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AIエージェントを業務にどう導入するか――。企業が向き合う、そんな問いに答えるのが本書です。自社の業務に適したAIエージェントは、どのような構成なのか、AIエージェントの検討・導入にはどのような体制が必要なのか。こうしたAIエージェント導入における様々な判断を自ら行えるようになるために、本書ではまず、AIエージェントの仕組みを体系的に理解することを目指します。

例えば、「用語はわかるのに全体像が見えない」「デモは動くのに自社業務で使える構成が描けない」「ベンダーの提案を受けてもその良し悪しが判断できない」――。AIエージェントの導入を検討する現場で、そんな悩みを抱えている人は少なくないでしょう。いま最も不足しているのは、個別ツールの知識ではなく、判断の土台になる体系的な理解です。

本書では、LLM・ワークフロー・エージェントの境界線にはじまり、LLMインフラの選定、ベクターDBとRAG、Function Calling、MCPといった基盤技術を整理したうえで、LangGraphによる実装の勘所、社内ナレッジ検索・商談準備・文書レビューといった典型構成の解剖、そして評価と観測性・ガードレール・コスト設計・知識ベース運用（ETL）まで、導入判断から運用までを一貫した視点で把握できます。コードを書かない意思決定者にも、実装を任されるエンジニアにも、「誰に何を依頼し、何を基準に判断するか」がわかる構成にしています。

今まさにAIに関する提案を受けてその評価を迫られている方や、これからAIエージェントの検討を始めるにあたって全体像をつかみたい方などが、最初に手に取る一冊として最適です。