n8nとLangChainを使ったAI自動化のトレーニングコース

LangGraphは、状態を持ち、複数のアクターが参加するLLMアプリケーションを構成可能なグラフとして構築し、実行の永続性と制御を提供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）は、高度なAIプラットフォームエンジニア、AI向けDevOps、およびMLアーキテクトを対象としています。参加者は、プロダクショングレードのLangGraphシステムの最適化、デバッグ、監視、運用について学びます。

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：

• 速度、コスト、スケーラビリティに優れた複雑なLangGraphのトポロジを設計および最適化する。
• 再試行、タイムアウト、イジェムポテンシー、チェックポイントベースの回復などを用いて信頼性を実現する。
• グラフの実行をデバッグし、状態を確認し、プロダクションでの問題を系統的に再現する。
• ログ、メトリクス、トレースを使用してグラフをインストルメント化し、プロダクションに展開し、SLAとコストを監視する。

コース形式

• 対話型の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される場合は、お問い合わせください。

本コースは講師主導型の実践トレーニングで、<場所>（オンラインまたは対面）にて開催されます。
上級レベルの開発者やデータエンジニアがn8nを用いて高度なワークフロー自動化技術を習得することを目的としています。

本トレーニングの終了時点で、受講生は以下のことが可能になります：

• 条件付きロジックや分岐構造を含む高度なワークフローの設計・実装
• 複雑なAPIやサードパーティシステムとの統合
• n8nの機能拡張のため、カスタムノードを開発・導入する方法
• データ量が多い環境でもスケーラビリティと効率性を実現できるようワークフローを最適化する方法

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開発者やAI愛好家向けに設計されています。彼らはn8nで高度なAIワークフローを作成したいと考えています。

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：

• n8nワークフローとAIサービスの統合を理解する。
• 自動化プロセスにAI駆動型意思決定を実装する。
• n8nでカスタムAIノードを作成し、事前構築されたAIノードを使用する。
• AIワークフローのパフォーマンスを分析および最適化する。

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、高度なレベルの開発者や技術コンサルタント向けで、特定の組織的なニーズに対応するためのカスタマイズされた自動化ソリューションを作成し、n8nの機能を拡張することを目指しています。

このトレーニングが終了した際には、参加者は以下のことが Able to:

• n8nでカスタムノードを開発するための開発環境を設定します。
• 特定のビジネスユースケースに対応するカスタムノードを開発します。
• コントロールされた環境でカスタムノードをテストし、デバッグします。
• 本番環境での使用のためにカスタムノードを展開および維持管理します。

LangGraphは、状態を保持しながら複数エージェントが協働するLLMアプリケーションを構築するためのフレームワークで、実行制御や状態管理も可能なグラフ構造に基づいて設計されています。

本講座はインストラクター主導型のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）であり、適切なガバナンス、可観測性、規制順守を念頭にLangGraphベースの金融ソリューションの設計・実装・運用を希望する中級者から上級者の方々を対象としています。

講座終了時には、受講者は以下の能力を身につけることができます：

• 規制要件や監査基準に合致した金融業務向けLangGraphワークフローの設計
• 金融データ標準およびオントロジーをグラフの状態管理およびツール群へ統合する方法
• 重要な処理プロセスにおける信頼性、安全性、人間が介在する制御機構の実装
• パフォーマンスやコスト、SLAを最適化するためのLangGraphシステムのデプロイおよびモニタリング手法

講座形式について

• 双方向型の講義およびディスカッション
• 豊富な演習や実践課題の提供
• 実際のラボ環境でのハンズオン実装体験

講座内容のカスタマイズについて

• 本講座の内容をご要望に合わせてカスタマイズしたい場合は、お問い合わせください。

LangGraphは、計画立案、分岐、ツール利用、メモリ、そして制御可能な実行をサポートするグラフ構造のLLMアプリケーションを構築するための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（オンラインまたは対面）は、LangGraphを使用して信頼性の高い多段階LLMワークフローを設計・構築したい初心者レベルの開発者、プロンプトエンジニア、データ実務者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：

• コアとなるLangGraphの概念（ノード、エッジ、ステート）とその利用場面を説明する。
• 分岐し、ツールを呼び出し、メモリを保持するプロンプト連鎖を構築する。
• 検索機能と外部APIをグラフワークフローに統合する。
• 信頼性と安全性を確保するためにLangGraphアプリケーションのテスト、デバッグ、評価を行う。

コースの形式

• インタラクティブな講義とファシリテートされたディスカッション。
• サンドボックス環境でのガイダンス付きラボとコード解説。
• 設計、テスト、評価に関するシナリオベースの演習。

コースのカスタマイズオプション

• このコースのカスタムトレーニングを依頼される場合は、手配についてお問い合わせください。

LangGraphを利用すると、LLMを活用した状態保持型のマルチエージェントワークフローを構築でき、実行経路や状態の永続化を正確に制御することが可能になります。医療分野においては、これらの機能が規制要件への準拠、システム間の相互運用性、および臨床業務と整合した意思決定支援システムの構築に不可欠です。

本トレーニングは講師による対面またはオンライン形式で行われ、規制上・倫理的・運用上の課題を克服しながらLangGraphベースの医療ソリューションを設計・実装・管理したい中級者から上級者の方々を対象としています。

