AIエンジニアとして本番システムを作れるようになるための厳選5冊【2026年版】

AIエンジニアが本番システム開発で直面するLLM特有の課題（出力品質のブレ、レイテンシ、コスト）を解決するための厳選書籍を紹介。プロトタイプ開発と本番運用との違いを認識し、体系的な知識習得の重要性を説く。

• LLMを組み込んだ本番システム開発では、品質ブレ、レイテンシ、コスト問題への体系的知識が必要。
• 本書は、AIアプリ開発ライフサイクル全体（設計、構築、運用）をカバーする。
• モデル選定の意思決定フレームワークと、モデル劣化への対処法を体系的に学べる。
• TransformerアーキテクチャなどのLLM根幹技術を、図解で視覚的に理解できる。
• プロンプト設計をパターン化し、再現性のある工学的プロセスとして捉えるための土台を提供する。