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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の基礎知識

  • エージェント型AIとは何か、そして自動化においてなぜ重要なのか
  • インテリジェントエージェント構築用ツールとフレームワークの概要
  • 企業での活用事例:カスタマーサービス、物流、マーケティング

自動化機会の見極め方

  • 現行業務プロセスの棚卸しと課題点の抽出
  • AI駆動型自動化導入における実現可能性と投資効果の評価方法
  • 成功指標やシステム統合要件の定義手法

エージェント型ワークフローの設計法

  • 個々の業務単位用および統合管理向けエージェントの設計ポイント
  • 『プロンプト』作成や自動化ロジック構成に関するテクニック
  • 意思決定機能や異常時対応仕組みの統合方法

ビジネスシステムとの統合手順

  • CRMやERP、各種コミュニケーションツールとの接続手法
  • ZapierやMake、Power Automateなどのオーケストレーション環境利用法
  • Pythonを用いたAPI連携の実践例

具体例で見る活用場面

  • カスタマーサービス自動化と顧客感情分析の組み合わせ方
  • サプライチェーンにおける需要予測や取引先連携手法
  • AIデータを活用したマーケティングキャンペーンの最適化例

ガバナンス・安全性・監視体制の構築法

  • アクセス制御やデータ機密性管理のポイント
  • リアルタイム監視ダッシュボードおよび通知システムの設定法
  • 自動化処理結果を評価・監査するためのプロセス構築法

実践演習:統合型AIワークフローの作成

  • 自動化を目指す業務プロセスの選定法
  • AIエージェントの設計および導入手順
  • テスト実施、評価結果に基づく改善策の検討方法

総括と今後の展望

要求

  • ビジネスフローや業務自動化の基礎的知識
  • PythonやAPI連携に関する経験があること
  • 生産性向上ツールまたは自動化用ツールの利用経験

対象者

  • 業務自動化機会を模索するプロダクトマネージャー
  • AIベースのワークフロー構築に取り組むオートメーションエンジニア
  • データ駆動型業務設計を手がけ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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