【読んでみました！】AOAIドーナツ本：Azure OpenAI Service ではじめる ChatGPT / LLMシステム構築入門


2024年1月24日にAzure OpenAI Service について体系的にまとまった書籍、
**Azure OpenAI Service ではじめる ChatGPT / LLMシステム構築入門**
が発売されます！🎉🎉🎉🎉
著者陣より献本いただきましたので、個人の見解となりますが、書評として本書をご紹介したいと思います。

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技術評論社のページはこちら
[技術評論社 Azure OpenAI Serviceではじめる ChatGPT/LLMシステム構築入門](https://gihyo.jp/book/2024/978-4-297-13929-2#toc)

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[Azure OpenAI ServiceではじめるChatGPT/LLMシステム構築入門](https://www.amazon.co.jp/Azure-OpenAI-Service%E3%81%A7%E3%81%AF%E3%81%98%E3%82%81%E3%82%8BChatGPT-LLM%E3%82%B7%E3%82%B9%E3%83%86%E3%83%A0%E6%A7%8B%E7%AF%89%E5%85%A5%E9%96%80-%E6%B0%B8%E7%94%B0/dp/4297139294)

技術評論社のページに著者7名のプロフィールが紹介がされていますが、
日本マイクロソフトでエンタープライズのお客様やパートナー様向けに導入支援や技術支援を行っている方々を中心に、非常に豪華な著者陣となっています。

# 内容構成のご紹介
簡単にではありますが、本書の構成や章立てについてご紹介します。

### 第1部: Microsoft Azure での ChatGPT 活用
**第1章: 生成AIと ChatGPT**
**第2章: プロンプトエンジニアリング**
**第3章: Azure OpenAI Service**

第1部では、主にこれから生成AIや Azure OpenAI Service を使っていく方向けに、導入やそもそも Azure OpenAI Service とは何か、ChatGPTへの指示となるプロンプトの工夫などが紹介されています。

### 第2部: RAG による社内文書検索の実装
**第4章: RAGの概要と設計**
**第5章: RAGの実装と評価**

第2部では、モデルが学習していない内容でも、独自のデータと連携して検索させることで、自然言語で回答させる手法であるRAGについて詳しく載っています。こちらは社内文書検索などのユースケースでは必須といってもよい内容となります。Azure AI Search を用いたキーワード検索、ベクトル検索、ハイブリッド検索、セマンティック検索などについても解説されています。さらに、RAGの評価として、検索精度や生成精度についても触れられているので精度を向上させたい、と考えている人にマッチする内容だと思います。

### 第3部: Copilot stack によるLLMアプリケーションの実装
**第6章: AI オーケストレーション**
**第7章: 基盤モデルと AI インフラストラクチャ**
**第8章: Copilot フロントエンド**

第3部では、LLM をアプリに組み込みたいと考えている人向けの内容となっており、大規模言語モデルを組み込んだアプリケーションである Copilot を開発するために必要な技術的要素をまとめた Copilot Stack の考え方について紹介されています。また、フロントエンド、AI オーケストレーション、基盤モデル、AI インフラストラクチャそれぞれについて解説があります。さらに、モデルサイズの圧縮方法として量子化(Quantization)や蒸留(Distillation)といった手法の紹介もあり、とても読みごたえがあります。

### 第4部: ガバナンスと責任あるAI
**第9章: ガバナンス**
**第10章: 責任あるAI**

第4部ではガバナンスという観点で、組織全体で効果的にLLMアプリケーションを開発・運用していくための共有基盤を含めた解説が載っています。またトークンの制限に対応するための負荷分散方法についても詳しく書かれています。さらに、責任あるAIを実践するための手法の紹介などがあります。

# 個人的におすすめなポイント

- 図表やスクリーンショット、コード、手順などが豊富に掲載されている
気になった部分だけでも実際に手を動かして学べると思います。また日本語の丁寧な解説がついているため、とてもわかりやすいと感じました。

- コラムがおもしろい
ちょこちょことコラム形式で、アップデート情報や豆知識的な内容が紹介されていておもしろいので、飛ばさず読んでみると良いと思います！

# 感想
本業と並行して、書籍の形でこれだけの情報をわかりやすく体系的にまとめるというのは、苦労という言葉では言い表せないほどだと思います。また校正段階中にも新たな発表や名称変更などどんどんアップデートが入ってくる状況での執筆だったと思いますので、著者陣の皆様の想いと努力には尊敬しかありません。

著者の一人で全体統括をご担当されていた永田さんの書籍執筆ブログはこちらになります。
https://zenn.dev/shohei_aio/articles/aa171a82674c2b


クラウドの良いところとして、生成AIのような最新技術がいちはやく機能追加され、利用できるという点があります。それゆえ、技術のアップデートが激しく1年前の情報はすぐに古くなってしまうという面もあります。

**あくまで最新情報は [公式ドキュメント](https://learn.microsoft.com/ja-jp/docs/) などで確認していただく**ことを大前提として、書籍として手元にこの本があると、

- そういえば、ここどうなってたっけ？ と疑問が出たら
→ パッと読み返して確認する
- 社内の生成AI人材が足りない…育成するにも時間や人が不足している…
→ 教科書的に一通り読んでもらう、輪読する
- サンプルコードの手順を日本語で知りたい…
→ Githubレポジトリのサンプルコードと書籍で勉強する

といった形で、活用いただけるのではないかと思います。
今後も進化していく分野だとは思いますが、
**核となる技術に関する情報の質はとても高いと感じました。**
みなさまもぜひ読んでいただければと思います！
以下リンク再掲します。

[Azure OpenAI ServiceではじめるChatGPT/LLMシステム構築入門](https://www.amazon.co.jp/Azure-OpenAI-Service%E3%81%A7%E3%81%AF%E3%81%98%E3%82%81%E3%82%8BChatGPT-LLM%E3%82%B7%E3%82%B9%E3%83%86%E3%83%A0%E6%A7%8B%E7%AF%89%E5%85%A5%E9%96%80-%E6%B0%B8%E7%94%B0/dp/4297139294)

# 最後に
微力ではありましたが、書籍の校正段階からレビューをさせていただく貴重な機会をいただきました。心より感謝申し上げます。

# 余談
OpenAI 社のロゴがドーナツのフレンチ〇ルーラーに似ていることから
通称「**AOAIドーナツ本**」となっているそうです。
既に私の頭も、「AOAIドーナツ本」として認知しています。ブランディングもさすがです🍩