AIエンジニアリング ―基盤モデルを用いたAIアプリケーション開発の基礎と実践

訳者まえがき

昨今耳にしない日はないAIがAPIを通じて簡単に利用可能になったのはここ数年の話です。この変化が本書の核心的なテーマである、基盤モデルを使ってアプリケーションを構築するプロセス、AIエンジニアリングの発展を促しました。

著者のChip Huyen氏は、NVIDIAやSnorkel AIでの実務経験を持ち、スタンフォード大学で機械学習システムデザインを教えていた経歴の持ち主です。前著『Designing Machine Learning Systems』（邦訳『機械学習システムデザイン』オライリー・ジャパン）はAI分野のベストセラーとなり、10言語以上に翻訳されるなど、世界中で高い評価を得ています。そんな彼女の新著である本書は、2025年の出版以来オライリー学習プラットフォームで最も読まれている本となっています。

本書において、AIエンジニアリングは「基盤モデルを使ってアプリケーションを構築するプロセス」として定義されています。かつては高度な専門知識が必要だったAIアプリケーション開発が、今ではAIの経験を問わずに、Model-as-a-Serviceのアプローチによって強力なAIアプリケーションを構築できるようになったのです。

本書の内容は正にAIエンジニアリングの教科書とも呼ぶべきものになっており、基盤モデル自体の仕組みと、アプリケーションへの適応で肝となる評価手法の解説から始まります。その後、プロンプトエンジニアリング、RAG、エージェント、ファインチューニングといった技術について深掘って行きます。さらに、AIアプリケーションを継続改善するためのデータセット拡張方法やフィードバックループの構築方法、そして推論を最適化する方法など、より高度な応用技術についても解説しています。 ...