■ 『AIの核心』AI時代の自動化技術とAIエージェント 理論編
『AIの核心』AI時代の自動化技術とAIエージェント 理論編
風呂井 仁 著
第1章 なぜ今、AIエージェントを「冷静に」見る必要があるのか／第2章 情報システムの不動の構造：DB・プロセスポイント・組織活動の証跡／第3章 プロセス改善はなぜ失敗するのか／第4章 統制と改善の分離——ゲートを中心に設計する／第5章 AIエージェントを支える技術——何が「できる」のかを正確に知る／第6章 命令設計——人間とAIの境界線を言葉で引く／第7章 AIエージェントの正体——「使いやすくなったマクロ」としての再定義／第8章 「型」と「使い捨て」——本書の中心命題／第9章 リソースの負荷を減らせば、プロセスは見えてくる／第10章 組織論としての補論：新しい役割と、見える化・引き継ぎの再定義／第11章 組織知と現場改善は、なぜ分離できないのか／第12章 AIエージェントガバナンス——事業会社が守るべき最低限の原則／第13章 AIエージェント案件のRFP設計——何を書けば、何が守れるか／第14章 AIエージェント成熟度モデル——自組織の現在地を診断する
■ 『AIの核心』組織知と検索拡張生成 理論編
『AIの核心』組織知と検索拡張生成 理論編
風呂井 仁 著
１章 なぜLLMだけでは組織に使えないのか／２章 RAGを導入できる組織の条件－－組織知成熟度と導入適正診断／3章 RAGを支える基礎技術の原理／4章 RAGアーキテクチャの設計
／5章 RAGの実務運用とAIガバナンス／第6章 RAGプロジェクトの発注設計とプロジェクト統制の基盤
■ 『AIの核心』 ディープラーニングの原理・本質から実践までわかる本
『AIの核心』シリーズ
ディープラーニングの原理・本質から実践までわかる本 理論編１
～DLを取り巻く環境と理論基盤
風呂井 仁 著
１章 AIの全体像とDLの位置づけ／２章 数学的基礎／３章機械学習
『AIの核心』シリーズ
ディープラーニングの原理・本質から実践までわかる本 理論編２
～深層学習の基礎、CNN・RNN・
Transformer・汎化性の向上テクニック
風呂井 仁 著
4章 深層学習（DL）の基礎／4.0 ニューラルネットワーク
～単純パーセプトロンから深層学習へ～／4.1 多層パーセプトロンと学習の仕組み／4.2 DLモデルの進化と分野適用～CNN, RNN, Transformer～／4.3 使えるNN構成のための汎化性能向上テクニック
『AIの核心』シリーズ
ディープラーニングの原理・本質から実践までわかる本 理論編３
～深層学習の応用①（画像認識・物体検出・
セマンティックセグメンテーション・
自然言語処理・音声処理）
風呂井 仁 著
5章 深層学習（DL）の応用／5.1 画像認識／5.2 物体検出／5.3 セマンティックセグメンテーション／5.4 自然言語処理／5.5 音声処理
『AIの核心』シリーズ
ディープラーニングの原理・本質から実践までわかる本 理論編４
～深層学習の応用②（生成モデル・
深層強化学習・様々な学習方法・
説明性）、開発・運用環境
風呂井 仁 著
5章 深層学習（DL）の応用／5.6 生成モデル／5.7 深層強化学習／5.8 様々な学習方法／5.9 深層学習の説明性／6章 開発・運用環境
■ 『AIキャリア』JDLA E資格対策 論点整理＋問題演習
『AIキャリア』JDLA E資格対策 論点整理＋問題演習 上巻
風呂井 仁 著
0 〜E資格試験を理解する〜／1 数学的基礎／2 機械学習／3 深層学習の基礎
『AIキャリア』JDLA E資格対策 論点整理＋問題演習 下巻
風呂井 仁 著
4 深層学習の応用／5 開発・運用環境
