これが売れてる【PC・システム開発】
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ーディアン』紙などの大手メディアに寄稿している。
社会的インパクトのある教育・ストーリテリング分野の企業「サピエンシップ」を、夫のイツィク・ヤハヴと共同設立 柴田裕之（シバタヤスシ） 翻訳家。
早稲田大学、Earlham　College卒業（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです） プロローグ／第1部　人間のネットワーク（情報とは何か？／物語ー無限のつながり／文書ー紙というトラの一嚙み／誤りー不可謬という幻想／決定ー民主主義と全体主義の概史） 私たち「賢いヒト」は、一〇万年に及ぶ発明や発見や偉業を経て、途方もない力を身につけた。
それにもかかわらず、生態系の崩壊や世界戦争など、存亡にかかわる数々の危機に直面している。
サピエンスが真に賢いのなら、なぜこれほど自滅的なことをするのか？その答えは、制御しきれないほどの力を生み出す、大規模な協力のネットワークー「情報ネットワーク」ーの歴史にある。
印刷術やマスメディアは文明に何をもたらしたのか？そして、まったく新しい情報テクノロジーであるAIは、何を変えるのか？ー石器時代からシリコン時代まで、『サピエンス全史』の著者が、人類の歴史をいま再び新たに語りなおす！ 本 パソコン・システム開発 その他

刊行された当時に掲載されていたものです） 序章　未経験者でもOK！AIで稼ぐための基礎講座／第1章　1時間でオリジナルLINEスタンプ完成＆初収入ゲット／第2章　稼ぎ続ける土台＝アカウントをAIで作る／第3章　AI生成コンテンツでSNS投稿を量産する／第4章　AIで継続的なSNS運営モデルを構築する／第5章　超初心者でも月30万円稼ぐマネタイズ戦略／第6章　AI時代を生き抜くための10箇条 スキル・センス不要！たった1時間で初収入ゲット。
アフィリエイト、グッズ、スキル販売、LINEスタンプ…文章・イラスト・動画作成、まるっと任せてしっかり稼ぐ！ 本 パソコン・システム開発 その他

』紙などの大手メディアに寄稿している。
社会的インパクトのある教育・ストーリテリング分野の企業「サピエンシップ」を、夫のイツィク・ヤハヴと共同設立 柴田裕之（シバタヤスシ） 翻訳家。
早稲田大学、Earlham　College卒業（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです） 第2部　非有機的ネットワーク（新しいメンバーーコンピューターは印刷機とどう違うのか／執拗さー常時オンのネットワーク／可謬ーコンピューターネットワークは間違うことが多い）／第3部　コンピューター政治（民主社会ー私たちは依然として話し合いを行なえるのか？／全体主義ーあらゆる権力はアルゴリズムへ？／シリコンのカーテンーグローバルな帝国か、それともグローバルな分断か？）／エピローグ AIの真の新しさとは何か？それは、自ら決定を下したり、新しい考えを生み出したりすることができるようになった史上初のテクノロジーだという点にある。
私たちは、ついに「人間のものとは異質の知能」と対峙することになったのだ。
憎悪の拡散、常時オンの監視、ブラックボックスの中で下される決定…。
AIが社会の分断を加速させ、ついには全人類から力を奪い、人間と人間以外という究極の分断を生み出すのを防ぐことはできるのか？今こそ、過去の歴史に学ぶときだー古代ローマの政争や、近世の魔女狩り、ナポレオンの生涯などから得られる教訓を通じて、知の巨人が「AI革命」の射程を明らかにする。
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のコツを多数配信（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです） プロローグ（日本で1番高い山は、富士山。
ですが、日本で4番目に高い山はなんでしょう？）／第1章　スマホはこれからの人生の相棒（スマホがあれば、毎日がこんなに楽しくなる！／70歳からこそ「人生のモテ期」　ほか）／第2章　70代、80代だからできるすごい使い道（スマホは「いろいろできる」と言うものの…／美容院で、駐車場で大活躍の「カメラ」　ほか）／第3章　解決！スマホの困りごとあるある（70歳からのスマホ「つまずき原因ベスト3」／原因その1　スマホの基本操作が実はうまくできていない　ほか）／第4章　いつも手のひらにスマホを（世代を超えて「すごい！」を共有できるのがスマホ／いつまでも若く見える人がやっていること　ほか） 70代、80代に知っておいてほしい、スマホのすごい使い方。
病院での診察時に。
同窓会での話題に。
脳の老化防止にも。
“iPhone”にも“Android”にも対応。
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のすべてを網羅・実際の試験を想定した模擬問題付き。
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T系メディアサイトなどを通じて発信している。
