東京の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東京（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。

本講師によるライブトレーニングを東京（オンラインまたはオンサイト）で開催し、AI駆動型医療ソリューションの実装を望む中級から上級レベルの医療従事者およびAI開発者を対象としています。

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：

• 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のためのAIモデルを開発する。
• AIを電子健康記録（EHR）および臨床ワークフローに統合する。
• 医療規制および倫理的AI実践への準拠を確保する。

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。

Google Antigravityは、Gemini 3のマルチモーダル機能を活用して計画、推論、コーディング、行動を行う自律エージェントの構築に設計されたエージェンシック開発環境です。

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、Gemini 3とAntigravity環境を使用して自律エージェントを設計、構築、展開したい高度な技術者向けです。

このトレーニングを終えた参加者は、以下の準備が整います：

• Gemini 3を使用して推論、計画、実行を行う自律ワークフローの構築。
• タスク分析、コード記述、ツールとの対話が可能なAntigravityでのエージェント開発。
• Gemini 3駆動のエージェントをエンタープライズシステムとAPIに統合。
• 複雑な環境でのエージェント動作、安全性、信頼性の最適化。

コース形式

• 専門家のデモンストレーションと対話型ディスカッションの組み合わせ。
• 自律エージェント開発に関する手動実験。
• Antigravity、Gemini 3、およびサポートするクラウドツールを使用した実践的な実装。

コースカスタマイズオプション

• チームがドメイン固有のエージェント動作やカスタム統合を必要とする場合、プログラムのカスタマイズについて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。

Google Antigravityは、エンジニアリングワークフローをインテリジェントな自動化により合理化するためのエージェント主導の開発環境です。

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、Antigravityの基礎を学び、エージェント駆動型コーディング環境が生産性を向上させる方法を理解したい初心者レベルの実践者向けです。

このトレーニングを修了すると、参加者は以下のことができます：

• Google Antigravityをインストールし、設定する。
• エディタビューとマネージャービューの両方をナビゲートし、理解する。
• エージェントを使用して単純な開発タスクを自動化する。
• Antigravityを使用してプロジェクトファイルを作成、洗練、管理する。

コースの形式

• インストラクターによる説明とリアルタイムデモンストレーション。
• エージェントを使用する手順に焦点を当てたガイダンス付き演習。
• コントロールされたラボ環境でのAntigravityのコア機能の実践的な探求。

コースのカスタマイズオプション

• このトレーニングのカスタマイズバージョンが必要な場合は、ご連絡ください。

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。

Google Antigravity は、ウェブアプリケーションやブラウザ環境、マルチサーフェスワークフローとの対話を可能にするエージェントを構築するためのプラットフォームです。

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、中級レベルの専門家向けに設計されており、Google Antigravity を使用してブラウザベースのワークフローを構築、自動化、テストする方法を学習します。

トレーニング終了後、参加者は以下のことが可能です：

• ブラウザ上でウェブアプリケーションと対話するエージェントを作成します。
• ブラウザコンテキスト間のエンドツーエンドワークフローを自動化します。
• UI 駆動型環境でのエージェントの動作を検証およびトラブルシューティングします。
• Antigravity を使用してクロスサーフェス自動化戦略を実装します。

コース形式

• デモンストレーションを交えたガイダンスによる指導。
• 実践的なハンズオン活動とシナリオベースの演習。
• インタラクティブな実験環境でのエージェントワークフローの実装。

コースカスタマイズオプション

• カスタマイズされたトレーニング要件については、お問い合わせください。目的に合わせてコースを調整します。

Vertex AI Agent Builderは、生成モデルと検索強化生成（RAG）を組み合わせた基盤エージェントを作成するためのノーコード/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を利用して正確で文脈に適応した応答を提供するエージェントを迅速に構築できます。

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、中級レベルの実践者を対象としており、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を設計、構成、展開する方法を学ぶことができます。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことが可能になります：

• Agent Builderを使用した基盤エージェントワークフローの設計
• 検索とベクターストアを使用したRAGパイプラインの実装
• エンタープライズデータソースを安全に統合して取得する
• テストとメトリクスを使用してエージェントの動作を評価し、反復する

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
• Vertex AI Agent BuilderとRAGコンポーネントを使用した実践的なラボ
• エージェントの構築と洗練を目的としたプロジェクトベースの演習

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。

MastraはAIエージェント、API、エンタープライズアプリケーション、および外部データシステム間の深層統合をサポートするフレームワークです。

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）は、中級エンジニア向けで、Mastraエージェントと広範な企業エコシステム間の信頼性が高く、安全で、スケーラブルな統合を構築することを目指しています。

このトレーニングが完了すると、参加者は次のような準備ができています：

• Mastraエージェントと外部サービス間のAPI駆動型統合を実装する。
• 企業データシステムやツールを自動化されたエージェントワークフローに接続する。
• 安全なデータ交換と認証のベストプラクティスを適用する。
• スケーラブルで、メンテナンスが容易で、本番環境に適した統合レイヤーを設計する。

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。
• 実践的な統合エンジニアリングとAPI演習。
• 実世界の企業シナリオを使用したライブラボ実装。

