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コース概要

ビジネス自動化におけるエージェント型AIの紹介

  • エージェント型AIとは何か、そしてなぜ自動化において重要なのか
  • インテリジェントエージェントの構築のためのツールとフレームワークの概要
  • エンタープライズユースケース:カスタマーサービス、物流、マーケティング

自動化の機会の特定

  • 現在のワークフローとペインポイントのマッピング
  • AI駆動型自動化の実現可能性とROIの評価
  • 成功指標と統合要件の定義

エージェント型ワークフローの設計

  • タスク固有のエージェントとオーケストレーションレベルのエージェントの設計
  • 自動化エージェントのためのプロンプト設計とロジックの構造化
  • 意思決定と例外処理の統合

ビジネスシステムとのエージェント統合

  • CRM、ERP、コミュニケーションツールへのAIエージェントの接続
  • Zapier、Make、またはPower Automateを使用したオーケストレーション
  • Pythonを用いたAPIベースの統合の実装

応用ユースケース

  • カスタマーサービス自動化と感情分析
  • サプライチェーンの需要予測とベンダー調整
  • AI駆動型のインサイトを用いたマーケティングキャンペーン最適化

ガバナンス、セキュリティ、監視

  • アクセス制御とデータ機密性の管理
  • 監視ダッシュボードとアラートの設定
  • 自動化された意思決定の評価と監査

ハンズオンプロジェクト:統合AIワークフローの構築

  • 自動化の対象プロセスの特定
  • AIエージェントの設計と実装
  • テスト、評価、最適化

まとめと次のステップ

要求

  • ビジネスワークフローとプロセス自動化の基礎的な理解
  • PythonまたはAPIベースの統合への慣れ
  • 生産性ツールや自動化ツールの使用経験

対象者

  • 自動化の機会を特定しようとするプロダクトマネージャー
  • AI駆動型ワークフローを実装するオートメーションエンジニア
  • データに基づいたビジネスプロセスを設計するビジネスアナリスト
 21 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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