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ＡＩエージェント開発研修～LangChainで業務プロセスを改善する（２日間）

ＡＩ・生成ＡＩ・ＲＰＡ

生成ＡＩを業務に組み込み、設計からテストまで一気通貫で作れるようになる

No. 6960006 9909259

26/04/07 更新

研修内容・特徴
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対象者

若手層
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・ＡＩエージェント開発の担当者
・組織のＤＸ推進担当者

よくあるお悩み・ニーズ

LangChain（※）で業務フローを実装し、RAGやAPIまで組み込めるようになりたい
業務をＡＩエージェント化する際、どこまで設計すればよいか判断が難しい
生成ＡＩ活用を業務プロセスとして組織内で標準化したい

※LLM（大規模言語モデル）と外部ツール・データを
　つないで動かす開発フレームワークのこと

　※ノーコード/ローコードで、業務向けに運用できる形まで作りたい方には、「RAGシステム実践研修〜Difyで組織内のデータを最大活用するＡＩシステムを構築する」がおすすめです
※Copilot上でノーコードに、まず動くエージェントを作りたい方には、「ＡＩエージェント基礎研修～自分専用の生成ＡＩで業務を自動化する」がおすすめです

研修内容・特徴outline・feature

生成ＡＩを使う段階から一歩進め、業務プロセスの中で動くＡＩエージェントとして実装することを目指す研修です。ワークでは、問合せの一次対応を題材に、対応の流れをタスクに分解し、各タスクの入出力や分岐・例外を整理します。定義したタスクをLangChainで接続して業務フロー化し、RAGを組み込んで参照元つきで回答できる形にします。さらに、LLM呼び出し設定の調整と出力形式の固定で出力を安定化し、LLM以外のAPIも組み合わせ、ＡＩエージェントが一連で動く形に仕上げます。

＊本研修では、PCを使用します＊
※研修の中でAPIキーを使用するため、組織内で確認のうえ事前に発行をお願いします
※研修のご受講にはPython環境のご準備が必要です
※スムーズに学習していただくため、「２画面（デュアルディスプレイ）でのご受講」を推奨しております

到達目標goal

①業務プロセスを分解し、タスクの入出力まで設計して実装に落とせる
②LangChainでタスクを組み合わせ、安定して動く業務フローとして実装できる
③ＡＩエージェント活用の価値を、具体的な事例や比較をもとに組織内へ説明できる

研修プログラムprogram


	内容	手法
	１．業務プロセスの効率化にＡＩエージェントが重要な理由（１）生成ＡＩ単体の限界（２）ＡＩエージェントの重要性（３）ＡＩエージェントの活用事例【ワーク】ＡＩエージェントを活用したい自身の業務プロセスを書き出す	講義ワーク
	２．LangChainの全体像（１）LangChainを採用する理由　①GPTs／Difyでは足りなくなるポイント　②LangChainが効くポイント（２）LangChainの活用ステップ　①業務のタスクを、小さく分ける　②タスクをつないで、業務の流れとして動かす　③必要な機能を足して完成させる	講義
	３．業務プロセスを分解し、入出力を定義する（１）対象とする業務の範囲を決める（２）業務をタスクに分解する（３）各タスクの入出力を決める（４）分岐条件・例外を決める（５）サンプル問合せで入出力を検証する【ワーク】問合せ対応を例に、業務をタスクに分解し、入出力を定義する	講義ワーク
	４．LangChainでタスクを接続し、業務フローとして動かす（１）タスクを順に実行するフローを作る（２）条件分岐を入れる（３）途中結果を引き継ぐ（４）失敗時の扱いを実装する【ワーク】問合せ対応を例に、タスクをLangChainで実装する	講義ワーク
	５．RAG（検索）を追加し、参照元つきの回答にする（１）組織内の情報に基づいて回答するために、RAGが必要な理由を理解する（２）参照データを用意する（３）検索できる形に整える（４）業務フローにRAGを組み込む（５）参照元を出せるようにする【ワーク】問合せ対応を例に、RAGを業務フローに組み込む	講義ワーク
	６．API（LLM・モデル）を実装し、出力を安定させる（１）出力を安定させるためにAPIが必要な理由を理解する（２）モデルを選ぶ（３）LLM呼び出しを組み込む（４）出力形式を固定する（５）運用を見据えた設定をする【ワーク】問合せ対応を例に、LLM呼び出しの設定を調整する	講義ワーク
	７．機能を組み合わせてＡＩエージェントにする（１）全体フローを一本化する（２）RAGを入れる位置を確定する（３）API（LLM・モデル）呼び出しを整理する（４）LLM以外のAPIを組み込む（５）入出力と設定を揃える【ワーク】問合せ対応を例に、機能を組み合わせ、フローを動かす	講義ワーク
	８．運用に必要な機能を追加して使える形に仕上げる（１）ログ／トレース（２）プロンプト管理（３）ガードレール（４）やり直し・人手戻しの設計【ワーク】問合せ対応を例に、運用できる形に仕上げる	講義ワーク
	９．検証とテストを行い、品質と動作を固める（１）シナリオテスト（２）異常系テスト（３）回帰テスト（４）品質・コスト確認【ワーク】問合せ対応を例に、テストを実施し、品質を確認する	講義ワーク
	10．まとめ【ワーク】今後の業務にLangChainを活かす計画を立てる	ワーク

