日本のAI Agentsトレーニング

このインストラクター主導のライブトレーニング日本（オンラインまたはオンサイト）は、DeepSeekを活用して高度なAIエージェントおよび自律システムを構築したいと望む、上級レベルのAIエンジニア、ロボティクス開発者、および自動化専門家向けに設計されています。

本トレーニング終了時には、受講者は以下が可能となります:

• DeepSeek AIモデルのアーキテクチャと機能性を理解する。
• 意思決定および自動化のためにDeepSeekをAIエージェントに統合する。
• 自律システムの学習に強化学習手法を適用する。
• 実世界の環境でAI駆動型の自律エージェントを展開する。

自律AIエージェントは、防衛、医療、金融、インフラなどの分野における意思決定プロセスに急速に導入されています。これらのシステムがより独立性と自律性を獲得するにつれて、堅固な倫理的フレームワーク、統治メカニズム、規制監視の必要性が緊急の課題となっています。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、自律AIエージェントを実世界の環境に展開する際の倫理的、社会的、規制的な影響を探求することを目指す上級レベルの専門家向けです。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• 自律AIエージェントがもたらす倫理的リスクと道徳的なジレンマを分析する。
• 高度なAI展開に関連する統治フレームワークと規制モデルを評価する。
• 自律システムにおける説明可能性、透明性、責任の仕組みを評価する。
• AIエージェントの動作が法律、倫理、社会的価値と整合するよう戦略を策定する。

コース形式

• インタラクティブな講義とディスカッション。
• ケーススタディとロールプレイシミュレーション。
• 統治モデルと倫理的フレームワークの実践的な分析。

コースのカスタマイズオプション

• このコースのカスタマイズされたトレーニングを依頼する場合は、お問い合わせください。

AIを活用した自動化は、ノーコードプラットフォームの柔軟性と大規模言語モデルや自律エージェントの知能を組み合わせて、スケーラブルで inteligentなシステムを作成します。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、AIによる意思決定、オーケストレーション、および自動実行機能を活用した自動化パイプラインを設計、構築、最適化することを目指す中級レベルの専門家向けです。

本トレーニング終了時には、参加者は次のことができるようにします：

• AIによる解釈と応答を活用したノーコード自動化ワークフローの設計。
• プロンプトチェイン、ウェブフックトリガー、APIを使用してスケーラブルなロジックフローを構築する。
• サービスを接続し、データを自律的に解釈するインテリジェントアプリの作成。
• 目的指向の行動計画と実行が可能なAIエージェントの理解、設計、および展開。

コース形式

• 双方向講義とディスカッション。
• 多数の演習と実践。
• ライブラボ環境での手動実装。

コースカスタマイズオプション

• このコースのカスタマイズトレーニングを希望する場合は、ご連絡ください。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルのAI開発者、セキュリティ専門家、コンプライアンス担当者が、倫理的な懸念と堅牢性を考慮しながら安全なAIエージェントを設計および実装することを目指しています。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• AIエージェント開発におけるセキュリティリスクと倫理的な課題を理解する。
• AIモデルのセキュリティファースト設計原則を実装する。
• 対抗的堅牢性技術を使用してAIエージェントへの攻撃を防ぐ。
• 倫理的なAIガイドラインと規制基準に適合することを確認する。

エッジ & 軽量エージェントは、リソースに制約のあるデバイスでエージェンシック AI ワークロードを展開する実践的なコースです。参加者は、ローカルでの推論と判断が可能な軽量なエージェントの構築、最適化、管理方法を学びます。これにより、分散環境における速度、プライバシー、信頼性が向上します。本コースでは、パフォーマンス調整、低遅延設計、ハードウェアとソフトウェアの統合に重点を置いています。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、Python とエッジ AI フレームワークを使用してデバイス上のエージェンシック システムを実装および最適化したい中級レベルのプロフェッショナルを対象としています。

