本書は、情報処理学会ソフトウェア工学研究会の監修のもと、生成AI・LLM・エージェントをソフトウェアの設計からテスト、運用・保守にいたる全工程、さらにはマネジメントにまで組み込むための実践的な体系をまとめた一冊です。表面的な技術の流行にとらわれず、事例や研究動向を交えながら、社会や産業における新たな方向性を解説しています。
生成AIは、従来の自動化ツールでは困難だった多様で複雑なタスクを、思考のプロセスをともない、人と自然に対話するように遂行できます。これにより、顧客の声を的確に反映し、価値を継続的に高め、効率的かつ信頼性の高い開発と運用が可能になります。本書を通じて、従来の常識を超えたAI時代の開発のあり方を体得してください。
https://www.ohmsha.co.jp/book/9784274234156/
正誤表やDLデータ等がある場合はこちらに掲載しています
Chapter 1 生成AIの仕組み
Chapter 2 生成AIによるソフトウェアの要求
Chapter 3 生成AIによるソフトウェアの設計
Chapter 4 生成AIによるプログラムの実装
Chapter 5 生成AIによるソフトウェアのテスト
Chapter 6 AIエージェントによるソフトウェア開発の自動化
Chapter 7 生成AIの評価
Chapter 8 生成AIを活用したプロセスとマネジメント
Chapter 9 生成AIによるソフトウェア産業の将来
Chapter 1 生成AIの仕組み
1.1 生成AIと大規模言語モデル（LLM）
1.2 LLMの訓練と適合
1.3 文脈内学習
1.4 LLMの拡張
1.5 ソフトウェア開発・運用への応用におけるツールや工夫
1.6 ソフトウェア開発・運用への応用における留意点
1.7 ソフトウェアエンジニアリングと生成AI
Chapter 2 生成AIによるソフトウェアの要求
2.1 要求工学とは
2.2 要求工学の難しさ
2.3 生成AIによる要求工学プロセスの支援
2.4 プロンプトパターンの効果的活用
2.5 Nバージョン要求仕様化
2.6 データ駆動型ペルソナの自動生成
2.7 技術動向
2.8 今後の展望
Chapter 3 生成AIによるソフトウェアの設計
3.1 設計工程へのAI適用方針
3.2 設計書からの情報生成
3.3 設計書のドラフト生成
3.4 技術動向
3.5 今後の展望
Chapter 4 生成AIによるプログラムの実装
4.1 プログラミングの自動化
4.2 導入工程
4.3 さまざまなコード関連タスクの事例
4.4 実開発への応用
4.5 実践的なプロンプト設計
4.6 コード生成の実行と確認
4.7 LLMによるコード生成の未来像
Chapter 5 生成AIによるソフトウェアのテスト
5.1 テスト工程への生成AI適用の方針
5.2 テスト仕様書の生成
5.3 テストコード生成
5.4 テストデータ生成
5.5 応用的なテスト工程での活用方法
5.6 デバッグ
5.7 今後の展望
Chapter 6 AIエージェントによるソフトウェア開発の自動化
6.1 AIエージェント
6.2 AIエージェントを用いた開発自動化手法
6.3 AIエージェント活用のための基盤技術
6.4 マルチエージェントシステムを利用したインフラシステムの障害分析
6.5 技術動向
6.6 今後の展望
Chapter 7 生成AIの評価
7.1 LLM やそれを組み込んだ生成AIに対する評価
7.2 特定のユースケース・タスクに対する評価手法
7.3 ソフトウェア開発における生成AIの評価
7.4 評価における原則
7.5 今後の展望
Chapter 8 生成AIを活用したプロセスとマネジメント
8.1 生成AIが開発プロセスに与える影響
8.2 生成AIの導入効果を最大化する
8.3 生成AIの導入リスクを最小化する
8.4 今後の展望
Chapter 9 生成AIによるソフトウェア産業の将来
9.1 AIとソフトウェアエンジニアリング
9.2 ソフトウェア開発支援の段階的な進展
9.3 開発チームと要員の変化
9.4 現状の開発支援レベル
9.5 ソフトウェア開発ビジネスの将来展望
9.6 まとめ
購入案内
購入履歴
送料について