2013年からMicrosoftにより個人に贈られる「Microsoft　365　Award」を連続受賞中（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです） 基本編（Power　Automateとは「何か」を知ろう／フロー作成の基本操作をマスターしよう）／活用編（さまざまな通知を作成して情報の見落としを防ぐ／身近な業務に役立つフローで効率化）／応用編（思い通りのフローを作成するための一歩進んだテクニック／本番運用で役立つテクニックと大事な引継ぎ） Excelデータの転記、ファイルの一括変換、承認に伴うフローの作成、Teams・Outlookへの通知、SharePointの操作、エラー処理やデバッグ、一度作ればあとは自動実行！ミスを減らして仕事を高速化できる。
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立。
主にビジネスやエンターテインメント分野で英語翻訳を手掛ける（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです） プロローグ　3日間の眠れぬ夜／第1章　「異星人の心」を創造する／第2章　異星人を人間に適合させる／第3章　「共同知能」についての4つのルール／第4章　「人」としてのAI／第5章　「創造性」としてのAI／第6章　「仕事仲間」としてのAI／第7章　「家庭教師」としてのAI／第8章　「コーチ」としてのAI／第9章　「未来」としてのAI／エピローグ　「私たち」としてのAI AIは私たちの仕事や暮らしをどう変えるのか？AIの出現で困る人、得をする人はどんな人か？教育やクリエイティブはどうなるのか？AIは人類の未来をより良くするものか、それともー？生成AI実用研究の第一人者がそのすべてに答える！AIと一緒に。
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／202模擬試験）／付録　Linux実習環境の使い方 世界に通じる人気資格LPIC「201＆202試験」の出題範囲を完全網羅し、わかりやすく解説しています。
豊富な練習問題と模擬試験で、受験対策も万全です。
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伝いをしています 下田倫大（シモダノリヒロ） Google　CloudのAI／ML事業開発担当。
Web系企業の研究開発職、データ分析企業のエンジニアマネジャーを経て2017年よりGoogle　Cloudに参画。
テクノロジーを活用したデータの価値創出に興味があり、興味の赴くままに仕事をしていると、気づいたらクラウドプラットフォーマーに所属していた。
現在は、Vertex　AIを中心としたGoogle　CloudのAI／ML領域の事業開発を担当していて、生成AIの荒波に飲み込まれないように日々悪戦苦闘している 西村哲徳（ニシムラテツノリ） Google　CloudのCustomer　Engineer。
外資系ソフトウェアベンダーでデータベース関連の技術営業としてソリューション開発、国内大手企業のDB移行プロジェクト、パフォーマンスベンチマーク専門のチームでのPoCなどに従事。
また、国内SIerでのDWHプロジェクトやCDPベンダーでのマーケティング領域におけるデータ活用の提案など、製品からデータ活用までの様々な領域を経験。
Google　CloudではData　Analytics　Specialを経て、現在はより守備範囲の広いCustomer　Engineerとして日々お客様のビジネスに貢献できるよう活動しています 寳野雄太（ホウノユウタ） Google　Cloudの統括技術本部長。
日経通信会社でPdMとして意思決定のためのデータ基盤を作ったり、エンジニアとしてさまざまなサービスのマイグレーションをしているうち、データ活用の魅力に惹かれ入社。
東京リージョン立ち上げからさまざまなお客様のデータ基盤構築立案、構築支援、BigQuery東京リージョンのローンチなどに携わる。
2019年より現職。
管理職となった現在も毎日適当なタテヨコデカテーブルを作っても淡々と結果が返ってくるBigQueryに助けられながら奮闘中 山田雄（ヤマダユウ） Google　CloudのCustomer　Engineer　Data　Analytics　Specialist。
国内大手企業にてHadoopやBigQueryを使ったデータ基盤の開発／運用に従事したのち、BigQueryの魅力に惹かれ2022年GoogleCloudに参画。
データの価値をいかに効率よく上げられるかを日々考えている。
好きなプロダクトはBigQueryとDataplex。
データマネジメントとデータガバナンスの話が大好き。
生成AI活用のためにも、さらにDataplexの活用を広げていきたいと思っている（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです） 第1章　データ基盤の概要／第2章　データウェアハウスの概念とBigQueryの利用方法／第3章　データウェアハウスの構築／第4章　レイクハウスの構築／第5章　ETL／ELT処理／第6章　ワークフロー管理とデータ統合／第7章　データ分析基盤におけるセキュリティとコスト管理の設計／第8章　BigQueryへのデータ集約／第9章　ビジネスインテリジェンス／第10章　リアルタイム分析／第11章　発展的な分析ー地理情報分析と機械学習、非構造データ分析 BigQuery徹底活用。
