生成AIは、会社の業務全体を大きく変えつつあり、特にソフトウエア開発の現場では劇的な変化が起こっています。主役となっているのが「AIエージェント」。多様な業務を自動化・変革しようと、多くの企業が導入を進めています。ソフトウエアの開発では、Claude Codeなどの「コーディングエージェント」が主役です。そこで、技術系の書籍を編集している部長2人が、全力でおすすめできるAIエージェント関連の日経の本を10冊紹介します。技術プロダクツユニットクロスメディア編集部の田村規雄部長と日経BOOKSユニット編集部の安東一真部長が解説します。
日経BOOKSユニット編集部長（Bグループ） 安東一真（以下、安東）：「部長2人が全力でおすすめする」という連載の第2弾、今回は、「AIエージェント」を取り上げます。1年前の連載でも取り上げましたが、この1年でかなり景色が変わりましたね。
技術プロダクツユニット クロスメディア編集部長 田村規雄（以下、田村）：はい、1年前は名前だけが先行していて、まだ様子見という企業が多かったように思います。現在は実際の導入事例も増え、書籍がすごい勢いで出ています。今回、AIエージェントとコーディングエージェント（AI駆動開発）に関する日経の本を10冊選んだわけですが、厳選するのに苦労しました。導入前に概要を知るための本だけでなく、実際に開発・運用する際の実践的なノウハウを解説する本がすごく増えました。
安東：AIエージェントを導入して会社の業務をどう改善するかという話と、コーディングエージェントを使ってシステム開発を効率化する「AI駆動開発」の話で、大きく2つに分かれますね。
AIエージェント導入を考えたら最初に読んでほしい1冊
田村：まず、前者のAIエージェント導入の話からいきましょうか。最初におすすめしたいのは、『 AIエージェント導入を任されたら読む本 』です。書名の通り、AIエージェント導入を担当することになった人に最適です。
「自社の業務に適したAIエージェントの構成は、どのようなものが望ましいのか」「その構成を実現するためには、誰に何を依頼すべきなのか」――。そんな悩みを抱えている導入担当者が、AIエージェントの仕組みを体系的に理解して、ベンダー提案を適切に評価したり、構成や運用の要件を判断したりできるように、必要な知識をまとめています。
単なる座学で終わらないように、最小構成のAIエージェントを実際に構築するハンズオンパートも用意しています。実際に組み上げて動かすことで、「中で何が起きているのか」を体感しながら理解を深められます。
安東：なるほど。AIエージェントを導入しろと言われて悩んでいる方は多そうなので、うってつけの内容ですね。
「Copilot Studio」が動画で実践的に学べる
田村：企業の実務に即したAIエージェントの作り方や運用方法を、より具体的に解説した本も紹介しましょう。『 Copilotエージェントの教科書 』は、マイクロソフトが提供するAIエージェントのプラットフォーム「Copilot Studio」を用いたAIエージェントの実装を、運用やガバナンスなどを含めて徹底的に解説した1冊です。2026年3月に発売した後すぐに増刷がかかり、3刷6100部と堅調に売れ続けています。
著者の一人、吉田大貴さんは、米マイクロソフトで生成AI Agents FDEチームの管理職Principal PM Managerを務めている方です。つまり、本家の“中の人”が自ら書き下ろしたCopilotエージェントの解説書ということで、内容については折り紙付き。しかも、要所要所にQRコードが掲載されていて、それを読み取ってWebにアクセスすると、詳しい操作手順を動画で視聴できたり、本で使っているプロンプトのテキストをコピペできたりします。
A5判で384ページあるのですが、吉田さんから「書きたいことがたくさんあるし、手順をすべて書いていると何百ページにもなってしまうので、詳細は動画で見せる形にしたい」と提案があり、このような仕掛けになりました。そんな吉田さんの“Copilot愛”に満ちていて、とても充実した内容になっています。ちなみに、もう1人の著者の吉田まみなさんも、以前は米マイクロソフトに在籍していた方です。ご夫婦のお二人が協力して、決定版といえるようなCopilotエージェントの解説書に仕上げてくれました。