このトレーニングが終了した時点で、参加者は以下のことができます：

• エッジデバイス上でエージェンシック AI を実行するアーキテクチャと課題を理解します。
• 制約のある環境に適した軽量なエージェント ループを設計します。
• TensorFlow Lite、PyTorch Mobile、ONNX を使用してローカル推論を実装します。
• エージェントをセンサ、アクチュエータ、IoT プラットフォームと統合します。
• 実時間操作のためにパフォーマンス、エネルギー消費、遅延を最適化します。

コースの形式

• 交互的な講義と実践的デモンストレーション。
• ローカルまたはエミュレートされた環境での手動開発。
• プロジェクトベースの学習とガイダンス付き実装練習。

コースのカスタマイズ オプション

• このコースのカスタマイズされたトレーニングを依頼するには、ご連絡ください。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級から上級レベルのAI開発者、研究者、およびマルチメディアエンジニア向けです。彼らは、多様なモードを理解し、生成できるAIエージェントを構築したいと考えています。

このトレーニング終了後、参加者は以下ができます：

• テキスト、画像、音声データを処理し統合するAIエージェントを開発します。
• GPT-4 VisionやWhisper ASRなどのマルチモーダルモデルを実装します。
• マルチモーダルAIパイプラインの効率と精度を最適化します。
• リアルワールドアプリケーションにマルチモーダルAIエージェントを展開します。

この講師主導の実践的なトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、初心者から中級レベルの開発者やデザイナーを対象としており、さまざまなユースケース向けにAI駆動のパーソナルアシスタントを理解し構築することを目指しています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことが Able になります：

• AI駆動のパーソナルアシスタントの基本原則を理解する。
• 言語モデルとスマートアシスタントの統合に関する基礎を学ぶ。
• AIフレームワークやツールを使用してパーソナルアシスタントを構築しカスタマイズする。
• 異なる業界での実際のアプリケーション向けにパーソナルアシスタントを展開する。

この講師主導の実践的なトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、高度なレベルのAIエンジニア、エンタープライズソフトウェア開発者、およびビジネスリーダーを対象としており、企業アプリケーション向けにLLMベースのAIエージェントをカスタマイズと展開を目指します。

本トレーニング終了時には、参加者は以下のことが Able to:

• オープンソースLLMのアーキテクチャと機能を理解する。
• 企業向けユースケースに合わせてLLMをカスタマイズおよび微調整する。
• LangChainとHugging Faceを使用してAIエージェントを展開する。
• LLMを活用したエージェントをビジネスワークフローに統合する。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、高度なレベルのロボティクスエンジニア、AI研究者、および自動化スペシャリストを対象としています。彼らは複雑なタスクと人間-AI協働のために自律的なAI駆動型ロボットシステムを開発したいと考えています。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができます：

• ロボットの意思決定と自動化におけるAIエージェントの役割を理解する。
• AI駆動型ナビゲーションと障害物回避を実装する。
• 人間-AI協働のロボットシステムを開発する。
• ロボットにAI駆動型知覚と制御システムを展開する。

このコースでは、Pythonを使用してマルチエージェントシステム（MAS）の設計、調整、および実装について学びます。参加者は、複雑で動的な環境で共有目標を達成するために通信し、協力し、適応するエージェントを構築する方法を学びます。

このインストラクター主導の実践的トレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、高度なレベルの専門家向けです。彼らは、知能化された自動化、シミュレーション、および意思決定アプリケーションのためのマルチエージェントシステムを設計し、実装することを目指しています。

このトレーニングの終わりには、参加者は以下のことをできるようになります：

• マルチエージェントシステムのアーキテクチャと原則を理解する。
• 通信、調整、および交渉が可能なエージェントを開発する。
• エージェント間の相互作用のために分散環境を実装する。
• マルチエージェントコンテキストでの強化学習とプランニングを適用する。
• 協調的および競争的なエージェントの行動をシミュレートする。
• 人間と知能化されたエージェントを組み合わせたハイブリッドワークフローを設計する。

コースの形式

• インストラクター主導の講義と実践的なデモンストレーション。
• オープンソースエージェントフレームワークを使用した手動練習。
• マルチエージェントシナリオをシミュレートする応用グループプロジェクト。

