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生成AI、AIエージェントの最新動向は、ビッグテック戦略、ベンチャー資金調達動向まで――この1冊で生成AIビジネスの業界地図が俯瞰できる

　生成AIという言葉を聞かない日はないほど、私たちのビジネス環境は激変しています。しかし、技術的な解説書は多くても、「この技術が産業構造をどう変えるのか」「ビジネスの現場でどう活用し、投資はどう動いているのか」を体系的にまとめた書籍は多くありません。
　本書は、生成AIの基礎的な仕組みから、最新のサービス動向、そして生成AIの次の大きな潮流である「AIエージェント（自律型AI）」までを、豊富な図解とともに「よ～くわかる」ように解説したビジネス実用書です。
　本書の最大の特徴は、技術解説にとどまらず、「カネ」と「戦略」の動きを徹底分析している点です。Microsoft、Apple、Google、Meta、Amazon、NVIDIAといった大手テクノロジー企業（ビッグテック）がどのような戦略で覇権を争っているのか。そして、OpenAIやAnthropic、xAIといった有力ベンチャーにどれほどの資金が集まり、どのようなM＆Aが行われているのか。2020年～2025年の最新データに基づき、変化の激しい市場の勢力図や情勢を解き明かします。

【本書でわかること】
●生成AIの仕組み：代表的な生成モデル、関連技術を詳しく解説。
●生成AIの市場：短期間に急激に成長・変化した生成AI市場の歴史と市場規模の把握。
●生成AI：LLMを中心に大手テクノロジー企業（ビッグテック）やベンチャーによる技術革新が進む生成AIの代表的サービスを9カテゴリで307事例紹介。
●AIエージェント：指示待ちから「自律実行」へ。多くの業務や産業に浸透し、革新を起こすAIエージェントの代表的サービスを12のカテゴリで235事例紹介。
●大手テクノロジー企業（ビッグテック）の動向：マイクロソフト、グーグル、アップルなど、巨大テック企業11社の生成AI関連の戦略・投資・提携を俯瞰的に把握。
●生成AIベンチャーと資金調達動向：ユニコーン企業から注目の新興勢力まで、2020から2025年の資金調達動向と直近の時価総額を9カテゴリで144社掲載。M＆Aの動向も掲載。
●AIエージェントベンチャーと資金調達動向：ユニコーン企業から注目の新興勢力まで、2020から2025年の資金調達動向と直近の時価総額を12カテゴリで235社掲載。M＆Aの動向も掲載。
●日本市場の状況：国産LLM開発や、日本企業の活用事例、国内ベンチャーの資金調達動向。

【こんな方におすすめ】
●生成AI・AIエージェントのビジネス活用を検討している経営者・担当者
●AI産業の市場動向、資金の流れ（VC・投資）を把握したい投資家・アナリスト
●ビッグテックやスタートアップの最新戦略を知りたいビジネスパーソン
●技術の専門用語ではなく、ビジネスの文脈でAIを理解したい方

1. 生成AIの基本的な仕組みとその市場
　1.-1 生成AIの定義
　1.-2 シングルモーダル生成
　1.-3 マルチモーダル生成　　　
　1.-4 代表的な生成AIモデル、生成モデル関連技術
　1.-5 トランスフォーマー（Transformer）
1.-6 敵対的生成ネットワーク（Generative Adversarial Network, GAN）
　1.-7 拡散モデル（Diffusion Model）
　1.-8 人間のフィードバックからの強化学習（RLHF）
　1.-9 知識蒸留（Knowledge Distillation）
　1.-10 生成AIの歴史
　1.-11 生成AIの市場規模
　1.-12 生成AIベンチャーの資金調達動向