安東：Copilot Studioは前回紹介した『 Microsoft 365 Copilot活用大全 』でも簡単に利用例を紹介しているのですが、実際に詳しい機能については、本書で初めて知りました。骨太で良い書籍ですね。
AIエージェント導入・運用の設計方法を解説
田村：書籍『 AIエージェント 導入・開発・運用 トータルガイド 』も、AIエージェントの導入から運用までをじっくり解説した、超骨太な本です。こちらは、特定のツールには依存していません。また、実装の手順や操作を具体的に見せるのではなく、ツールの違いや技術の変化にかかわらず重要となる、設計上の原則や判断の枠組みを示すことに焦点を当てています。
序文にも書かれていますが、AIモデルの性能は日々向上し、フレームワークは入れ替わり、ツール連携の標準プロトコルも進化します。その一方で、「確率的な振る舞いをするシステムをどう制御するか、自律的に判断するソフトウエアにどこまで権限を委ねるか、外部世界に不可逆な操作を行うエージェントの品質をどう評価するか」といった点は、技術の進歩にかかわらず常に付きまとう問題といえます。この本では、AIエージェントが従来のソフトウエアと異なる性質として、「確率的な振る舞い」「自律的なツール選択」「外部世界への作用」という3つを挙げています。この3つを前提とした新しい「設計」「テスト」「運用」の枠組みを築くことが、組織のAIエージェント導入には不可欠であり、その枠組みを体系的に論じているのが本書だというわけです。
B5変形判で408ページもありまして、まさに「トータルガイド」といえる構成になっています。
LayerXの松本CTOが説く、AI社員の育て方
安東：私が紹介したいのは『 生成AI「戦力化」の教科書 』です。これは実際には「AIエージェントの本」ではありません。生成AIを新人社員のように扱い、会社の業務にどう組み込むかを説いた本です。現在紙版は3刷、1万2000部を発行していて、電子版だけでも3000冊以上売れています。LayerX代表取締役CTOの松本勇気さんの書籍です。
会社の業務に生成AIを組み込む方法を実にわかりやすく解説しています。AIはすこぶる優秀ですが、具体的な業務については知りません。東大を首席で卒業した新人が入社したといっても、いきなり稟議書を書かせるようなことはしないですよね。会社独自の仕事の進め方（ワークフロー）と、会社独自の業務内容（ナレッジベース）をまず教える必要があります。生成AIもこれと同じです。
本書では、生成AIが自社の仕事をうまく実行できるようにするため、上記のワークフローとナレッジベースをどう作るかを具体的に解説しています。
AIエージェントについても1章を割いて解説しています。AIエージェントは自分で仕事の進め方を計画して、自律的に業務をこなしていくのが特徴です。一方、そもそも仕事の進め方が決まっている業務は多くて、その方が生成AIによる自動化は容易です。生成AIが作る「計画」は往々にして変な方向に行きがちだからです。そうした業務を無理にエージェント化しても効果は限定的です。生成AIへの期待値を正しくコントロールして、投資効果がある業務から生成AIを適用していき、AIエージェントが当たり前になる時代への基盤を作るべきと本書は説きます。
自然言語でコーディングの指示をする「バイブコーディング」を知る1冊
安東：ソフトウエア開発は、生成AIの影響を最も受けている仕事といえるでしょう。「自分でコードを書く機会が大幅に減った」という声も聞かれます。今やITエンジニアの仕事は、「何を作るのかを指示すること」や「成果物をレビューすること」の比重が高まりつつあります。ここからは、「AI駆動開発」の話題で本を紹介していきたいと思います。
今回、「AI駆動開発」をテーマに4冊選んだのですが、同じAI駆動開発についての本といっても、著者自身の経験によって、捉え方やアプローチが全く違うんだと実感しています。