コースのカスタマイゼーションオプション

• このコースのカスタマイズされたトレーニングを希望する場合は、お問い合わせください。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルの金融専門家、リスクアナリスト、AIエンジニア向けです。これらの参加者は、金融自動化と不正検出のためのAI駆動ソリューションを開発および展開することを目指します。

このトレーニングの終了時に、参加者は以下のことができます：

• 金融自動化と不正検出におけるAIの役割を理解する。
• 不正取引の検出に使用するAIモデルを構築する。
• リアルタイムのリスク評価に機械学習を利用する。
• AI駆動の金融監視システムを展開する。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、初級レベルから中級レベルの顧客サービスプロフェッショナル、チャットボット開発者、および自動化チームを対象としており、AI ドライブ型ソリューションを実装して顧客サポートとサービス自動化を行うことを目指しています。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• AI 駆動の顧客サポートの基本を理解する。
• 顧客問い合わせを処理するためのAIチャットボットを開発し、統合する。
• 自然言語処理（NLP）と機械学習を活用してチャットボットの対話を向上させる。
• 実際の顧客サービスアプリケーションにAIエージェントを展開する。

このインストラクター主導のライブトレーニングは、AI駆動の医療ソリューションを実装したい中級から上級レベルの医療従事者やAI開発者を対象として、日本（オンラインまたは現地実施）で行われます。

本トレーニングの終了後、参加者は以下ができるようになります：

• 医療および診断におけるAIエージェントの役割を理解する。
• 医療画像解析および予測診断用のAIモデルを開発する。
• AIを電子健康情報（EHR）や臨床ワークフローと統合する。
• 医療規制および倫理的なAIプラクティスのコンプライアンスを確保する。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、初級から中級レベルのAI開発者およびUI/UXデザイナー向けです。本講座では、AIを活用した仮想アシスタントの構築、最適化、デプロイ方法を学びます。

本トレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• 効果的な会話型AIワークフローとUI/UXインターフェースの設計。
• AI駆動の自然言語処理（NLP）モデルの実装。
• APIやサードパーティープラットフォームとのAIアシスタントの統合。
• 実際のアプリケーション向けにAIアシスタントをデプロイし、維持管理する。

Mistral AIは、言語、マルチモーダル、およびエージェンティックアプリケーション向けの強力なオープンソースおよびエンタープライズ対応AIモデル群です。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、MistralのMedium 3、Le Chat Enterprise、およびDevstralモデルを使用して、中級から上級レベルのプロフェッショナルがAIエージェントを構築、展開、管理することを目指しています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことをできるようになります：

• Mistral Medium 3、Le Chat Enterprise、およびDevstralのアーキテクチャと機能を理解する。
• エンタープライズおよび開発者向けユースケースでMistralモデルを使用してAIエージェントを設計および実装する。
• コーディングシステム、コネクター、エンタープライズデータをエージェントのワークフローに統合する。
• Mistralで駆動されるエージェントのパフォーマンス、コスト、コンプライアンスを最適化する。

コース形式

• インタラクティブな講義とディスカッション。
• 豊富な演習と実践。
• ライブラボ環境での手動実装。

コースのカスタマイゼーションオプション

• このコースのカスタマイズトレーニングを希望する場合は、お問い合わせください。

Pythonは、自律AIエージェントの開発とオーケストレーションを支える主要な言語です。このコースでは、LangChainやAutoGenなどの現代的なSDKやフレームワークを使用して、エージェントのワークフローを作成、接続、管理する実践的な実装に焦点を当てます。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルのバックエンドエンジニア、プラットフォームエンジニア、およびMLエンジニア向けです。PythonツールとAPIを使用して自律エージェントを実装およびオーケストレーションしたい方々に適しています。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことが Able to できます：

• エージェントシステム用のPythonベースの環境をセットアップおよび構成する。
• LangChainやAutoGenなどの人気のあるエージェントSDKを使用して機能的なエージェントを作成する。
• ツールとAPIを統合してエージェントの機能を拡張する。
• 多エージェントワークフローや通信パターンをオーケストレーションする。
• エージェントコードベースのデバッグ、テスト、および維持管理に最適な実践方法を適用する。

