本書は、基盤モデルを活用してアプリケーションを構築する「AIエンジニアリング」のプロセスを網羅的に解説しています。全10章は「基礎理解」「評価」「適応技術」「実運用」の4つのグループに分けられており、特に評価（LLM as a Judgeなど）とデータフライホイールの構築がAIアプリ開発の成功に不可欠な要素として強調されています。サンプリング（Temperature等）の仕組みから、RAG、エージェント、ファインチューニングの判断基準、さらに推論の最適化や監視まで、単なる技術解説に留まらず「いつ、なぜ、どう使うか」という実践的な判断基準を提供しているのが特徴です。2025年末時点の最新トレンドを踏まえた補足もあり、AIエンジニアにとっての体系的なロードマップとなっています。