■対象読者
本書では次のような方々を主な対象読者として想定しています。
①生成AIによって業績をアップしたい経営企画部、DX推進部、情報システム部の方々
②生成AIをソフトウェア開発やシステム開発に活用したいシステムエンジニア
③生成AIを業務でフル活用したい一般の業務担当者
③生成AIを活用して生産性を高めたいデータサイエンティスト
④プロンプトエンジニアリングやRAGなど、生成AIの活用テクニックを学びたいエンジニア

■本書の構成
本書は1章から3章までを「基礎知識編」、4章以降を「ユースケース編」とし、以下の流れで解説します。

・1章 生成AIとは？：生成AIとは何かをご説明します。また、各企業での典型的な取り組みや、日立グループの取り組みもご紹介します。
・2章 生成AI活用に必要なこと：生成AIの活用に必要な、生成AIの関連サービス、システム／環境、利用ガイドライン、デジタル人材についてご紹介します。
・3章　生成AIプロジェクトの進め方：企業内で生成AIプロジェクトをどう進めて行くのか、基本的なプロセスと各ステップでの作業をご紹介します。
・4章〜8章　生成AI活用ユースケース：企業における代表的なユースケースをご紹介します。
①社内での一般利用（4章）
②システム開発の生産性向上（5章）
③コールセンターでの活用（6章）
④社会インフラの維持・管理での活用（7章）
⑤データサイエンティストによる活用（8章）
これらのユースケースにおけるプロンプトエンジニアリングやRAGなど、生成AI活用に必要なテクニックも併せてご説明します。
・9章　生成AIの未来：今後、生成AIがどう企業の中で使われていくのか、未来像について考えます。

生成AIは2023年から大きなブームとなり、企業内での活用が始まりましたが、本書を通じて生成AI活用がさらに進むことを期待します。　（本書まえがきより抜粋・編集）

【基礎知識編】

第1章　生成AIとは？

1.1　生成AIとは何か？
1.2　企業での取り組み
1.3　日立グループの取り組み

第2章　生成AI活用に必要なこと

2.1　生成AIサービス
2.2　システムと環境
2.3　利用ガイドライン
2.4　デジタル人材（プロンプトエンジニア）

第3章　生成AIプロジェクトの進め方

3.1　プロジェクトの構成プロセス
3.2　業務分析およびユースケースの洗い出し
3.3　活用方法の具体化・実現性検証
3.4　生成AIシステムの開発と業務での運用

【ユースケース編】

第4章　社内での一般利用

4.1　業務によくある課題
4.2　業務での適用箇所
4.3　資料草案の作成
4.4　アイデア出し（ブレインストーミングの相手）
4.5　情報の収集（検索エンジンとしての利用）
4.6　表計算ソフトの関数の作成
4.7　プロンプトエンジニアリング

第5章　システム開発の生産性向上

5.1　システム開発の課題
5.2　システム開発プロセスでの適用箇所
5.3　システム開発における活用事例

第6章　コールセンターでの活用

6.1　コールセンター業務の概要
6.2　生成AIの適用箇所
6.3　コールセンターでの活用事例（RAG編）

第7章　社会インフラの維持・管理での活用

7.1　社会インフラの維持・管理が抱える課題
7.2　生成AIの適用箇所
7.3　設備異常の画像生成
7.4　鉄道メタバースでの活用
7.5　プラントメタバースでの活用

第8章　データサイエンティストによる活用

8.1　データサイエンティストの業務内容と課題
8.2　データ分析プロセスでの適用箇所
8.3　データサイエンス業務への活用事例
8.4　データサイエンス業務に役立てるために必要なこと

【最終章】

第9章　生成AIの未来

9.1　さらなる進化と広がる用途