ITエンジニア本大賞_現場で活用するためのAIエージェント実践入門 / 2026.02.19

最終プレゼン大会での発表資料です。
https://www.shoeisha.co.jp/campaign/award/result/

※ 本スライドで使用されるイラストは一部 Nano Banana で生成されたものを使用しています。
※ https://support.google.com/gemini/answer/16625148?hl=ja

Transcript

1. 講談社 現場 で 開発 してきた 著者陣 が おくる プロ になるための 　　 　 冊 1
2. AIエージェント活用･開発 の 情報 を 発信中 西見 公宏 株式会社ジェネラティブエージェンツ代表 AIエージェント による 事業運営 の 実証 のため 会社 を 創業 LangChain アンバサダー として 02 自己紹介
3. AIエージェント なのか なぜ今
4. 1100万人 減少 労働人口が = 近畿の労働人口くらい 2040年に 04 ほとんど の 産業 で 人手不足 が 問題 に... あらゆる 現場 で 人手不足 に
5. 顧客 に向き合う すばやく できる むらなく できる たくさん できる 仕組み に向き合う 組織 に向き合う 05 AIエージェント活用 による 労働生産性 の 向上 に 期待 質 に向き合う 量 を求める
6. 06 『個人の生産性向上』という 実績 要件 の 多様化 実装 の 高速化 労働生産性 の 向上 を実現 コーディングエージェント により エンジニアの多くは AIエージェント活用 による
7. 07 要件 の 多様化 実装 の 高速化 エンジニア に 求 められる『現場の生産性向上』という 期待 現場活用はまだまだ
8. 僕らの原体験 AIエージェント って 面白い！
9. 言語モデル 思考 行動 観測 環境 Yao et al., ReAct (2023) 人間の知的活動 を設計してるみたい！ 09 ワ ク ワ ク し た 没 頭 し た AIエージェント に はじめて出会ったとき...
10. 10 Park et al., Generative Agents (2023) ワ ク ワ ク し た 没 頭 し た AI が コミュニティで 生活 してる！ AIエージェント に はじめて出会ったとき...
11. 前例 も 知見 も なかった でも、執筆当初は
12. ワ ク ワ ク し た 没 頭 し た 苦 労 し た 12 技術的な知見が ほとんどない 扱い方が 分からない 現場に導入する ノウハウがない AIエージェント の 導入 を 進 めようとすると... 知る 作る 活用する
13. 進め方 が 見えない 経営層 から 期待 されるも 世の中に 技術的 な 知見 が ほとんどない 13 知る 作る 活用 する 実態 なき 期待 の ひとり歩き
14. 10〜12月の売上推移です 売上推移を教えて ソフトウェアとしての 扱い方 が 分からない 14 作る 活用 する 知る デモ が 動く≠ 業務 で 使える 保証 しきれない 安定性や正確性を
15. 15 知る 活用 する 作る 現場 に 導入するノウハウ がない 業務 が 改善 しない 導入したものの 実運用 との ミスマッチ
16. 現場で活用するための 実践入門 AIエージェント
17. 活用 する 第Ⅲ部 ❶ AIエージェントの 概要 ❷ AIエージェントの 構成 17 ❸ AIエージェントの 開発準備 ❹ ヘルプデスク担当者 の支援 ❺ データ分析者 の支援 ❻ 情報収集者 の支援 ❼ マーケティング の支援 ❽ AIエージェントの 評価 ❾ AIエージェントの 活用 ➓各社の取り組み 第Ⅱ部 作る 第Ⅰ部 知る 現場 で AIエージェント を 推進 するプロ になるための1冊
19. AIエージェントの知見が 包括的 な 一冊 基礎 から 応用 まで 詰まった X/Twitter たくさん の コメント を いただきました 19 コード や プロンプト、 課題感 が 実践的で 事業貢献のヒントをもらった X/Twitter 評価・リスク管理・継続改善など 実務を意識した構成 Amazon ♪ で評価できる
20. AIエージェント の を 面白さ おわりに 20 追体験してみてください！ 投票 よろしくお願いします！