学習済みモデルをシステムに組み込む方法を、パターンとして整理した本。推論をどこで実行するか、バッチと同期のどちらにするか、複数モデルをどう並べるか、更新と監視をどう回すかといった判断を、構成図とともに比較する。

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LLM・AIエージェントシステムベストプラクティス
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澁井雄介 / 翔泳社 / 2026年
技術: 大規模言語モデル・機械学習・DevOps・継続的デリバリー
実践 AIエージェント開発
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MichaelAlbada(訳: 鈴木駿・高山洪銘・山下正浩) / オライリー・ジャパン / 2026年 / 翻訳書
技術: 大規模言語モデル・機械学習
機械学習システムデザイン
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チップ・フェン(訳: 江川崇・平山順一) / オライリー・ジャパン / 2023年 / 翻訳書
技術: 機械学習・データ基盤・データエンジニアリング
AIのためのネットワーク設計の教科書
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シスコシステムズ合同会社 / シーアンドアール研究所 / 2026年
技術: ネットワーク・TCP/IP・機械学習
機械学習デザインパターン
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バリアッパ・ラクシュマナン・サラ・ロビンソン・マイケル・マン(訳: 鷲崎弘宜・竹内広宜・名取直毅・吉岡信和) / オライリー・ジャパン / 2021年 / 翻訳書
技術: 機械学習・データ基盤・データエンジニアリング
MLOps実装ガイド
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ヤロン・ハビブ・ノア・ギフト(訳: 井伊篤彦) / オライリー・ジャパン / 2025年 / 翻訳書
技術: 機械学習・DevOps・継続的デリバリー・データ基盤・データエンジニアリング
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書誌(翔泳社、2021年、ISBN 9784798169446)は国立国会図書館サーチAPI(opensearch)の検索結果で確認。著者・訳者は同APIの責任表示「澁井雄介 著」による。

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