AIエンジニアリング

AIエンジニアリング｜オライリー・ジャパン

基盤モデルを使うアプリについて、評価、指示設計、検索、追加学習、データ整備、推論の運用を扱う書籍。

出版社の書誌情報と目次に基づく学習範囲の紹介です。実読・演習実行による評価ではありません。

書誌・著者・翻訳：Chip Huyen　著、加賀谷諒、菅野憲也　訳／確認 2026-09-14／https://www.oreilly.co.jp/books/9784814401383/

書誌・発行日と分量：2025-11-28発行 / 544ページ（出版社表記）／確認 2026-09-14／https://www.oreilly.co.jp/books/9784814401383/

書誌・ISBN：978-4-8144-0138-3／確認 2026-09-14／https://www.oreilly.co.jp/books/9784814401383/

学習内容・扱うテーマ：LLM / 評価 / RAG／確認 2026-09-14／https://www.oreilly.co.jp/books/9784814401383/

書誌・原書：AI Engineering／確認 2026-09-14／https://www.oreilly.co.jp/books/9784814401383/

対象：本書のテーマを体系的に学びたい読者。必要な数式・コードの水準は目次と試し読みで確認。。形式：書籍。言語：日本語。利用条件：有料書籍。紙・電子版の有無、価格、在庫は出版社の公式ページで確認。

確認事項（編集部）：発行時点の内容です。利用するライブラリ・クラウドサービスの現在の仕様、正誤表、サンプルコードの動作条件を確認してください。

出典：オライリー・ジャパン「AIエンジニアリング — 書誌・目次」／公開・更新情報：2025-11-28／確認日：2026-09-14／https://www.oreilly.co.jp/books/9784814401383/

LLMアプリの評価・検索・運用を、個別の技術記事から体系へつなげたい

編集部の整理 · 2026-09-15

基盤モデルを使うアプリの設計を、評価、指示設計、検索、データ、推論運用などのテーマで確認する書籍です。目次を自社アプリの課題と照合し、『回答品質を確かめたい』『追加情報を参照させたい』『運用条件を整理したい』といった問いごとに必要な章を探す読み方ができます。

以下は公開情報を踏まえた手順の提案です。当社による製品検証・受講・実読の結果ではありません。

1. 課題と目次を対応させる：いま説明できないことを三つ程度書き、関連する章を出版社の目次で探します。章題だけで解説の深さを断定せず、試し読みで確認します。

2. 現在の環境と書籍の前提を照合する：使用するモデル・API・ライブラリの条件と、正誤表を確認します。発行日が新しいことだけを現在の仕様への適合保証にしません。

3. 読んだ章から設計メモを作る：適用する判断、根拠、適用しない条件を一組で残します。演習を実行した場合は、読書のメモと実行環境・結果を分けて記録します。

書誌・目次に基づく案内であり、全編実読やサンプル実行のレビューではありません。書籍を参照した設計判断は、現行の公式仕様と自社の試験で確かめてください。