この一冊で深く理解する LLM・RAG・AIエージェントの本質: 60の要点のChain-of-Thoughtで構造的に読み解くAIの進化と未来 (AIファイナンス応用研究所)

この本について

業務でRAGを触っていると、「検索が微妙にズレる」「固有名詞が通じない」「仕組みとして理解できているつもりなのに、設計で毎回つまずく」みたいなモヤモヤってありませんか。自分もその沼にハマり続けていて、結局どこで判断を誤っていたのか、整理しきれないまま時間だけ過ぎることがよくあります。 この本は、その行き詰まりを“技術の全体像”から立て直すのにちょうどいい一冊でした。たとえば、RAGの精度はモデルよりも検索器の出来で決まるとか、センテンスベクトルやチャンクの切り方が実務に直結しているとか、なんとなく理解していたことを構造として言語化してくれる。また、法務文書のように条件が多い文で検索が破綻しやすい理由や、企業語彙・メタデータ不足がどれほど影響するかなど、現場で起きる“地味だけど致命的な問題”にも丁寧に触れてくれます。 さらに、LLMが内部知識だけで完結しない時代に入りつつある中で、外部検索と生成の境界が溶けていく流れや、RAGからエージェントへと進化する理由までつながるので、自分がどの地点で迷っているのかを把握しやすくなる感覚がありました。設計に悩み続けている人ほど、読みながら自分の思考の抜けを見つけられるはずです。 RAGが「なんとなく動く」から先に進みたい人に刺さる本です。