コースカスタマイズオプション

• カスタムAPIシナリオ、企業システムマッピング、またはデータ統合ワークショップは依頼により利用可能です。

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、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。

AutoGen や CrewAI のような大規模言語モデル (LLM) と自律的なエージェントフレームワークは、変更追跡、テスト生成、アラート対応などの DevOps タスクの自動化方法を再定義しています。これらの技術は人間のような協力や意思決定をシミュレートすることで、DevOps チームがよりスマートな作業を行えるようになっています。

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、大規模言語モデル (LLM) とマルチエージェントシステムを使用して DevOps 自動化ワークフローを設計および実装したい上級エンジニア向けです。

このトレーニングの終了時には、参加者は次のことができます：

• CI/CD ワークフローに LLM 搭載エージェントを統合してスマートな自動化を行う。
• エージェントを使用してテスト生成、コミット分析、変更サマリーの自動化を行う。
• 複数のエージェントを協調させてアラート対応、レスポンス生成、および DevOps の提案を行う。
• オープンソースフレームワークを使用してセキュアで保守可能なエージェント駆動型ワークフローを構築する。

コースの形式

• インタラクティブな講義とディスカッション。
• 多くの演習と実践。
• 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希望する場合は、ご連絡ください。

Antigravityは、高度なエージェント駆動型開発ワークフローを表現するフレームワークです。

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）では、Antigravity駆動環境で動作するAIエージェントによって生成された出力を検証、検証、および保護する中級から上級の専門家を対象としています。

このトレーニングを完了した参加者は以下のことができるようになります：

• エージェントが生成したコードアーティファクトの精度と安全性を評価する。
• 構造化された手法を使用してエージェントが実行したタスクを検証する。
• ブラウザの録画を解釈し、エージェントの活動を効果的に分析する。
• QAとセキュリティ原則を適用してエージェントワークフローの信頼性を確保する。

コース形式

• インストラクター主導の技術ブリーフィングとディスカッション。
• 実際のエージェントワークフローを検証するための実践的な演習。
• 制御されたラボ環境での手動テストと検証。

コースカスタマイゼーションオプション

• シナリオ、ワークフロー、およびテスト例の適応は要望に応じて利用可能です。

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。

Google Antigravityは、長期間稼働するエージェントや新規相互作用の行動を実験するための高度な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、長期的な記憶保持、フィードバックを通じた改善、および長期間にわたる進化を備えたエージェントを設計、分析、最適化したい上級レベルの専門家向けです。

このコースを修了すると、参加者は以下のスキルを身につけることができます：

• エージェントの持続性に必要な長期メモリ構造を設計する。
• エージェントの行動を形成するために効果的なフィードバックループを実装する。
• 学習軌道とモデルのずれを評価する。
• 複雑なマルチエージェント生態系に記憶メカニズムを統合する。

コース形式

• 技術的なデモンストレーションと組み合わせた専門家によるディスカッション。
• 構造化されたデザインチャレンジを通じて手を動かして学ぶ。
• シミュレーション環境での概念の適用。

コースカスタマイズオプション

• ご組織が特定の内容や事例を必要とする場合は、お問い合わせください。このトレーニングをカスタマイズすることができます。

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。

Google Antigravity は、AI 驅動のコーディングと自動化ワークフローをオーケストレーション、監視、および調整するために使用されるエージェント中心の開発プラットフォームです。

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、中級レベルのプロフェッショナルを対象とし、Google Antigravity 内での複数エージェントワークフローの設計、管理、および最適化を目指しています。

このトレーニングを修了すると、参加者は以下のスキルを習得します：

• マネージャーインターフェース内でエージェントの責任とオーケストレーションパイプラインを設定する。
• タスクリスト、計画、ログ、ブラウザ録画などを含む Antigravity アーティファクトの生成と解釈を行う。
• エージェントの行動が透明性があり、監査可能であることを確認するための検証戦略を実装する。
• 複雑な開発および運用タスクに向けた多エージェント協力の最適化を行う。

コース形式

• ガイド付きプレゼンテーションと実践的なデモンストレーション。
• 実際のワークフロー課題に焦点を当てたシナリオベースの演習。
• ライブ Antigravity ワークスペースでの実践的な実験。

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版が必要な場合は、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。

Antigravityは、AI駆動型のエージェント優先アプリケーションを構築するための開発プラットフォームです。

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、中級レベルの開発者がAntigravity環境内で自律的なAIエージェントを使用して実際のアプリケーションを作成することを目指しています。

このトレーニングを終了すると、参加者は以下のようなスキルを身につけることができます：

• 自律的で協調的なAIエージェントに依存するアプリケーションを開発します。
• Antigravity IDE、エディター、ターミナル、ブラウザを使用して端末から端末までの開発を行います。
• エージェントマネージャーを使用してマルチエージェントワークフローを管理します。
• エージェントの機能を本番品質のソフトウェアシステムに統合します。

コース形式

• 深度のあるデモンストレーションを組み合わせたプレゼンテーション。
• 広範な実践練習とガイド付きエクササイズ。
• Antigravityのライブ環境でのリアルな実装作業。

