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◆◆AIエージェントを使いこなすための「入門」と「実践」の決定版◆◆
生成AIの進化形として注目される「AIエージェント」。日立グループではAI CoE（Center of Excellence）を中心に、全社での活用を推進し、そこで得た知見を実務へフィードバックしてきました。
本書は、その成果を体系化したものです。オフィスワークやシステム開発・運用における活用はもちろん、金融・製造・鉄道・電力といった産業分野での導入事例まで幅広く紹介。国内屈指の実績に裏付けられたノウハウを惜しみなく開示します。
数ある関連書籍の中でも、本書は理論や概念にとどまらず、現場で即座に活かせる“真に使える一冊”として仕上げられています。

■本書の構成
本書は第2章を「技術編」、第3章から第5章までを「活用編」とし、以下の流れで解説します。

・第1章　AIエージェントとは？
AIエージェントの基本概念、定義、特徴、代表的な活用例を通じて、AIエージェントの全体像を解説します。

・第2章　AIエージェントアプリケーションの開発
AIエージェントを業務で機能するアプリケーションとして構築するための設計・開発手法を解説します。オーケストレーション、MCP/A2A連携、認証・認可、オブザーバビリティ、データ基盤など多様な要素の連携が不可欠であり、それらをどう組み合わせ実装するかを具体的に示します。

・第3章　オフィスワークでのAIエージェント活用
バックオフィス業務におけるAIエージェント活用を、日立グループの事例で紹介します。社内文書とWebを横断検索するエージェントや、営業事務・マニュアル更新を効率化するエージェントなど、業務自動化を実現した具体例を取り上げます。

・第4章　システム開発・運用保守でのAIエージェント活用
AIエージェントを活用したシステム開発支援や運用業務の効率化について解説します。具体的なシステム開発や運用保守の事例とともに、先行的研究の状況や将来の展望についても説明します。

・第5章　多様な業界・現場でのAIエージェント活用
金融、製造業、鉄道、電力といった業界別に、AIエージェントの導入とその成果を解説します。日立グループが実際に取り組んできた事例に基づき、導入の背景や工夫点を紹介します。

・第6章　今後の発展
　AIエージェントの今後の進化の方向性として、フィジカルAIによる活用範囲の拡大を取り上げます。また、社会や業務への定着に伴い求められるUI/UXの重要性や、機能安全・標準化の動きについても解説します。

（本書まえがきより抜粋・編集）

第1章　AIエージェントとは？

[技術編]
第2章　AIエージェントアプリケーションの開発
2.1 AIエージェント開発全般
2.2 Orchestration
　2.3 MCP / A2A
　2.4 認証と認可
　2.5 Observability
　2.6 データ基盤

[活用編]
第3章　オフィスワークでのAIエージェント活用
　3.1 オフィスワークの課題
　3.2 社内情報検索ｘWeb検索AIエージェントの活用
　3.3 営業事務プロセスを自動化するAIエージェントの活用
　3.4 マニュアル更新プロセスを効率化するAIエージェントの活用
　3.5 マニュアル・在庫データを横断検索するAIエージェントの活用
　3.6 AIエージェントの設計・開発プロセス

第4章　システム開発・運用保守でのAIエージェント活用
　4.1 システム開発・運用保守の概況
　4.2 システム開発AIエージェントとは？
　4.3 システム開発AIエージェントによるシステム開発事例
　4.4 AIエージェントと人間の協調によるシステム開発
　4.5 システムの運用保守でのAIエージェントの活用
　4.6 今後の進化の方向性

第5章　多様な業界・現場でのAIエージェント活用
　5.1 AIエージェントにおける業務知識の活用
　5.2 金融分野でのAIエージェントの活用
　5.3 製造分野でのAIエージェントの活用
　5.4 鉄道分野でのAIエージェントの活用
　5.5 電力分野でのAIエージェントの活用

第6章　今後の発展
　6.1 フィジカルAIの台頭
　6.2 UI / UXの重要性
　6.3 AIの機能安全と標準化