コース形式

• 対話型の講義とディスカッション。
• 手を動かすプログラミング演習とライブデモ。
• エンドツーエンドのエージェントワークフローを構築する実践的なプロジェクト。

コースカスタマイゼーションオプション

• このコースのカスタマイズトレーニングを依頼する場合は、お問い合わせください。

このコースでは、Pythonを用いて自律（エージェント）システムを設計、構築、テスト、展開するための実践的なエンジニアリング技術を学習します。エージェントループ、ツール統合、メモリと状態管理、オーケストレーションパターン、セーフティコントロール、およびプロダクションでの考慮事項について取り扱います。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級から上級レベルのMLエンジニア、AI開発者、ソフトウェアエンジニアを対象としており、Pythonを使用して堅牢でプロダクションレディな自律エージェントを構築したい方々に適しています。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことをできるようになります：

• エージェントループと意思決定ワークフローを設計および実装する。
• 外部ツールやAPIを統合してエージェントの機能を拡張する。
• エージェント用の短期メモリと長期メモリアーキテクチャを実装する。
• 複数ステップのオーケストレーションとエージェントの組み合わせを調整する。
• 展開済みエージェントに対してセキュリティ、アクセスコントロール、監視のベストプラクティスを適用する。

コース形式

• 対話型講義とディスカッション。
• Pythonと人気のあるSDKを使用してエージェントを構築するハンズオンラボ。
• 展開可能なプロトタイプを生み出すプロジェクトベースの演習。

コースカスタマイゼーションオプション

• このコースのカスタマイズ化されたトレーニングをご希望の場合、お問い合わせください。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、生産環境でAIエージェントをデプロイおよび管理する技術をマスターしたい上級レベルの専門家向けです。

本トレーニング終了時には、参加者は以下のことができます：

• スケーラブルなAIデプロイパイプラインを設計および実装します。
• DockerやKubernetesなどのツールを使用して、AIエージェントをコンテナ化およびオーケストレーションします。
• 生産環境でAIエージェントを監視し最適化します。
• AIエージェントのデプロイにCI/CDワークフローを実装します。
• セキュリティとデータガバナンス要件への準拠を確保します。

この講師主導型の実践的なトレーニング（オンラインまたは対面）は、高度なAI専門家向けです。強化学習技術をマスターし、複雑な問題を解決するためのAIエージェントの訓練方法を学ぶことができます。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• 強化学習とマルコフ決定過程（MDPs）の核心原理を理解する。
• Q-Learning、SARSA、Deep Q-Networks (DQN)などのRLアルゴリズムを設計および実装する。
• OpenAI GymやRLライブラリを使用して実践的なアプリケーションを開発する。
• AIエージェントをリアルワールドの多段階意思決定問題を解決するために訓練する。
• 探索と利用のバランス、強化学習訓練における収束などの課題に対処する。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルのAI開発者や自動化専門家を対象としており、AI駆動アプリケーションにエージェンシー機能を統合することを目指しています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことをできるようになります：

• エージェンシーAIと自律的な意思決定の原理を理解する。
• 自己最適化技術を使用して、目標駆動型AIエージェントを実装する。
• 複雑な問題解決のためのマルチエージェント協力を統合する。
• 適応型ユーザーエクスペリエンスを介してAIと人間の相互作用を強化する。
• 実際のアプリケーションにエージェンシーAIモデルを展開する。

このインストラクター主導の実践的なトレーニング（オンラインまたはオンサイト）では、高度なレベルのAI専門家を対象としており、複雑な現実世界の問題を解決するMASを設計、構築、および展開するスキルを習得することを目指しています。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことが Able to できるようになります：

• マルチエージェントシステムアーキテクチャの原理を理解する。
• MASにおけるコミュニケーション、調整、意思決定の戦略を実装する。
• ゲーム理論を用いてエージェント間の相互作用をモデル化し、衝突を解決する。
• JADEなどのフレームワークを利用してスケーラブルなMASソリューションを作成する。
• MASにおけるスケーラビリティ、信頼性、新規性といった課題に対処する。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、Agentic AIフレームワークを使用してマルチエージェントシステムを開発および最適化することを目指す上級レベルの専門家向けです。

