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出版社名:クロスメディア・パブリッシング
出版年月:2026年10月
ISBN:978-4-295-41257-1
246P 19cm
AIエージェント組織実装の最適解 東大発AIベンチャーの経営者兼トップエンジニアが語る
園田亜斗夢/著 川俣彰広/著
組合員価格 税込
1,980
円
(通常価格 税込 2,200円)
割引率 10%
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内容紹介・もくじなど
内容紹介:AIの社会実装が急速に進む一方で、多くの企業は「AI実装の壁」に直面し、収益面で大きなインパクトを出せていません。企業におけるAI導入・活用の成否を分けるのは、「誰がどのように使うことを想定してAIを社員に届けるか」の設計思想が適切かどうか。東大発AIベンチャーの経営者兼トップエンジニアとして、自社開発のAIエージェントを企業に提供・導入支援してきた著者が、AIを誰もが使いこなせるツールに変えて全社展開するノウハウを提示します。
東大発AIベンチャーの経営者兼トップエンジニアが語る。AIを導入したのになぜ、企業は変われないのか?IT・DX部門主導から業務部門主導へ→エース社員の勘・経…(
続く
)
内容紹介:AIの社会実装が急速に進む一方で、多くの企業は「AI実装の壁」に直面し、収益面で大きなインパクトを出せていません。企業におけるAI導入・活用の成否を分けるのは、「誰がどのように使うことを想定してAIを社員に届けるか」の設計思想が適切かどうか。東大発AIベンチャーの経営者兼トップエンジニアとして、自社開発のAIエージェントを企業に提供・導入支援してきた著者が、AIを誰もが使いこなせるツールに変えて全社展開するノウハウを提示します。
東大発AIベンチャーの経営者兼トップエンジニアが語る。AIを導入したのになぜ、企業は変われないのか?IT・DX部門主導から業務部門主導へ→エース社員の勘・経験をRAG化→誰もが使えるツールにして全社展開。組織の「知」を再構築し、破壊的成長を手に入れる!
もくじ情報:第1章 生成AIで働き方は変わったか 情報革命が終わらない理由;第2章 エース社員の暗黙知を形式知に変える 日本企業の本質的な強みとAI活用;第3章 誰がAIエージェントを作るべきか IT・DX部門主導から業務部門主導へ;第4章 AIエージェント設計の実践メソッド 未経験の新人が高速で戦力に変わる;第5章 AIエージェント組織実装の最適解 100社の導入支援からわかったこと;第6章 AI活用のベストプラクティス 清水建設・日立建機の成功事例に学ぶ;第7章 AI時代の働き方を再定義する 超高性能AIで伸びる企業は何が違うのか
著者プロフィール
園田 亜斗夢(ソノダ アトム)
株式会社Lightblue代表取締役社長。東京大学工学部卒業、同大学院工学系研究科修了。博士(工学)。専門はニュースの推薦システムに関する研究。AIによる不完全情報ゲーム攻略に挑む「人狼知能プロジェクト」に参画し、共著書『人狼知能で学ぶAIプログラミング』(マイナビ出版)を出版。大学院在学中の2018年に株式会社Lightblueを創業、代表取締役社長に就任。生成AIを活用した企業向けAIプラットフォーム「Lightblue」を中心に、現場向けウェアラブルAI「Lightblue Field Link」、受託開発事業「delta」を展開し、国内生成AIプラットフ…(
続く
)
園田 亜斗夢(ソノダ アトム)
株式会社Lightblue代表取締役社長。東京大学工学部卒業、同大学院工学系研究科修了。博士(工学)。専門はニュースの推薦システムに関する研究。AIによる不完全情報ゲーム攻略に挑む「人狼知能プロジェクト」に参画し、共著書『人狼知能で学ぶAIプログラミング』(マイナビ出版)を出版。大学院在学中の2018年に株式会社Lightblueを創業、代表取締役社長に就任。生成AIを活用した企業向けAIプラットフォーム「Lightblue」を中心に、現場向けウェアラブルAI「Lightblue Field Link」、受託開発事業「delta」を展開し、国内生成AIプラットフォーム市場でシェア2位、導入企業100社以上を誇る
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小澤健祐/著 園田亜斗夢/技術監修
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東大発AIベンチャーの経営者兼トップエンジニアが語る。AIを導入したのになぜ、企業は変われないのか?IT・DX部門主導から業務部門主導へ→エース社員の勘・経験をRAG化→誰もが使えるツールにして全社展開。組織の「知」を再構築し、破壊的成長を手に入れる!
もくじ情報:第1章 生成AIで働き方は変わったか 情報革命が終わらない理由;第2章 エース社員の暗黙知を形式知に変える 日本企業の本質的な強みとAI活用;第3章 誰がAIエージェントを作るべきか IT・DX部門主導から業務部門主導へ;第4章 AIエージェント設計の実践メソッド 未経験の新人が高速で戦力に変わる;第5章 AIエージェント組織実装の最適解 100社の導入支援からわかったこと;第6章 AI活用のベストプラクティス 清水建設・日立建機の成功事例に学ぶ;第7章 AI時代の働き方を再定義する 超高性能AIで伸びる企業は何が違うのか