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こんにちは！
この記事では、以下のような疑問にお答えします。
読者の方生成AIのアプリは動いたけれど、品質をどう保って運用すればいいのかわからない！
ぼく作って動かすところから評価と運用、支える仕組みまで、段階別に厳選した5冊をご紹介します。
この記事の内容
この記事では、LLMOps（大規模言語モデルの運用）について学びたい方向けの本を紹介します。
LLMを使ったアプリは、作った時点では完成しません。出力が毎回変わるため、評価のやり方と改善の回し方を決めておかないと、品質が落ちても気づけません。
作って動かすところから、評価と運用の型、支える仕組みの理解まで、段階別に厳選した5冊をご紹介します。
- 評価の物差しの決め方がわかる
- 改善を回す運用の型が身につく
- 基盤やモデルの中身まで理解できる
この記事を書いた人
それでは、中身に入っていきましょう！
ぼく最初に用意するのは評価の物差しです。正解の形を決めてから改善に入ると、変更の良し悪しが判断できます。
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まず作って動かす
［入門］LLMアプリ開発 ——基本・LLMのしくみ・MCP・AIセキュリティ
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月刊誌『Software Design』のLLM特集をもとに、LLMアプリ開発の基本をまとめた入門書です。
LLMのしくみから、アプリへの組み込み方、MCPとの連携まで、今のLLMアプリ開発の全体像をつかめます。
AIセキュリティにも触れていて、運用で気をつけたい点も押さえられます。
まず作ってみたい方におすすめです。
LangChainとLangGraphによるRAG・AIエージェント［実践］入門
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LLMアプリの開発でよく使われるLangChainとLangGraphを使って、RAGやAIエージェントの作り方を解説した一冊です。
外部データの参照や処理のつなぎ方が整理されています。
作った仕組みを評価して改善するところまで扱っているので、運用を意識した開発にも役立ちます。
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評価と運用の型を学ぶ
LLMアプリケーション評価駆動開発
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評価を軸に改善を回す進め方を扱った、2026年の新しい本です。
何をもって良しとするかの決め方から説明されます。
継続的に改善する体制の作り方まで踏み込んでいます。
運用の型を作りたい方におすすめです。
AIエージェント開発／運用入門
自律的に動くAIエージェントの作り方と運用を扱った一冊です。
権限の制御や失敗時の扱いといった、運用で効く観点が整理されています。
単発の応答にとどまらない構成を学べます。
エージェントを業務に入れたい方におすすめです。
支える仕組みを理解する
実践MLOps
機械学習システムの構築と運用を、手を動かして理解する一冊です。
学習から配信、監視までの流れが通しで押さえられます。
LLM以前からある運用の知見は、そのまま土台になります。
基盤側を担当する方におすすめです。
さいごに
今回は、LLMOpsについて学びたい方におすすめの本を紹介しました。
まずは自分の段階（まず作る、評価と運用を固める、仕組みを理解する）に近い本から手に取ってみてください。
1冊読み終えたときには、生成AIのアプリを安心して本番に出せるようになっているはずです。
ではまた！
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