分析ニーズの変化に合わせて発展したデータ基盤の要件とGoogle　Cloudの各種サービスをこの1冊で体系的に学ぶ。
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ンと、パターン別のAIエージェントハンズオンまで解説します。
＜br /＞ 　OpenAIのAPIとフレームワークLangChainを学ぶことで、LLMの性質を活かしたサービスや業務システムを構築するのに必要な知識体系を習得し、業界地図を頭に描くことができるようになります。
＜/p＞ ＜h2＞＜strong＞■こんな方におすすめ＜/strong＞＜/h2＞ ＜p＞・LLMによる本格的な業務アプリ開発に取り組みたい方＜br /＞ ・RAGアプリケーション開発の実践的な知識を習得したい方＜br /＞ ・AIエージェントシステム開発に取り組みたい方＜/p＞ ＜h2＞＜strong＞■目次＜/strong＞＜/h2＞ ＜p＞＜strong＞●第1章 LLMアプリケーション開発の基礎＜/strong＞＜br /＞ 1.1 活用され始めた生成AI＜br /＞ 1.2 Copilot vs AIエージェント＜br /＞ 1.3 すべてはAIエージェントになる＜br /＞ 1.4 AIエージェントの知識地図＜br /＞ 1.5 まとめ＜br /＞ ＜strong＞●第2章 OpenAIのチャットAPIの基礎＜/strong＞＜br /＞ 2.1 OpenAIのチャットモデル＜br /＞ 2.2 OpenAIのチャットAPIの基本＜br /＞ 2.3 入出力の長さの制限や料金に影響する「トークン」＜br /＞ 2.4 Chat Completions APIを試す環境の準備＜br /＞ 2.5 Chat Completions APIのハンズオン＜br /＞ 2.6 Function calling＜br /＞ 2.7 まとめ＜br /＞ ＜strong＞●第3章 プロンプトエンジニアリング＜/strong＞＜br /＞ 3.1 プロンプトエンジニアリングの必要性＜br /＞ 3.2 プロンプトエンジニアリングとは＜br /＞ 3.3 プロンプトの構成要素の基本＜br /＞ 3.4 プロンプトエンジニアリングの定番の手法＜br /＞ 3.5 まとめ＜br /＞ ＜strong＞●第4章 LangChainの基礎＜/strong＞＜br /＞ 4.1 LangChainの概要＜br /＞ 4.2 LLM/Chat model＜br /＞ 4.3 Prompt template＜br /＞ 4.4 Output parser＜br /＞ 4.5 Chain ーLangChain Expression Language（LCEL）の概要＜br /＞ 4.6 LangChainのRAGに関するコンポーネント＜br /＞ 4.7 まとめ＜br /＞ ＜strong＞●第5章 LangChain Expression Language（LCEL）徹底解説＜/strong＞＜br /＞ 5.1 RunnableとRunnableSequence ーLCELの最も基本的な構成要素＜br /＞ 5.2 RunnableLambda ー任意の関数をRunnableにする＜br /＞ 5.3 RunnableParallel ー複数のRunnableを並列につなげる＜br /＞ 5.4 RunnablePassthrough ー入力をそのまま出力する＜br /＞ 5.5 まとめ＜br /＞ ＜strong＞●第6章 Advanced RAG＜/strong＞＜br /＞ 6.1 Advanced RAGの概要＜br /＞ 6.2 ハンズオンの準備＜br /＞ 6.3 検索クエリの工夫＜br /＞ 6.4 検索後の工夫＜br /＞ 6.5 複数のRetrieverを使う工夫＜br /＞ 6.6 まとめ＜br /＞ ＜strong＞●第7章 LangSmithを使ったRAGアプリケーションの評価＜/strong＞＜br /＞ 7.1 第7章で取り組む評価の概要＜br /＞ 7.2 LangSmithの概要＜br /＞ 7.3 LangSmithとRagasを使ったオフライン評価の構成例＜br /＞ 7.4 Ragasによる合成テストデータの生成＜br /＞ 7.5 LangSmithとRagasを使ったオフライン評価の実装＜br /＞ 7.6 LangSmithを使ったフィードバックの収集＜br /＞ 7.7 フィードバックの活用のための自動処理＜br /＞ 7.8 まとめ＜br /＞ ＜strong＞●第8章 AIエージェントとは＜/strong＞＜br /＞ 8.1 AIエージェントのためのLLM活用の期待＜br /＞ 8.2 AIエージェントの起源とLLMを使ったAIエージェントの変遷＜br /＞ 8.3 汎用LLMエージェントのフレームワーク＜br /＞ 8.4 マルチエージェント・アプローチ＜br /＞ 8.5 AIエージェントが安全に普及するために＜br /＞ 8.6 まとめ＜br /＞ ＜strong＞●第9章 