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【2026年版】生成AIを学ぶための51冊 ― LLM・RAG・AIエージェント・LLMOps・Physical AIまで

1. 本記事の目当て 生成AIを単に使うだけであればWeb上の情報もあり、書籍は不要と思います。本記事の対象読者は - 生成AIの組織導入を検討している方 - 一歩進んだ・踏み込んだ使い方を模索している方 - 生成AI開発・運用のために理論を知る必要がある方

【2026年版】生成AIを学ぶための51冊 ― LLM・RAG・AIエージェント・LLMOps・Physical AIまで

1. 本記事の目当て 生成AIを単に使うだけであればWeb上の情報もあり、書籍は不要と思います。本記事の対象読者は - 生成AIの組織導入を検討している方 - 一歩進んだ・踏み込んだ使い方を模索している方 - 生成AI開発・運用のために理論を知る必要がある方

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1. 本記事の目当て 生成AIを単に使うだけであればWeb上の情報もあり、書籍は不要と思います。本記事の対象読者は - 生成AIの組織導入を検討している方 - 一歩進んだ・踏み込んだ使い方を模索している方 - 生成AI開発・運用のために理論を知る必要がある方

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1. 本記事の目当て 生成AIを単に使うだけであればWeb上の情報もあり、書籍は不要と思います。本記事の対象読者は - 生成AIの組織導入を検討している方 - 一歩進んだ・踏み込んだ使い方を模索している方 - 生成AI開発・運用のために理論を知る必要がある方

【2026年版】生成AIを学ぶための51冊 ― LLM・RAG・AIエージェント・LLMOps・Physical AIまで

1. 本記事の目当て 生成AIを単に使うだけであればWeb上の情報もあり、書籍は不要と思います。本記事の対象読者は - 生成AIの組織導入を検討している方 - 一歩進んだ・踏み込んだ使い方を模索している方 - 生成AI開発・運用のために理論を知る必要がある方

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1. 本記事の目当て 生成AIを単に使うだけであればWeb上の情報もあり、書籍は不要と思います。本記事の対象読者は - 生成AIの組織導入を検討している方 - 一歩進んだ・踏み込んだ使い方を模索している方 - 生成AI開発・運用のために理論を知る必要がある方

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1. 本記事の目当て 生成AIを単に使うだけであればWeb上の情報もあり、書籍は不要と思います。本記事の対象読者は - 生成AIの組織導入を検討している方 - 一歩進んだ・踏み込んだ使い方を模索している方 - 生成AI開発・運用のために理論を知る必要がある方

2026/7/25確認 読みたいIT技術書

読みたいIT技術書 この記事は私の個人的な意見でまだ読んでいない本を本屋でパラパラ見て、近く買う・図書館で借りるなどして読みたいと思った本を記載しました。 本日、連日の0時以降の帰宅で疲れていたのか昼前まで寝てしまいました。たまたま近くの本屋があるモールに行ったので、立ち読みで今後読もうと思う本を選んできました。もしかしたら同じような境遇にある人には役に立つかもしれないのでQiitaに記事を書いて…

LLMアプリを本番で安定させる技術書5選

はじめに 最近、自分が関わっているプロジェクトでLLMベースのエージェントを本番投入した。動くものを作るまでは比較的スムーズだった。問題はその後だ。プロンプトが微妙にドリフトして出力品質が落ちたり、コスト見積もりが全く当てにならなかったり、RAGの検索精度が特定のドキュメント群で壊滅的だったり。 Twitterやブログの断片的な情報で対処療法を繰り返すうちに、体系的な知識が足りていないことを痛感し…

プログラミング雑記 2026年4月2日

本日も、ネットに流れるトピックから個人的に興味を引かれたものを拾っていきます。 この記事への感想等コメントで頂けるとありがたいです。 プログラミング Python PyTorchはMeta AI（Facebook AI）が開発したPython向けのオープンソースディープラーニングフレームワークです。現在はLinux Foundationの一部となっています。Torchライブラリを基盤に構築され、テ…

「MLflowで実践するLLMOps」サポートリポジトリを大幅に拡充しました

はじめに 拙著 MLflowで実践するLLMOps――生成AIアプリケーションの実験管理と品質保証( のサポートリポジトリを大きく拡充しました。 本書はMLflowの機能を体系的に解説する構成で、紙面の都合で「現場のどんな課題に効くか」「本文と公開コードの差分の意図」までは厚く書ききれていない箇所がありました。リポジトリ側でその文脈を補完しつつ、MLflow のバージョンアップにも追従する仕組みを…