このトレーニング終了後、参加者は以下のことができるようになります：

• マルチエージェント環境におけるエージェンティックAIの原理を理解する。
• 自律的に相互作用するAI駆動型エージェントを開発する。
• 適応的なAI行動のための強化学習を実装する。
• マルチエージェントの協力と競争を最適化する。
• ロボティクス、ゲーム、およびエンタープライズ自動化におけるエージェンティックAIを適用する。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルのビジネスアナリスト、RPA開発者、AI専門家を対象としており、AIエージェントの力を使ってビジネスプロセス自動化を行うことを目指しています。

このトレーニング終了後、参加者は次のことができます：

• AIエージェントがビジネスプロセスの自動化において果たす役割を理解する。
• 主要なビジネスドメインでの自動化の機会を特定する。
• カスタマーサポート、財務、サプライチェーンワークフロー向けのAI駆動型ソリューションを開発する。
• 既存のRPAおよびビジネスシステムにAIエージェントを統合する。
• 効率性のためにAI自動化戦略を評価し、最適化する。

Vertex AI Agent Builder は、生成モデルと検索拡張生成（RAG）を組み合わせる、根拠に基づいたエージェントの作成を可能にするノーコード/ローコード環境です。これにより、チームはエンタープライズデータや検索機能を活用して、正確で文脈に応じた回答を提供するエージェントを迅速に構築できます。

この対面授業形式の実践的なトレーニング（オンラインまたは社内開催）は、Vertex AI Agent Builder と RAG パターンを使用してスマートエージェントの設計、設定、デプロイを行いたい中級レベルの実践者向けです。

本トレーニングの終了後、参加者は以下のことできるようになります：

• Agent Builder を用いた根拠に基づいたエージェントワークフローの設計
• 検索とベクトルストアを活用した RAG パイプラインの実装
• 検索のためのエンタープライズデータソースのセキュアな統合
• テストとメトリクスを用いたエージェント動作の評価および反復的改善

コースのフォーマット

• インタラクティブな講義と議論
• Vertex AI Agent Builder および RAG コンポーネントを用いたハンズオンラボ
• エージェントの構築および磨き上げのためのプロジェクトベースの演習

コースのカスタマイズオプション

• このコースのカスタマイズトレーニングをご希望の場合は、お問い合わせください。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、効果的にゲームアプリケーションにAIエージェントを統合したい方々向けの中級レベルのゲーム開発者とAI愛好家を対象としています。

このトレーニング終了後、受講者は以下ができます：

• 現代のゲームにおけるAIエージェントの役割を理解する。
• 意思決定木と有限状態機械を使用した意思決定システムを開発する。
• A*アルゴリズムを使用してゲーム内のナビゲーションを実装する。
• 強化学習技術を適用して適応的なAI行動を作成する。
• リアルタイムのゲーム環境でのAI性能を最適化する。

大規模言語モデル（LLM）や、AutoGen や CrewAI などの自律型エージェントフレームワークは、人間の協調動作や意思決定をシミュレートすることで、変更追跡、テスト生成、アラート処理といったDevOpsチームのタスク自動化のあり方を再定義しています。

このインストラクター主導によるライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、LLMやマルチエージェントシステムを活用したDevOps自動化ワークフローの設計と実装を目指したい上級エンジニアを対象としています。

本トレーニングの終了までに、参加者は以下ができるようになります：

• CI/CDワークフローにLLMベースのエージェントを統合し、スマートな自動化を実現する。
• エージェントを活用して、テスト生成、コミット分析、変更サマリーを自動化する。
• 複数のエージェントを連携させ、アラートの処理、応答の生成、DevOpsに関する推奨事項の提供を行う。
• オープンソースフレームワークを使用して、安全かつ保守性の高いエージェント駆動のワークフローを構築する。