まず私が最初に紹介したいのは、『 バイブコーディング～生成AI→チャット→エージェントによる「本番品質のソフトウェア」の未来 』です。著者は、米国の著名なエンジニア2人で、いわゆる「DevOps」の普及に大きな貢献をしたジーン・キム氏と、GoogleやAmazonなど名だたる企業を渡り歩いてきた筋金入りのプログラマであるスティーブ・イェギ氏です。ともに50代のベテランエンジニアです。
本書の特徴は、トップエンジニアの2人が数々の失敗をしながら、自らAI駆動開発に取り組んだ結果から、大量のノウハウを伝授していることです。（Gitリポジトリ上の）コードをAIが丸ごと消してしまったり、AIが作るコードがどんどん肥大化してメンテ不能になったりといった経験から、何をすべきかを語ります。生成AIの仕組みも解説しながら、「なぜそれが必要なのか」が実例とともに示されるのが本書の最大の特徴でしょう。
2人は、AI駆動開発には元々懐疑的でした。最初に挑戦したのは2024年2月と比較的最近のこと。当時はチャットベースの開発が主流でしたが、47分間のペアプログラミングで当人にとっても驚くべき成果を上げます。2025年に入ってコーディングエージェントのClaude Codeが登場し、エージェントベースの開発が主流になります。その解説の中で本書では、例えば、開発プロジェクト全体で守ってほしいルールを書く「Agent.md」の重要性が示されます。それをやらないと何が起こるのかが実例で示されるのがポイントです。
これからバイブコーディングをやってみたいと思っている方には、チャットベースからエージェントベースまで、著者に起きた出来事を疑似体験しながら、学んでいくことができます。
田村：ちなみに「バイブコーディング」と「AI駆動開発」という言葉が出てきていますがどう使い分けているのでしょうか？
安東：バイブコーディングは、「こんな感じのアプリを作って」といった雰囲気（バイブス）でAIにお願いしながら開発する手法として提唱されました。実際に簡単なゲームアプリなどを簡単なプロンプトで作れるデモを見た方も多いのではないでしょうか。一方、そういう方法では大規模なソフトウエアの開発は難しいので、要件定義から設計、実装、テストといった開発サイクル全体で生成AIを活用しようというのが「AI駆動開発」といわれています。
ただし、本書では、1人の開発者が雰囲気で作るところから始まり、後半はチームでの開発、組織全体での開発へと発展させていきます。これはAI駆動開発の考え方そのものです。本書の原書が書かれたのは2025年で、当時はあまりはっきり両者を区別していなかったのかもしれません。
本書は読者として、デザイナーなど普段コードを書かない人も想定していて、「こういうツールがあったらいいな」という思いつきで、すぐに作れた事例も紹介しています。バイブコーディングで十分に役立つケースも実際には多いわけです。プログラミングはかじったことがあるけれど、ちゃんと役立つソフトウエアは作ったことがないという方にも、ぜひおすすめしたいです。
また、序文をアンソロピックCEOのダリオ・アモデイ氏が書いていて「ソフトウェア開発の革命は、AIが労働市場に与える先行指標だ」と指摘しているんですよね。バイブコーディングをしてみれば、今後、自分の仕事がどう変わるかのヒントにもなりそうです。
田村：なるほど。実は私もバイブコーディングをやっていまして、先日、書籍の販促用ツールをClaudeで作ったばかり。社内で共有すると、日経BOOKプラス編集部では「神ツール」と呼ばれ（笑）、業務効率化が実現できたようです。書籍作りの仕事もいろいろと変わりそうです。
安東：そのツールは、うちの編集部でも活用しています！
192ページでツールとトレンドを一気に押さえられる、AI駆動開発の入門書
安東：実際に利用したいAI駆動開発のツールや、AI駆動開発のトレンドなどを押さえておきたい人には、『 AI駆動開発入門 』をおすすめします。増刷もして、しっかり売れている本です。