コースカスタマイズオプション

• あなたの開発スタックに合わせたコンテンツを提供するためには、このトレーニングのカスタマイズ版をご依頼ください。

このインストラクターによるライブトレーニングは、東京（オンラインまたはオンサイト）で実施され、Alibaba Cloud を活用してタスクの自動化、質問への回答、業務システムとの連携が可能となる AI エージェントを構築したいと考える、初心者から中級者の開発者および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時には、参加者は Alibaba Cloud 上の AI エージェントアーキテクチャを理解し、簡易なエージェントワークフローを構築し、エージェントをエンタープライズのナレッジおよびツールに接続し、クラウド環境でエージェントをデプロイおよび監視できるようになります。

この高度な実践セミナーは、要件分析からプロダクションレベルのコードまで、人工知能（AI）がソフトウェアデリバリーライフサイクル全体をどのように加速できるかを理解したい、ソフトウェアエンジニア、アーキテクト、テクニカルリード、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向けに設計されています。

このインストラクターによるライブトレーニングは、東京（オンラインまたはオンサイト）で提供され、Microsoft Azure を活用してビジネスアプリケーション向けに AI エージェントを構築、テスト、デプロイしたい初心者〜中級者〜上級者の開発者や技術専門家の方向けです。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下ができるようになります：Azure 上の AI エージェントアーキテクチャを理解する、稼働中のエージェントを作成して構成する、エージェントをビジネスのナレッジソースに接続する、エージェントを評価してデプロイの準備を整える。

このインストラクター指導によるライブトレーニングは 東京（オンラインまたはオンサイト）で実施され、Tencent ADP を用いて RAG、ワークフロー自動化、および運用上のガードレールを実装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、および技術製品チームを対象としています。

このトレーニング終了時には、参加者は ADP ベースのエージェントの設計、知識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調整、そして本番環境向けのガードレールの適用を行うことが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 東京（オンラインまたはオンサイト）で実施され、Google Cloud を活用してタスクの自動化、ツール操作、ビジネスデータとの連携が可能な AI エージェントを構築したいと考える、初級から中級、上級レベルの開発者および技術実務者を対象としています。

このトレーニングを終了するころには、受講者は以下のことができるようになります。AI エージェントの概念を説明する、Vertex AI を用いてエージェントを構築する、エージェントを外部ツールおよびデータに接続する、そしてビジネスユースケース向けにエージェントを展開する。

このインストラクターによるライブトレーニング 東京（オンラインまたはオンサイト）は、Hermes エージェントを活用して業務を自動化し、再利用可能な AI 駆動プロセスを構築してチームの生産性を向上させたいと考えているビジネスユーザー、運用チーム、技術専門職を対象としています。

このトレーニング修了時には、受講者は以下のことができるようになります。Hermes エージェントの基礎を説明し、中核機能の設定と利用を行い、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ます。

このインストラクターによるライブトレーニングを 東京（オンラインまたはオンサイト）で実施し、Hermes Agent を活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・実行したい開発者を対象としています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります：Hermes Agent の概念を説明する、安全なローカルエージェント環境をセットアップする、実践的なコーディングワークフローを構築する、そしてセキュリティとガバナンスの制御を適用する。

このインストラクター主導のライブトレーニング 東京（オンラインまたはオンサイト）は、Ollama とオープンモデルを活用して、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・運用することを目的とする開発者および技術チーム向けに設計されています。

このトレーニング修了時には、参加者は以下のことができるようになります：Ollama のインストールと設定、オープンモデルのローカル評価と実行、シンプルなエージェント型および検索ベースのワークフローの作成、ならびに規制環境向けのセキュリティおよびガバナンス制御の適用。

このインストラクター主導のライブトレーニングは、東京（オンラインまたは現地開催）で実施され、MCP を活用して AI アシスタントを外部ツール、データ、エンタープライズサービスに接続したいと考える、初級／中級／上級レベルの AI 専門家を対象としています。

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、基本的な統合をセットアップする、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によるライブトレーニングは 東京（オンラインまたはオンサイト）で行われ、OpenAI API を活用して、推論を行い、ツールを使用し、多段階のタスクを完了できる AI エージェントを構築したい、初心者から中級者の開発者および技術チームを対象としています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことを習得できます: エージェントのワークフローを設計し、ツールや外部データと連携し、コンテキストと応答を管理し、ビジネス利用に向けたエージェントをテストする。

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/上級レベルの開発者と技術者がOpenClawを使用して実用的なAIエージェントを構築および運用することを目指しています。これらのエージェントはチャットやツール統合を通じて業務を自動化します。

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、自動化スキルの使用と適応、基本的なセキュリティと運用ガードレールの適用。

本トレーニングは、講師によるライブ形式（東京でオンラインまたはオンサイト）で行われ、Piコーディングエージェントを活用してコードを生成し、変更をレビューし、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向けに設計されています。

本トレーニング終了時には、参加者はPiコーディングエージェントの概念を理解し、ツールを効果的にセットアップして使用し、実用的なコーディングタスクに適用し、安全なチームワークフローを導入できるようになります。