実践 生成AIの教科書 実績豊富な活用事例とノウハウで学ぶ

株式会社日立製作所Generative AIセンター(監修)

• 販売会社／発売会社: リックテレコム
• 発売年月日: 2024/03/29
• JAN: 9784865943986
• 関連ワード: 株式会社日立製作所Generative AIセンター / 情報・通信・コンピュータ

商品レビュー

2025/06/13

生成AIを企業に導入する際の分類（公開サービスを使うか、クラウドかオンプレかなど）やサービス選定の基準、RAGの仕組みなど、実践的でとても勉強になった。

2024/12/29

日立製作所のGenerativd AIセンターによる本。

感想。すごく良い。「教科書」とあるが、最初の一冊ではない方が良い気がする。私は一旦そもそも論を多少知った後、「じゃあやってみたいな」と思って手にしたのですが、最高でした。

備忘録
・ChatGPTは企画や提案のアイデア出しにも使いやすい。

・transformer。単語のつながりの予測を繰り返すことによって高速学習する技術。2017年にGoogleぎ発表。

・ChatGPT活用のリスクは、①情報漏洩（入力データが学習に活用されることがあるので、機密情報を入力すると、他者に見られてしまうリスクがある）、②著作権侵害、③プライバシー侵害、④倫理的な観点の問題、⑤虚偽情報（ハルシネーション）。

・クラウド上のセキュアな生成AI環境。ChatGPTに機密情報を入れられないので。代表例が、Microsoft Azure OpenAI Service（MicrosoftとOpenAIの共同開発）やAmazon bedrock。

・企業で実践するためのステップ。①社内推進体制の確立、②セキュアな社内利用環境の整備、③利用ガイドラインの作成、④各種業務への適用開始、⑤社内データの活用。

・日立は、Microsoft Azure OpenAIを選択。理由は、入力データがエージェントの学習に使われない、データの所有権が自社に帰属、高度なセキュリティ、と判断されてから。

・とにかくユースケースが具体的で、プロンプトやそれに対する回答も具体的に見せてくれており、素晴らしい。

・生成AI連携アプリケーション。生成AIの呼び出しを管理するアプリ。LangChainの様なオープンソースを使ったり、RAG構成を構築したり。

2024/09/09

実践　生成AIの教科書 ――実績豊富な活用事例とノウハウで学ぶ
監：株式会社 日立製作所 Generative AIセンター

本書は、ChatGPTを中心とした、文章生成AIをあつかっています

■何ができる？

文書の要約、議事録の作成
メールの作成、ドキュメント作成
リサーチ作業
文書翻訳
企画・提案のアイデア出し
プログラミング

■どんな業務に？

社内一般事務
システム開発
コールセンター
設備保守
データサイエンティスト
セールス・マーケティング
コンサルティング業務

■生成AI に学習させるには？

RAG Retrieval Augmented Generation という方法がある

連係アプリ＋知識DB＋既存LLM(大規模言語モデル）で安価で高速に構築

■システムと環境

どこに構築　パブリッククラウド、オンプレミス
周辺システム　ユーザインタフェース、連携アプリ、ＤＢ，ログ
ガイドラインの作成
人材：プロンプトエンジニア

■プロジェクトの進め方
　①目的設定
　②業務分析：ユースケースの洗い出し
　③活用法の具体化：実現性検証（ＰＯＣ）
　④生成ＡＩの開発、業務での運用

■生成AIの目的

　あらゆる作業時間の削減

目次
はじめに
【基礎知識編】
第1章　生成AIとは？
1.1　生成AIとは何か？
1.2　企業での取り組み
1.3　日立グループの取り組み

第2章　生成AI活用に必要なこと
2.1　生成AIサービス
2.2　システムと環境
2.3　利用ガイドライン
2.4　デジタル人材（プロンプトエンジニア）

第3章　生成AIプロジェクトの進め方
3.1　プロジェクトの構成プロセス
3.2　業務分析およびユースケースの洗い出し
3.3　活用方法の具体化・実現性検証
3.4　生成AIシステムの開発と業務での運用

【ユースケース編】

第4章　社内での一般利用
4.1　業務によくある課題
4.2　業務での適用箇所
4.3　資料草案の作成
4.4　アイデア出し（ブレインストーミングの相手）
4.5　情報の収集（検索エンジンとしての利用）
4.6　表計算ソフトの関数の作成
4.7　プロンプトエンジニアリング

第5章　システム開発の生産性向上
5.1　システム開発の課題
5.2　システム開発プロセスでの適用箇所
5.3　システム開発における活用事例

第6章　コールセンターでの活用
6.1　コールセンター業務の概要
6.2　生成AIの適用箇所
6.3　コールセンターでの活用事例（RAG編）

第7章　社会インフラの維持・管理での活用
7.1　社会インフラの維持・管理が抱える課題
7.2　生成AIの適用箇所
7.3　設備異常の画像生成
7.4　鉄道メタバースでの活用
7.5　プラントメタバースでの活用

第8章　データサイエンティストによる活用

8.1　データサイエンティストの業務内容と課題
8.2　データ分析プロセスでの適用箇所
8.3　データサイエンス業務への活用事例
8.4　データサイエンス業務に役立てるために必要なこと

【最終章】

第9章　生成AIの未来
9.1　さらなる進化と広がる用途

あとがき
参考文献 URL
索引
監修者・執筆者紹介

ISBN：9784865943986
出版社：リックテレコム
判型：B5変
ページ数：228ページ
定価：2200円（本体）
発売日：2024年03月25日第1版第1刷発行
発売日：2024年04月15日第1版第2刷発行
発売日：2024年05月10日第1版第3刷発行