企画者コメントcomment

生成ＡＩを導入しても、チャットの単発利用だけでは業務プロセスは変わりません。研修では、生成ＡＩを、回答を得るためのツールではなく、業務の流れに組み込んで動く仕組みとして実装します。まず、生成ＡＩの役割や入出力を整理し、後工程で迷わない土台作りを重視しながら安定したフローを構築します。最後に、参照元の提示や出力の安定化など運用で効くポイントを加え動く形にします。自組織でも同じ手順で再現できることを目指してほしいと考え、本研修を企画しました。

スケジュール・お申込み
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	内容	手法
	１．業務プロセスの効率化にＡＩエージェントが重要な理由（１）生成ＡＩ単体の限界（２）ＡＩエージェントの重要性（３）ＡＩエージェントの活用事例【ワーク】ＡＩエージェントを活用したい自身の業務プロセスを書き出す	講義ワーク
	２．LangChainの全体像（１）LangChainを採用する理由　①GPTs／Difyでは足りなくなるポイント　②LangChainが効くポイント（２）LangChainの活用ステップ　①業務のタスクを、小さく分ける　②タスクをつないで、業務の流れとして動かす　③必要な機能を足して完成させる	講義
	３．業務プロセスを分解し、入出力を定義する（１）対象とする業務の範囲を決める（２）業務をタスクに分解する（３）各タスクの入出力を決める（４）分岐条件・例外を決める（５）サンプル問合せで入出力を検証する【ワーク】問合せ対応を例に、業務をタスクに分解し、入出力を定義する	講義ワーク
	４．LangChainでタスクを接続し、業務フローとして動かす（１）タスクを順に実行するフローを作る（２）条件分岐を入れる（３）途中結果を引き継ぐ（４）失敗時の扱いを実装する【ワーク】問合せ対応を例に、タスクをLangChainで実装する	講義ワーク
	５．RAG（検索）を追加し、参照元つきの回答にする（１）組織内の情報に基づいて回答するために、RAGが必要な理由を理解する（２）参照データを用意する（３）検索できる形に整える（４）業務フローにRAGを組み込む（５）参照元を出せるようにする【ワーク】問合せ対応を例に、RAGを業務フローに組み込む	講義ワーク
	６．API（LLM・モデル）を実装し、出力を安定させる（１）出力を安定させるためにAPIが必要な理由を理解する（２）モデルを選ぶ（３）LLM呼び出しを組み込む（４）出力形式を固定する（５）運用を見据えた設定をする【ワーク】問合せ対応を例に、LLM呼び出しの設定を調整する	講義ワーク
	７．機能を組み合わせてＡＩエージェントにする（１）全体フローを一本化する（２）RAGを入れる位置を確定する（３）API（LLM・モデル）呼び出しを整理する（４）LLM以外のAPIを組み込む（５）入出力と設定を揃える【ワーク】問合せ対応を例に、機能を組み合わせ、フローを動かす	講義ワーク
	８．運用に必要な機能を追加して使える形に仕上げる（１）ログ／トレース（２）プロンプト管理（３）ガードレール（４）やり直し・人手戻しの設計【ワーク】問合せ対応を例に、運用できる形に仕上げる	講義ワーク
	９．検証とテストを行い、品質と動作を固める（１）シナリオテスト（２）異常系テスト（３）回帰テスト（４）品質・コスト確認【ワーク】問合せ対応を例に、テストを実施し、品質を確認する	講義ワーク
	10．まとめ【ワーク】今後の業務にLangChainを活かす計画を立てる	ワーク

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到達目標goal

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