ジャッジを評価するジャッジ ― LLM-as-a-Judgeの信頼性をメタ評価で保証する

はじめに LLMアプリの品質を測るためにLLMジャッジを作ったとして、そのジャッジ自身は正しい判定をしているでしょうか。「ジャッジが pass と言っているから OK」と信じて評価を続けると、本当は問題があるのに見逃したり、その逆のケースが起きる可能性があります。 本記事では、人間の判定を基準にしてジャッジ判定の信頼性を定量的に測る「メタ評価」を扱います。Cohen's kappa という指標を使…

「MLflowで実践するLLMOps」を出版するまで――きっかけ・紆余曲折・AIエージェント時代の意義

はじめに 2026年4月20日、『MLflowで実践するLLMOps――生成AIアプリケーションの実験管理と品質保証』( Japanの同僚4名との共著で、私が企画と全体の取りまとめ、各章の執筆を担当しています。 おかげさまで4月の電子書籍ランキングでは6位デビューを果たすことができました。日本ではLLMOpsとMLflowを正面から扱った専門書はこれが初めて、ということになるそうです。 この記事で…

【保存版】Databricksを日本語で学ぶための記事＆書籍ガイド：Spark・Delta Lake・MLflowまで

はじめに 先日X(Twitter)で「これからDatabricksを学ぶ人向けのQiita記事・書籍( コンテンツは日本語のものに限定しています。「英語のドキュメントや書籍を読む前に、まずは日本語で全体像と要素技術をおさえたい」という方の出発点として使ってください。 このガイドの使い方 Databricksの学習は、次の流れで進めるのがおすすめです。

その不一致、悪いのはジャッジ? それとも人間ラベル? ― LLM-as-a-Judgeメタ評価・実践編

はじめに LLM-as-a-Judgeは、生成AIアプリの出力を自動で採点してくれる便利な仕組みです。人間が全部レビューするのは無理があるので、ジャッジに「この応答は合格か」を判定させて品質を測る。すっかり定番になりました。 ただ、ここで一段立ち止まりたくなります。そのジャッジの判定、本当に信頼していいのでしょうか。ジャッジがズレた採点をしているのに気づかず、その数字を信じて「品質は問題なし」と判…

『MLflowで実践するLLMOps』が1,000部に届いたので、リポジトリのその後とLLMOpsの現在地をまとめる

はじめに 2026年4月20日に技術評論社から刊行した『MLflowで実践するLLMOps――生成AIアプリケーションの実験管理と品質保証』ですが、編集の方から「紙と電子をあわせて約1,000部」と連絡をいただきました。発売から4ヶ月、LLMOps×MLflowというかなり絞ったテーマの本としては、まずは良いスタートを切れたと思っています。手に取ってくださった皆さま、ありがとうございます。 - 書…

LLMOpsを知らずにRAG開発をしていた私が、偶然の出会いをきっかけに突破口を見つけた話

対象読者 - RAG（Retrieval-Augmented Generation）チャットボットの開発・PoCを進めている方 - 精度改善やチューニングの際に、原因（チャンキング／検索／質問の質／回答生成など）の切り分けに悩んでいる方 - LLMOpsやオブザーバビリティという概念に、まだ馴染みがない方 - Databricks・MLflowを使ってLLMアプリを運用しようとしている方

【書籍紹介】直感LLM

読んだ本 感想 LLM関連の本を簡単なものから何冊か読んだので、もう少し専門的な内容を理解したいと思って手に取った。本書は、三部構成になっていて、Ⅰ部では、LLMの動作原理についてトークナイザーからTransformerについて記載されている。Ⅱ部では、学習済みのモデルを使いながら分類やクラスタリングなど動行っていくのか実践的な解説がされている。最後のⅢ部では、ファインチューニングについて具体的な…