コースのフォーマット

• インタラクティブな講義とディスカッション。
• 多くの演習と練習。
• ライブラボ環境でのハンズオン実装。

コースのカスタマイズオプション

• 本コースのカスタムトレーニングを希望される場合は、お問い合わせください手配いたします。

このインストラクター主導の実践トレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、複雑なビジネスや技術的なシナリオでエージェント型AIを活用したい上級レベルの専門家向けです。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことが Able to できるようになります：

• AIにおける自律的な意思決定の原理を理解する。
• 人間の干渉が最小限であるAIエージェントを設計および実装する。
• エージェント型AIを自動化ワークフローとビジネスシステムに統合する。
• 効率性とスケーラビリティの観点から、AI駆動の意思決定プロセスを最適化する。
• AIの自律性におけるコンプライアンス、セキュリティ、および倫理的な考慮事項を確保する。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、自律エージェントの設計と開発について深く学びたい中級レベルの専門家向けです。

本トレーニング終了時には、参加者は以下のことができます：

• 自律エージェントの基本概念を理解する。
• 実世界での自律AIエージェントの応用例を探索する。
• 強化学習を使用してエージェントを設計、訓練、実装する。
• 既存システムにエージェントを統合し、自動化と意思決定を行う。
• 自律エージェントの展開における倫理的考慮事項や課題に対処する。

Devstralは、コードベース、開発者ツール、APIと連携してエンジニアリング生産性を向上させるコーディングエージェントの構築と実行のために設計されたオープンソースフレームワークです。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級から上級レベルのMLエンジニア、開発者ツールチーム、およびSRE向けに提供され、Devstralを使用してコーディングエージェントを設計、実装、最適化する方法を学びます。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• コーディングエージェント開発のためのDevstralをセットアップし、設定する。
• コードベースの探索と変更のためのエージェンシーワークフローを設計する。
• コーディングエージェントを開発者ツールやAPIと統合する。
• セキュアで効率的なエージェントの展開に関するベストプラクティスを実装する。

コース形式

• 対話型講義とディスカッション。
• 多くの演習と練習。
• ライブラボ環境での手動実装。

コースのカスタマイズオプション

• このコースのカスタマイズされたトレーニングをリクエストする場合は、ご連絡ください。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、AIエージェントの仕組みを理解し、独自の対話型チャットボットシステムを構築したい初心者向けです。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• AIエージェントの基本とその応用を理解する。
• 自然言語処理（NLP）の原理を探る。
• チャットボットの会話フローを設計する。
• Pythonと関連ツールを使用して機能的なチャットボットを開発する。
• チャットボットを実際のユーザーとの対話に展開する。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたは対面）は、実際のアプリケーションで単純なAIエージェントを作成したい初心者向けです。

本トレーニング終了時には、参加者は以下のことをできるようになります：

• AIエージェントの基礎的な概念を理解する。
• 異なる種類のAIエージェントとその用途を特定する。
• 実践的なタスク向けに基本的なAIエージェントを設計し、実装する。
• AIエージェントの構築に使用されるツールとフレームワークを探索する。

この講師によるライブトレーニングは日本（オンラインまたはオンサイト）にて開催され、Alibaba Cloudを使用してタスクの自動化、質問への回答、およびビジネスシステムとの接続ができるAIエージェントを構築したい初心者〜中級者のレベルのエンジニアとクラウド実務者を対象としています。

このトレーニングの終了後、受講生は以下を理解し、実践できるようになります：Alibaba Cloud上のAIエージェントアーキテクチャの理解、シンプルなエージェントワークフローの構築、エンタープライズナレッジおよびツールへのエージェント接続、クラウド環境でのエージェントのデプロイとモニタリング。

この講師によるライブトレーニングは日本（オンラインまたは対面）で行われ、監視、アラート、インシデント分析のワークフローにLLMとAIを組み込むことを目指す観測可能性およびSREエンジニアを対象としています。

この高度な実践セミナーは、要件分析から本番対応コードの完成まで、全ソフトウェアデリバリライフサイクルにおいて人工知能（AI）がいかに加速をもたらすかを理解したいソフトウェアエンジニア、アーキテクト、技術リーダー、エンジニアリングマネージャー、およびデリバリーチームを対象としています。