こちらはAWSベースの開発会社として著名なクラスメソッドの佐藤智樹氏の書籍です。自社でAI駆動開発を組織的に推進する中で得られた知見がまとまっています。Claude Code、Devin、GitHub Copilot、Cursorなど多様なツールについて紹介し、要件定義から設計、実装、テスト、運用まで、コーディングエージェントを具体的にどう活用していけばよいかを解説しています。
コーディングエージェントの登場によって、変わること・変わらないことを一つの章でじっくり解説しているのも特徴です。エンジニアにとって、アーキテクチャやアルゴリズムといった基本知識は今後も変わらず役立つ、というのは変わらないことの一例ですね。
分厚い技術書が多い中で、本書はA5判で192ページと非常にコンパクトです。現在のAI駆動開発の全体像について、さくっと理解したい人におすすめです。
ソフト開発のAIエージェント「Devin」の解説ならこの1冊！
田村：なるほど。『 AI駆動開発入門 』の中でも紹介されている「Devin」については、うちの編集部でも解説書を出しました。『 DevinではじめるAI駆動開発 』は、Devinを用いたAI駆動開発の具体的な手順を解説する数少ない書籍です。
Devinは「自律型AIエンジニア」と呼ばれるように、単にコーディングを支援するツールではありません。それ自体が「1人のソフトウエアエンジニア」のように、自律的にリポジトリを読み、計画を立ててコードを書き、プルリクエスト（変更依頼）を出すところまで進めてくれます。
そんなAIエンジニアをどのように活用すれば期待どおりのプログラムを生成させられるのか、どのように検証すれば品質を担保できるのかなど、適切で効果的なAI駆動開発の手法を解説しているのが本書です。
実際にDevinを導入して現場で試行錯誤してきたULSコンサルティングのメンバーが執筆し、その知見を1冊に凝縮しました。
グラファーが実践するAI駆動開発の組織導入ノウハウ
田村：一方、AI駆動開発を効果的に行うための「チーム作り」に焦点を当てた書籍も出しています。『 AI駆動開発チームの作り方・育て方 』です。ソフトウエア企業グラファーの経営者である著者が、全社を挙げてソフトウエア開発の「AI武装」を行った経験を基に、AIを前提とした最適なチーム編成と人員のアサイン、業務分担などのノウハウを解説しています。「なぜ、AIコーディングツールを導入しても、チームの生産性は思うほど上がらないのか」という問題を解決するための知見が詰まった1冊です。
生成AIがあれば、仕様とコードが同期する世界を実現できる
安東：今年3月に発売した『 仕様駆動開発 実践入門 』は、私が担当した書籍です。仕様駆動開発は、AI駆動開発の中でも「仕様を書くこと」を起点に開発を進める手法です。GitHubやAWSが専用のツールを出していて、本書でも解説しています。
著者は、元NTTデータの田中秀樹さん（株式会社エルブズ）と、執筆当時はNTTデータグループ執行役員技術革新統括本部長の田中秀彦さん（現在はNTTデータ先端技術代表取締役社長）の「田中さんコンビ」です。
エルブズの田中さんは、10年、20年と使われ続ける官公庁向けの巨大システムの開発も経験されています。ウォーターフォールできっちり開発するのが当たり前の世界で、昔は分厚いバインダーの仕様書を片手に首っ引きで開発を進めるイメージでした。普段、アジャイル開発に慣れ親しんだエンジニアなら、きっと腰が引ける世界ですね。
著者と相談して決めた本書の帯コピーは「ウォーターフォールの安定性とアジャイルの柔軟性をAIで両立」です。「ウォーターフォール」という言葉を見るだけで、ネガティブなイメージを持つエンジニアがいそうだったので、個人的にはこれでよいのか悩みました。でも、きっちり仕様を固めて、長年メンテナンスを続けなければならない重要システムの「当たり前」を著者から教わり、これでよいのだと得心しました。
今も昔も「仕様が大事」ということに異論があるエンジニアはいないと思います。ウォーターフォールとアジャイルのどちらでも実現が難しかった「仕様とコードが常に同期する」世界が、AIの助けがあれば実現できるというのが本書の主張です。エンタープライズシステムの開発に、どうAI駆動開発を取り入れていけばよいのか悩んでいる人には、特におすすめしたいです。