20代後半で文系未経験からデータサイエンティストにジョブチェンジして3年の筆者の2025年の振り返り

はじめに はじめまして、私は3年前にデータラーニングギルドでデータサイエンスを学び、現在は事業会社でデータエンジニア/データアナリストとして働いています。

2026年、AIエンジニアを正しく始めるための欧米技術書5選

はじめに 2024年まで「AIエンジニア」と言えば、モデルを学習させる人のことだった。今は違う。LLMのAPIを叩いてRAGを構築し、エージェントをオーケストレーションし、プロンプトを最適化して本番に乗せる。求められるスキルセットがまるごと入れ替わっている。 問題は、この新しいスキルセットを体系的に学べる日本語の本がまだ少ないことだ。断片的なブログ記事やLangChainのチュートリアルだけで進め…

RAG開発で実際に役立った技術書5選

はじめに 自分はここ半年ほど、社内向けのRAGパイプラインとAIエージェントの構築に取り組んでいる。最初はLangChainのドキュメントとブログ記事だけで進めていたが、検索精度が上がらない、エージェントが暴走する、デプロイ後にレイテンシが跳ね上がるといった問題に次々とぶつかった。 そのたびにネットで断片的な情報を拾い集めていたが、根本的な理解が足りないまま場当たり的に対処している感覚が拭えなかっ…

AI時代の全体像をつかむ4冊【技術＋戦略】

はじめに 最近、業務でLLMを組み込んだプロトタイプを作る機会が増えた。APIを叩くだけなら数時間で動くものが出来上がる。しかし「なぜこのアーキテクチャが主流になったのか」「経営層にどう説明すれば導入が進むのか」「この技術の社会的リスクは何か」といった問いに対して、自分の引き出しが薄いことに気づく場面も増えた。 短い記事やポッドキャストで断片的にキャッチアップし続ける日々に限界を感じ、2025年後…

【2026年版】生成AIを学ぶための51冊 ― LLM・RAG・AIエージェント・LLMOps・Physical AIまで

1. 本記事の目当て 生成AIを単に使うだけであればWeb上の情報もあり、書籍は不要と思います。本記事の対象読者は - 生成AIの組織導入を検討している方 - 一歩進んだ・踏み込んだ使い方を模索している方 - 生成AI開発・運用のために理論を知る必要がある方

「現場で活用するためのAIエージェント実践入門」でつまずいたことメモ:3章

はじめに 「現場で活用するためのAIエージェント実践入門」( （このメモのほかの章へ：1章( / 2章( / 3章 / 4章( / 5章( / 6章( / 7章( / 8章( / 9章( / 10章( / まとめ( 第3章 AIエージェントの開発準備 この章は、以降の章で必要になる基礎知識の解説です。なお、本で掲載されているソースコードはGitHubで公開されています。手元で動かしたい時はここから…

【2026年版】生成AIを学ぶための51冊 ― LLM・RAG・AIエージェント・LLMOps・Physical AIまで

1. 本記事の目当て 生成AIを単に使うだけであればWeb上の情報もあり、書籍は不要と思います。本記事の対象読者は - 生成AIの組織導入を検討している方 - 一歩進んだ・踏み込んだ使い方を模索している方 - 生成AI開発・運用のために理論を知る必要がある方

6W2Hで体系化し直した生成AI(LLM)のプロンプトの書き方：初級者からプロまで！ 覚え易く、高品質、指定し忘れにくく、人に説明し易い

はじめに 本稿は、有効性が高く、かつ広く知られている多様なLLM（Large Language Models）活用のためのプロンプト記述法を、6W2Hのフレームワークに再配置し、体系化し直して解説するものである。 よく知られた5W1Hの拡張として理解しやすい6W2Hに収めることで、少なくとも以下の利点が得られる。 - 汎用性がありながら、覚え易い - 企画書作成用など、用途別にテンプレート化してお…

生成AIによる青空文庫からのあらすじ作成

こちらの記事に触発されました。 前々から書籍と生成AIの親和性は高いと思っていて、色々試行錯誤しています。個人的には以下のような読書支援サイトを運営しており、説明文のembeddingの類似度に基づくレコメンデーションなども実装しています。 青空文庫は本と生成AIを組み合わせて何ができるのかを試行錯誤するにはうってつけです。 青空文庫の基本的な利用条件 青空文庫に収録されている作品は、基本的に自由…

2026年、AIエンジニアを正しく始めるための欧米技術書5選

はじめに 2024年まで「AIエンジニア」と言えば、モデルを学習させる人のことだった。今は違う。LLMのAPIを叩いてRAGを構築し、エージェントをオーケストレーションし、プロンプトを最適化して本番に乗せる。求められるスキルセットがまるごと入れ替わっている。 問題は、この新しいスキルセットを体系的に学べる日本語の本がまだ少ないことだ。断片的なブログ記事やLangChainのチュートリアルだけで進め…