2. 生成AIのサービス
　2.-1 生成AIのサービスのカテゴリ
　2.-1 大規模言語モデル（LLM: Large Language Models）
　2.-2 スケーリング則（Scaling Laws）
　2.-3 大規模言語モデル（LLM）のサービス（世界）
　2.-4 大規模言語モデル（LLM）のサービス（日本）
　2.-5 画像生成AI（Text-to-Image, Image-to-Image）
　2.-6 動画生成AI（Text-to-Video, Image-to-Video）
　2.-7 音声生成AI、音声合成AI（Text-to-Speech, Speech Synthesis）
　2.-8 音声認識AI（Speech-to-Text）
　2.-9 音声翻訳AI・AI翻訳（AI Speech Translation）
　2.-10 コード生成AI（Code Generation）
　2.-11 3Dモデル生成AI（3D Model Generation）
　2.-12 音楽生成AI（Music Generation）
　
3. AIエージェント関連サービス
　3.-1 AIエージェントとは
　3.-2 自動化・統合化ツール（Automation and Integration Tools）
　3.-3 AIエージェント開発ツール
　3.-4 AIエージェント（ソフトウェア開発）
　3.-5 AIエージェント（検索・データ分析）
　3.-6 AIエージェント（カスタマーサービス）
　3.-7 AIエージェント（セールス・マーケティング）
　3.-8 AIエージェント（デジタルワーカー）
　3.-9 AIエージェント（HRサービス）
　3.-10 AIエージェント（サイバーセキュリティー）
　3.-11 AIエージェント（ホリゾンタルサービス）
　3.-12 AIエージェント（バーチカルサービス）
　3.-13 AIエージェント（ファイナンシャルサービス）

4. 大手テクノロジー企業の動向
　4.-1 Microsoft
4.-2 Apple
4.-3 Alphabet（Google）
4.-4 Amazon
4.-5 Meta
　4.-6 IBM
4.-7 xAI
4.-8 NVIDIA（エヌビディア）
4.-9 Salesforce
　4.-10 OpenAI
4.-11 Anthropic

5. 生成AI関連ベンチャーの資金調達動向
5.-1 大規模言語モデル（LLM: Large Language Models）
　5.-2 動画生成AI（Text-to-Video, Image-to-Video）
　5.-3 AIアバター・動画生成（AI Avator Video Generation）
　5.-4 画像生成AI（Text-to-Image, Image-to-Image）
　5.-5 3Dモデル生成AI（3D Model Generation）
　5.-6 音声生成AI、音声合成AI（Text-to-Speech, Speech Synthesis）
　5.-7 音声認識AI（Speech-to-Text）
　5.-8 音声翻訳AI・AI翻訳（AI Speech Translation）
　5.-9 音楽生成AI（Music Generation）
　5.-10 コード生成AI（Code Generation）
　5.-11 日本の生成AI関連ベンチャーの資金調達動向

6. AIエージェント関連ベンチャーの資金調達動向
　6.-1 自動化・統合化ツール（Automation and Integration Tools）
　6.-2 AIエージェント開発ツール（AI Agent Development Tools）
　6.-3 AIエージェント（ソフトウェア開発）
　6.-4 AIエージェント（検索・データ分析）
　6.-5 AIエージェント（カスタマーサービス）
　6.-6 AIエージェント（セールス・マーケティング）
　6.-7 AIエージェント（デジタルワーカー）
　6.-8 AIエージェント（HRサービス）
　6.-9 AIエージェント（サイバーセキュリティー）
　6.-10 AIエージェント（ホリゾンタルサービス）
　6.-11 AIエージェント（バーチカルサービス）
　6.-12 AIエージェント（ファイナンシャルサービス）
　6.-13 日本のAIエージェント関連ベンチャーの資金調達動向

7. 生成AI・AIエージェント関連ベンチャーとM&Aの動向
　7.-1 世界の生成AI・AIエージェント関連ベンチャーとM&Aの動向
　7.-2 日本の生成AI・AIエージェント関連ベンチャーとM&Aの動向

著：黒田達郎
1970年生まれ。慶應義塾大学大学院経営管理研究科修士課程修了。
1999年「日本オラクル」入社。事業開発部および社長室にて、子会社設立、JV設立、VB投資、新規事業立上げ、事業提携等の業務に携わる。
2004年「サイバーエージェント」入社。社長室および投資事業グループにて、M&A、Fund組成、JV設立、VB投資、事業提携等の業務に携わる。
2006年「シーエー・モバイル(サイバーエージェント子会社)」入社。投資事業推進室長として、VB投資、事業提携を展開した。
2011年「クロダアンドパートナーズ(KAP)」設立。代表取締役に就任。ベンチャーの事業計画作成支援、資金調達支援、事業開発支援を展開。社外取締役、監査役の実績も多数
2017年4月より2022年8月まで、SBI大学大学院(MBA)講師。Manegetech株式会社監査役