骨太で400ページもあるのですが、最初から最後まで、ひたすら仕様の重要さを説いています。仕様をしっかり書いて、育てて、改善を続けられれば、コードはAIが書いてくれるというスタンスです。1年前の企画当時は、本当に仕様を書くだけでいいのか、ちょっと心配していましたが、今となっては当たり前の感覚になりましたね。念のために言うと、もちろん「要件定義」と「設計」だけしか書いていないということはなくて、「実装」「テスト」「運用」まで、7つに分けて本書独自の開発工程を定義していて（GitHubの定義を拡張）、ソフトウエア開発全体で生成AIを使い切る方法を解説しています。
田村：本当に、同じ「AI駆動開発」をテーマにした4冊ですが、それぞれアプローチがまったく異なりますね。自分に合った本を選んで、ぜひ読んでみてほしいです。
エンジニア流、生成AI時代の英語学習法
安東：実は、今回紹介したい本がもう1冊あります。番外編として『 AI駆動英語学習 』という書籍をおすすめさせてください。これは生成AIを使って英語を学習するための本です。英語を苦手と感じているエンジニアや学生が20時間の学習で英語を使えるようになります。
田村：本当ですか？ にわかには信じられないです。
安東：私も最初はそう思いました（笑）。この本の発想のベースの1つが、TEDx Talksでのジョシュ・カウフマン氏の著名な講演『最初20時間 — あらゆることをサクッと学ぶ方法』です。この講演はYouTubeで4360万回も再生されていて、書籍『 たいていのことは20時間で習得できる 』にもなりました。
『 AI駆動英語学習 』は、「20時間で学ぶための教材を、自分用にカスタマイズしてAIに作らせる」というのが最大の特徴です。英語の教材は世の中に無限にありますが、自分に本当にぴったりくるものは存在しません。それが、今の生成AIなら作れるのです。
最初に、自分の英語レベルを判定します。この本では、欧州で定められた語学力指標「CEFR」を活用します。CEFRにはA1、A2、B1、B2、C1、C2というレベルがあり、C2はネイティブレベル、B1は英検2級レベルで「日常会話とやや専門的な会話ができる程度」とされています。私も実際にChatGPTで診断してみました。数問の質問に答えるだけで参考レベルを判定してくれます。私はそこそこ英語に自信がありましたが、最近は外国人に取材する機会も少なくなり、英語力がかなりさび付いている感覚があります。それでも結果は概ねB1レベルでした（文法はA2と判定されました）。自分のレベルが分かれば、生成AIに「私はB1なので、それに合わせて教材を作って」と依頼できるわけです。
興味が持てないテーマで教材が構成されていると学習は続かないものですよね。そこで、自分が興味のある技術分野を指定して教材を作ることもできます。例えば、「Gitについて」とか「大規模言語モデルの起源になったトランスフォーマーの論文について」とか。さらに、英語を使う目的別でもカスタマイズできます。「英語でメールが書けるようになりたい」「客先でプレゼンできるようになりたい」「学会で発表できるようになりたい」といった目的を設定した教材を作れます。
本書では、そうした自分だけの学習を進めるためのプロンプトが大量のように出てきますが、日経BOOKプラス内の 「【AI駆動英語学習】プロンプトのダウンロード」ページ からダウンロードしてコピペできるのもポイントです。
田村：それなら続きそうですね。私も試してみようと思います。
AIエージェントは今、最も旬の話題ですが、今回紹介したおすすめの書籍は、多様な切り口から役立つ情報をまとめています。参考にしていただければ幸いです。
（第3回に続く）
文／安東一真（日経BOOKSユニット編集部長（Bグループ））、田村規雄（技術プロダクツユニット クロスメディア編集部長） 写真／馬本寛子、長野洋子（日経BOOKプラス 手前みそ班）