AIエンジニアとして本番環境で戦うための書籍5冊 ― 全体像から実装・運用まで

はじめに 自分がAIエンジニアリングの領域に本格的に足を踏み入れたのは2024年の後半だった。それまではバックエンド寄りの開発をしていたが、社内でLLMを使ったプロダクトを立ち上げることになり、否応なしにこの世界へ引き込まれた。 最初の壁は「何から学べばいいのか分からない」ことだった。論文を読んでも実装に落とせない。チュートリアルを写経しても本番で動かすイメージが湧かない。YouTube動画は断片…

AIエンジニアとして本番システムを作れるようになるための厳選5冊【2026年版】

はじめに 自分は昨年からLLMを組み込んだ社内ツールの開発に関わっている。最初はAPIを叩いてレスポンスを返すだけの簡単な仕組みだったが、本番運用が始まると想定外の問題が次々と出てきた。モデルの出力品質が日によってブレる、レイテンシが許容範囲を超える、コストが月次予算を食い潰す。プロトタイプを動かすのと、プロダクションで安定稼働させるのは全く別の仕事だと痛感した。 こうした壁にぶつかるたび、断片的…

【2026年版】生成AIを学ぶための51冊 ― LLM・RAG・AIエージェント・LLMOps・Physical AIまで

1. 本記事の目当て 生成AIを単に使うだけであればWeb上の情報もあり、書籍は不要と思います。本記事の対象読者は - 生成AIの組織導入を検討している方 - 一歩進んだ・踏み込んだ使い方を模索している方 - 生成AI開発・運用のために理論を知る必要がある方

6W2Hで体系化し直した生成AI(LLM)のプロンプトの書き方：初級者からプロまで！ 覚え易く、高品質、指定し忘れにくく、人に説明し易い

はじめに 本稿は、有効性が高く、かつ広く知られている多様なLLM（Large Language Models）活用のためのプロンプト記述法を、6W2Hのフレームワークに再配置し、体系化し直して解説するものである。 よく知られた5W1Hの拡張として理解しやすい6W2Hに収めることで、少なくとも以下の利点が得られる。 - 汎用性がありながら、覚え易い - 企画書作成用など、用途別にテンプレート化してお…

【2026年版】生成AIを学ぶための51冊 ― LLM・RAG・AIエージェント・LLMOps・Physical AIまで

1. 本記事の目当て 生成AIを単に使うだけであればWeb上の情報もあり、書籍は不要と思います。本記事の対象読者は - 生成AIの組織導入を検討している方 - 一歩進んだ・踏み込んだ使い方を模索している方 - 生成AI開発・運用のために理論を知る必要がある方

プロンプトエンジニアリング超入門 – プロンプトエンジニアリングは本当に死んだのか？

はじめに 2025年現在、生成AIは高度な文脈理解を備え、簡潔なプロンプトでも適切な応答を生成できるようになっています。また、AIの自己学習機能が向上し、ユーザーが細かく指示を出さなくても、適切な応答を得られるケースが増えています。そのような状況の中で、以下のような記事を目にする機会も増えました。 「Prompt Engineering is Dead（プロンプトエンジニアリングは死んだ）」 確か…

AIエンジニアとして本番環境で戦うための書籍5冊 ― 全体像から実装・運用まで

はじめに 自分がAIエンジニアリングの領域に本格的に足を踏み入れたのは2024年の後半だった。それまではバックエンド寄りの開発をしていたが、社内でLLMを使ったプロダクトを立ち上げることになり、否応なしにこの世界へ引き込まれた。 最初の壁は「何から学べばいいのか分からない」ことだった。論文を読んでも実装に落とせない。チュートリアルを写経しても本番で動かすイメージが湧かない。YouTube動画は断片…

【2026年版】生成AIを学ぶための51冊 ― LLM・RAG・AIエージェント・LLMOps・Physical AIまで

1. 本記事の目当て 生成AIを単に使うだけであればWeb上の情報もあり、書籍は不要と思います。本記事の対象読者は - 生成AIの組織導入を検討している方 - 一歩進んだ・踏み込んだ使い方を模索している方 - 生成AI開発・運用のために理論を知る必要がある方