生成 AI の基礎知識から、最先端の活用事例や最新 API の活用方法までを網羅的に解説した、充実の一冊です。
本書内では、実際に AI エージェントを開発する方法も丁寧に解説しています。本書を通読することで、 Amazon Bedrock や Claude 、 LangChain や LangGraph の基本も習得でき、 AI エージェント開発の主要技術を幅広くしっかりと学ぶことが可能です。
また、本書の後半では、昨今話題の「 Mastra 」 (AI 開発フレームワーク) を用いた AI エージェントの開発手法、および、開発後の運用フェーズ (LLMOps) の技法についても Langfuse を用いて解説するなど、実際の開発現場でも活用できる、実践的なレベルまでいっきに紹介しています。
第 1 章 LLM と AI エージェントの基本
第 2 章 LLM の API を使ってみよう
第 3 章 主要フレームワークの紹介
第 4 章 LangGraph で AI エージェントを作ってみよう
第 5 章 Mastra でフルスタック Web アプリを作ろう
第 6 章 高度な AI エージェントの開発に挑戦しよう
第 7 章 Langfuse で LLMOps に挑戦しよう
第 8 章 ガードレールと Ragas 評価で AI エージェントの品質を高めよう
付録

AI エージェントという言葉は 2020 年代半ばに急速に広まりましたが、チュートリアルを動かす段階から「開発して運用する」段階へ進むための道筋を体系立てて示す日本語書籍は限られていました。 2025 年 10 月に SB クリエイティブから刊行された本書は、その空白を狙った本格入門書です。著者は KDDI アジャイル開発センターの御田稔氏と大坪悠氏、三菱電機の塚田真規氏という開発現場に立つ 3 名で、基礎知識と実装、運用の三拍子を一冊に収めています。

前半では LLM と AI エージェントの基本を押さえ、 API の利用、主要フレームワークの比較を経て、 LangGraph によるエージェント構築へ進みます。 Amazon Bedrock や Claude 、 LangChain といった主要な道具立てに横断的に触れられるのが特徴です。後半は一段実践的で、 Mastra を使ったフルスタック Web アプリの開発、 Langfuse を用いた LLMOps 、さらにガードレールと Ragas による品質評価まで踏み込みます。「作って終わり」ではなく、動かし続けるための観測と評価に章を割いている点が、類書との明確な違いです。

難易度としては、プログラミングの経験があり、生成 AI を API から触ってみたい層が入り口です。 LLM の理論的背景を深掘りする本ではないので、研究寄りの知識を求める読者には向きません。逆に、社内で「エージェントの PoC を本番運用に上げろ」と言われて途方に暮れている開発者なら、目次の後半だけでも読む価値があります。