表紙

はじめに

目次

第1編 AI羅針盤：AIの全体像を掴む

第1章 AIとは何か～定義と歴史的背景～

⑴AIと周辺概念(データサイエンス，アナリティクス，機械学習，ディープラーニング)の関係

⑵AI発展の歴史～繰り返すブームと停滞～

第2章 予測AI・生成AI・自律型AIの概要

⑴予測AI：未来を推定し，意思決定を支援するAI

⑵生成AI：コンテンツを生み出し，知的業務を加速するAI

⑶自律型AI：目標に向かって自ら行動するAI

第2編 生成AI：創造するAIがビジネスを動かす

第3章 生成AIの活用状況と課題

⑴社会に広がる生成AI

⑵諸外国と比べると遅れが目立つ日本の生成AI活用

⑶日本で生成AI活用が広がるために必要な要素

⑷企業における生成AI活用に向けて

第4章 生成AIの業界別活用状況

1．製造・自動車

2．金融・保険

3．流通・小売

4．広告・メディア

5．運輸・物流

6．IT・ソフトウェア

第3編 自律するAI：進化するAIエージェントとフィジカルAI

第5章 AIエージェントの定義とその仕組み

⑴AIエージェントとは何か

⑵AIエージェントの構成要素と実現技術

⑶進化するAIエージェント

⑷ビジネス導入の現実と，成功へのアプローチ

第6章 フィジカルAI～物理世界に進出するAIとは～

⑴フィジカルAIを構成する主な技術

⑵フィジカルAIの課題

第4編 裏側から見るAI：モデル・運用・インフラ

第7章 生成AIを支える技術とは

⑴AI半導体となったGPUの台頭と，AI向けASICの登場

⑵DeepSeekショック以降のアルゴリズムとハードウェアの共通化

⑶AIファクトリーの提案

⑷AIインフラの未来

第8章 LLM・基盤モデルの変遷と現在地

⑴LLM革命の原点

⑵LLMを支える基盤技術の進化

⑶LLMの現在地と次世代への展望

第9章 次世代の基盤モデルを生むテクノロジー

⑴推論モデル：AIに「考える時間」を与える

⑵合成データ：AIが自ら教材を作り出す

⑶経験からの学習：AIが自ら試行錯誤する

⑷特化型モデル：適材適所で能力を最大化する

⑸まとめ

第10章 AIアプリケーションのインフラと運用体制

⑴知識のインフラ

⑵AIアプリケーションの知識創造サイクル

⑶AIアプリケーションのインフラとして重要なこと

⑷AIアプリケーションのインフラを支える運用体制とは

⑸システムの複雑化と知識量増大の「宿命」に立ち向かう武器

第11章 AIとセキュリティ

⑴AIセキュリティの潮流

⑵AI特有の脅威と攻撃手法

⑶AIエージェントを狙う攻撃

⑷AIに対する攻撃事例

⑸AIのセキュリティ対策例

⑹経営層・ビジネス部門が果たすべき役割

⑺今後の展望と規制動向

⑻まとめ

第5編 未来を描くAI：求められるガバナンスとAGIの実現へ

第12章 AIガバナンスとAIの法規制

⑴AIのガバナンス

⑵AIの法規制

⑶AIガバナンスの側面から企業が取り組むべきこと

第13章 AGI(汎用人工知能)への道筋

⑴AIの分類

⑵AGI・ASIに向かうためのアプローチ

⑶AGI開発に向けた主要プレイヤーの動向

⑷まとめ

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