この 日本（オンラインまたはオンサイト）で行う講師によるライブ形式のトレーニングは、Microsoft Azure を使用してビジネスアプリケーション向けの AI エージェントを構築、テスト、デプロイしたい初心者から中級者、上級者までの開発者や技術専門家を対象としています。

コース修了後、参加者は以下のことができるようになります：Azure における AI エージェントのアーキテクチャを理解する、動作するエージェントの作成と設定を行う、エージェントをビジネス上の知識ソースに接続する、評価を行いデプロイの準備をする。

このインストラクター主導のライブトレーニング（日本：オンラインまたは対面）は、ターミナルからコーディングタスクの自動化、コードレビュー、および多ステップワークフローの実行にOpenAI Codex CLIを活用したいソフトウェア開発者およびDevOpsチームを対象としています。

このトレーニングの終了後、参加者はCodex CLIをインストールして構成し、自然言語プロンプトを通じてタスクを実行し、承認モードを管理し、GitやCIパイプラインと統合できるようになります。

この日本（オンラインまたはオフサイト）でのインストラクター主導のライブトレーニングは、GitHub Copilotエージェントモードを活用して機能を自律的に構築し、テストを実行し、大規模なコーディングタスクを管理したい開発者を対象としています。

このトレーニングの終了後、受講者はエージェントモードの有効化、エージェントループ内での計画と反復、ターミナルコマンドの実行、およびエンタープライズガバナンスの実装が可能になります。

このインストラクター主導のライブトレーニングは日本（オンラインまたは対面）で行われ、より速く機能を開発し、ファイル間でコードをリファクタリングし、チーム全体のAIワークフローを管理したい開発者とリードを対象としています。

このトレーニングの終了後、参加者はコンポーザーとエージェントモードを使用したナビゲーション、文脈-awareチャットによるコードターゲット指定、チームワークスペースのデプロイ、そしてバージョン管理とのCursor統合ができるようになります。

日本でのインストラクター主導の実習トレーニング（オンラインまたは対面）は、RAG、ワークフロー自動化、運用ガードレールを使用してエンタープライズAIエージェントを構築したい中級レベルのソリューションアーキテクト、AIエンジニア、開発者、技術プロダクトチームを対象としています。

このトレーニングの終了後、参加者は以下ができるようになります：ADPベースのエージェントの設計、ナレッジパイプラインの作成、ワークフローおよびマルチエージェントパターンのオーケストレーション、本番環境用のガードレールの適用。

この日本（オンラインまたは対面）でのインストラクター主導ライブトレーニングは、Google Cloudを活用してタスクの自動化、ツールの使用、ビジネスデータとの連携を行うことを望む初心者と中級者および上級者の開発者や技術者に目標としています。

本研修の終了後、参加者は以下ができるようになります：AIエージェントのコンセプトを説明すること、Vertex AIを用いてエージェントを構築すること、外部ツールやデータにエージェントを接続すること、およびビジネス用途向けにエージェントをデプロイすること。

このインストラクターによるライブトレーニングは日本（オンラインまたは対面）で行われ、開発業務の自動化、インフラストラクチャの管理、永続的なAIワークフローの構築にヘルメスエージェントを活用したい開発者やDevOpsプロフェッショナルを対象としています。

このトレーニングを終えるまでに、参加者はヘルメスエージェントのインストールと設定、複数プラットフォーム間での対話方法、40種類以上の内蔵ツールの利用、各種バックエンドへのデプロイ方法を習得します。

このインストラクター主導によるライブトレーニングは、日本（オンラインまたは現地開催）で行われ、業務の自動化、再利用可能なAI駆動プロセスの作成、チーム生産性の向上を目指してHermes Agentを使用したいビジネスユーザー、運用チーム、技術プロフェッショナルを対象としています。

このトレーニングの終了後、参加者は以下が可能になります：Hermes Agentの基本を理解し、コア機能をセットアップして使用し、実践的なワークフローを構築し、適切な運用プラクティスを適用できる。

日本（オンラインまたはオンサイト）で行われるこのインストラクター主導の実習形式トレーニングは、Hermes Agentを使用してコード支援のための安全なローカルAIワークフローを設計・実行したい開発者向けに提供されます。

