第3部実践

どう使いこなすか

全 7 章。順番に読むのが標準ですが、各章は単体でも読めます。

メール、議事録、企画書、リサーチ。研究で検証された再現性のある型を、ビジネス職の業務シーンに落とし込む。文脈内学習・CoT・Self-Refine・RAG・ReAct を実例で。

プロンプト・RAG・微調整・事前学習の4階層から、PEFT/LoRA、RAGアーキテクチャ、ツール利用、MCP、エージェント、評価とガードレールまで。コストの低い順に試す原則を実務手順付きで体系化。

ChatGPT・Claude・Gemini・Copilot・Grok。2026年5月時点で各社公式ページに記載されているモデル名・コンテキスト長・料金を、すべて出典URL付きで整理する。

料金、機密情報、サービスの違い、使い方の落とし穴、AIコーディング、未来予測まで。検索クエリで来る人が一番知りたい30問に答える。

コード補完からエージェントまでの3世代、Vibe CodingとAgentic Engineering、12の主要ツール、SWE-bench/Aider/Terminal-Bench、CLAUDE.md/AGENTS.md、セキュリティリスクまで。すべて公式情報源と出典URL併記。

並列マルチエージェントは本当に必要か？ Anthropicの公式エンジニアリングブログ（2025/6/13）と業界知見を統合し、適合タスクの見極め、コスト前提、オーケストレーター/ワーカー構成、委譲・暴走防止・検証分離・観測可能性まで体系化。

画像生成のプロンプト型、商用利用権と補償、ツール選定、Sora 2 撤退後の動画ツール地図、音声・音楽生成の使い分け。第4章の分類を実務に翻訳する。