LangGraphで作るAIエージェント実践入門＜/strong＞＜br /＞ 9.1 LangGraphの概要＜br /＞ 9.2 LangGraphの主要コンポーネント＜br /＞ 9.3 ハンズオン：Q&Aアプリケーション＜br /＞ 9.4 チェックポイント機能：ステートの永続化と再開＜br /＞ 9.5 まとめ＜br /＞ ＜strong＞●第10章 要件定義書生成AIエージェントの開発＜/strong＞＜br /＞ 10.1 要件定義書生成AIエージェントの概要＜br /＞ 10.2 環境設定＜br /＞ 10.3 データ構造の定義＜br /＞ 10.4 主要コンポーネントの実装＜br /＞ 10.5 ワークフロー構築＜br /＞ 10.6 エージェントの実行と結果の確認＜br /＞ 10.7 全体のソースコード＜br /＞ 10.8 まとめ＜br /＞ ＜strong＞●第11章 エージェントデザインパターン＜/strong＞＜br /＞ 11.1 エージェントデザインパターンの概要＜br /＞ 11.2 18のエージェントデザインパターン＜br /＞ 11.3 まとめ＜br /＞ ＜strong＞●第12章 LangChain/LangGraphで実装するエージェントデザインパターン＜/strong＞＜br /＞ 12.1 本章で扱うエージェントデザインパターン＜br /＞ 12.2 環境設定＜br /＞ 12.3 パッシブゴールクリエイター（Passive Goal Creator）＜br /＞ 12.4 プロンプト／レスポンス最適化（Prompt/Response Optimizer）＜br /＞ 12.5 シングルパスプランジェネレーター（Single-Path Plan Generator）＜br /＞ 12.6 マルチパスプランジェネレーター（Multi-Path Plan Generator）＜br /＞ 12.7 セルフリフレクション（Self-Reflection）＜br /＞ 12.8 クロスリフレクション（Cross-Reflection）＜br /＞ 12.9 役割ベースの協調（Role-Based Cooperation）＜br /＞ 12.10 まとめ＜br /＞ 付録 各種サービスのサインアップと第12章の各パターンの実装コード＜/p＞ ＜h2＞＜strong＞■著者プロフィール＜/strong＞＜/h2＞ ＜p＞●＜strong＞西見公宏＜/strong＞：株式会社ジェネラティブエージェンツ 代表取締役CEO。
ChatGPTの利活用を中心に大規模言語モデルを活用したアプリケーション開発ならびにアドバイザリーを提供する中で、吉田、大嶋と出会い、株式会社ジェネラティブエージェンツを共同創業。
AIエージェントを経営に導入することにより、あらゆる業種業態の生産性を高めるための活動に尽力している。
「その仕事、AIエージェントがやっておきました。
ーーChatGPTの次に来る自律型AI革命」（技術評論社）単著、Software Design「実践LLMアプリケーション開発」（技術評論社）連載。
＜br /＞ ●＜strong＞吉田真吾＜/strong＞：株式会社ジェネラティブエージェンツ 取締役COO / 株式会社セクションナイン 代表取締役CEO。
AWS Serverless Heroとして日本におけるサーバーレスの普及を促進。
「ChatGPT/LangChain によるチャットシステム構築［実践］入門」（技術評論社）共著、「Azure OpenAI ServiceではじめるChatGPT/LLMシステム構築入門」（技術評論社）共著、「AWSによるサーバーレスアーキテクチャ」（翔泳社）監修、「サーバーレスシングルページアプリケーション」（オライリー）監訳、「AWSエキスパート養成読本」（技術評論社）共著。
ChatGPT Community（JP）主催。
＜br /＞ ●＜strong＞大嶋勇樹＜/strong＞：株式会社ジェネラティブエージェンツ 取締役CTO。
大規模言語モデルを組み込んだアプリケーションやAIエージェントの開発を実施。
個人ではエンジニア向けの勉強会開催や教材作成など。
オンラインコースUdemyではベストセラー講座多数。
勉強会コミュニティStudyCo運営。
「ChatGPT/LangChain によるチャットシステム構築［実践］入門」（技術評論社）共著。
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ーでExcelの画面を掲載しています。
手順解説も見やすいので、操作に迷うこともありません。
テキストには学習用のサンプルファイルを用意しています。
サンプルを使いながら、紙面の操作をなぞることができます。
Excelの操作にはつまづきやすいポイントがあります。
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学習したことは、練習問題にチャレンジすることで、実際に身についたか確認することができます。
学習の前後に実力をチェックすることができます。
学習が必要な範囲を事前チェックするためにも使えます。
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