本トレーニングの終了後、参加者は以下ができるようになります：Hermes Agentの概念の説明、安全なローカルエージェント環境の設定、実用的なコーディングワークフローの構築、および安全性とガバナンス制御の適用。

このインストラクター主導の実習付きトレーニングは日本（オンラインまたは対面）で開催され、社内インフラストラクチャ上でプライベートなエージェント型AIソリューションを構築・実行するためにOllamaとオープンソースモデルを活用したい開発者や技術チームを対象としています。

このトレーニングの終了後、参加者は以下のことができるようになります：Ollamaのインストールおよび構成、ローカルでのオープンソースモデルの評価と実行、単純なエージェント型および検索支援型のワークフローの作成、規制環境に対応したセキュリティおよびガバナンス制御の適用。

この対面指導によるライブトレーニングは 日本（オンラインまたはオンサイト）で行われ、MCP 対応のツールサーバーを構築し、それらをエージェント クライアントと統合したいバックエンド開発者を対象としています。

このトレーニングの終了までに、参加者は MCP サーバーを実装し、Claude Code および OpenClaude に接続し、トランスポートを切り替え、内部ツールレジストリを維持できるようになります。

このインストラクター主導のライブトレーニングは 日本（オンラインまたは対面）で行われ、MCPを活用してAIアシスタントを外部ツール、データ、およびエンタープライズサービスと接続したい、初心者・中級者・上級者のAIプロフェッショナルを対象としています。

このトレーニングの終了後、参加者は以下のことができるようになります：MCPの概念を説明する、主要なアーキテクチャコンポーネントを特定する、基本的な統合を設定する、およびセキュリティのベストプラクティスを適用する。

このインストラクター主導のライブトレーニングは、日本（オンラインまたは現地開催）で実施され、推論能力、ツール使用能力、複数ステップのタスク完了機能を備えた AI エージェントを OpenAI API で構築したいと考えている、初心者から中級者レベルの開発者および技術チームを対象としています。

このトレーニングの終了後、受講者はエージェントワークフローの設計、ツールや外部データとの接続、コンテキストと応答の管理、ビジネス用途向けのエージェントテストを実施できるようになります。

このインストラクターによる指導付きライブトレーニングは、日本（オンラインまたは対面）で開催され、チャットやツールの統合を通じて仕事を自動化する実用的なAIエージェントの構築と実行を目指し、中間レベルから上級レベルの開発者および技術プロフェッショナルを対象としています。

このトレーニングの終了後、参加者は以下のことができるようになります：OpenClawのインストールと設定、LLMプロバイダーへの接続、自動化用のスキルの使用・適応、基本的なセキュリティおよび運用上のガードレールの適用。

日本（オンラインまたは対面）で行うこのインストラクター主導のライブトレーニングは、Piを使用して軽量でカスタマイズ可能なターミナルエージェントワークフローを構築したいシニア開発者向けです。

トレーニングの終了後、参加者はPiをインストールし、TypeScriptスキルで拡張し、ワークフローをチーム基準に適応させ、npmを通じて拡張機能を共有できるようになります。

このインストラクターによるライブトレーニングは、日本（オンラインまたはオフサイト）で行われ、Pi Coding Agentを使用してコードを生成し、変更をレビューして、ターミナルベースの開発ワークフローを効率化したい開発者を対象としています。

このトレーニングが終了すると、参加者は以下ができるようになります：Pi Coding Agentの概念を理解し、ツールを効果的にセットアップして使用し、実践的なコーディングタスクに応用し、安全なチームワークフローを採用する

この講師によるライブトレーニングは 日本（オンラインまたはオンサイト）で行われ、Windsurf を活用して機能を開発したり、IDE 内でターミナルワークフローを実行したり、コードベース全体を refactoring したい開発者を対象としています。

このトレーニングの終了後、受講者は Cascade によるナビゲーションの方法、エディタ内でのターミナルコマンドの実行方法、予測編集の活用方法、および独自技術スタックへの Windsurf のカスタマイズ方法を理解し、実践できるようになります。