はじめに

１章　本書の流れ


２章　生成AIはどうやって文章を生成しているのか

生成AIの歴史とその仕組み

【コラム】生成AIの学習

なぜ言語を扱うのは難しかったのか　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

なぜ生成AIは実現できたのか

【コラム】ディープシーク（DeepSeek）の登場


３章　生成AI単体（LLM）の特性と問題点

生成AIの基本的な特性

基本的な特性が引き起こす問題点

活用事例からみる生成AIの活かし方

幻覚を抑えるための工夫（プロンプトエンジニアリング）

【コラム】本文中学習

【コラム】創発的能力 （Emergent Abilities）

外部からの情報を組み合わせるプロンプトエンジニアリング

【コラム】RAGの検索性能を向上させるさまざまな観点　

幻覚の傾向と、その対策方法

生成AIが苦手な状況とは？

生成AIの効果的な活かし方

【コラム】その他のプロンプトエンジニアリング


４章　能力の「ツギハギ」で生まれる生成AIの真価と可能性

特性１：既存の外部ツールと容易に接続できる

【コラム】シンボリック推論と生成AI

特性２：未知の外部ツールと容易に接続できる

特性３：外部ツールを駆使し、試行錯誤して正解を求めることができる　　

特性４：正確な仕組みがわからないパーツも生み出せる

「フランケンシュタインの怪物」化が導く生成AIの可能性


５章　生成AIにできること、できないこと

知性に求められる4つの力

４つの力の観点で見る、生成AIが持つ知性の実態

生成AIと歩む人間の未来

【コラム】生成AIのリスク


あとがき