本講座を修了すると、以下のことができるようになります：

• 規制要件と監査可能性を考慮した医療向けLangGraphワークフローの設計
• 医学用オントロジーおよび標準規格（FHIR、SNOMED CT、ICD）との統合
• 機密性の高い環境において信頼性・追跡可能性・説明可能性を実現するベストプラクティスの適用
• 医療業界における本番環境へLangGraphアプリケーションを展開し、監視および検証すること

講座の形式

• 双方向型の講義およびディスカッション
• 実世界の事例を取り入れた演習
• 実践環境における実装練習

講座のカスタマイズオプション

• このコースのカスタマイズ版をご希望の場合は、お問い合わせいただければ調整いたします。

LangGraph は、状態を保持するマルチアクターの LLM アプリケーションを組み合わせ可能なグラフとして構築し、永続的な状態と実行の正確な制御を提供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）は、中級から上級レベルの専門家向けに設計されており、コンプライアンス、追跡可能性、ガバナンス制御を備えた LangGraph ベースの法務ソリューションを設計、実装、運用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ます：

• 审査可能性とコンプライアンスを保持した法務特化の LangGraph ワークフローを設計します。
• 法律用語体系と文書規格をグラフ状態と処理に統合します。
• ガードレール、ヒューマンインザループ承認、トレーサブルな決定パスを実装します。
• LangGraph サービスをオブザーバビリティとコスト制御とともにプロダクション環境でデプロイ、監視、維持管理します。

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。
• 多数の演習と実践。
• ライブラボ環境でのハンズオン実装。

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トレーニングを希望する場合は、ご連絡ください。

LangGraphは、分岐、ツール使用、メモリ管理、制御可能な実行をサポートするグラフ構造のLLMワークフローを構築するためのフレームワークです。

この講師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、LangGraphのグラフロジックとLLMエージェントのループを組み合わせ、顧客サポートエージェント、意思決定ツリー、情報検索システムなどの動的で文脈を意識したアプリケーションを構築したい中級レベルのエンジニアや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、受講生は以下をできるようになります：

• LLMエージェント、ツール、メモリを調整するグラフベースのワークフローを設計する。
• 堅牢な実行のために条件分岐によるルーティング、リトライ、フォールバックを実装する。
• エージェントのループに検索機能、API、構造化された出力を統合する。
• 信頼性と安全性のためにエージェントの動作を評価、監視、強化する。

コースの形式

• インタラクティブな講義とファシリテートされたディスカッション。
• サンドボックス環境での演習とコード walkthrough。
• シナリオに基づいた設計演習とピアレビュー。

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。

LangGraphは、グラフベースのオーケストレーションフレームワークであり、条件付きかつ多段階にわたるLLMおよびツールのワークフローを構築できます。コンテンツパイプラインの自動化やパーソナライゼーションにも最適です。

本講座はインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたは現地開催）で、LangGraphを用いて動的かつ分岐型のメールキャンペーンやコンテンツ生成パイプラインを実装したい中級レベルのマーケター、コンテンツ戦略担当者、自動化開発者の方々を対象としています。

講座の終了時には、参加者は以下のことが可能になります：

• 条件分岐ロジックを用いてグラフ構造のコンテンツ・メールワークフローを設計する
• LLM、API、データソースを統合し自動的にパーソナライズ化を実現する
• 多段階のキャンペーン全体で状態や記憶情報、文脈を適切に管理する
• ワークフローのパフォーマンスや配信結果を評価・監視し最適化する

講座の形式

• インタラクティブな講義およびグループディスカッション
• メールワークフローやコンテンツパイプラインを実際に構築する演習
• パーソナライゼーション、セグメント分け、分岐ロジックに関するシナリオベースの練習

講座カスタマイズの可能性

• 本講座をご自身のニーズに合わせてカスタマイズされたい場合は、お問い合わせいただければ手配いたします。

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、n8nの基本とその最新機能を使用してより賢い自動化を行うことを希望する初心者のビジネスプロフェッショナルやIT愛好家を対象としています。

この[instructor-led, live training in 日本]（オンラインまたはオンサイト）は、手動オーケストレーションや脆いスクリプトを自動化されたノード駆動のn8nワークフローに置き換え、CI/CDパイプライン、インフラストラクチャ管理、インシデントレスポンスを実現したいDevOpsエンジニア、SRE、プラットフォームチームを対象としています。

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、n8nを使用してCI/CDワークフローを自動化、監視、最適化することを目指す中級レベルから上級レベルのDevOpsエンジニアやIT運用スタッフ向けです。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができます：

• n8nをDevOpsオートメーションに設定および構成する
• Jenkins、GitLab、GitHub ActionsなどのCI/CDツールとn8nを統合する
• n8nを使用してビルド、テスト、デプロイワークフローを自動化する
• n8nダッシュボードを使用してCI/CDパイプラインを監視およびトラブルシューティングする
• カスタムn8nノードやスクリプトでDevOpsワークフローを強化する

日本にて実施されるこのインストラクター主導のライブトレーニングは、さまざまな情報源からのデータを統合・変換し、分析やレポート作成向けにワークフローを自動化したい中級レベルのデータ専門家を対象としています。

講座終了時には、参加者は以下のスキルを習得できます：

• データ統合の概念や、ETLプロセスにおけるn8nの役割について理解する。
• n8nを用いてデータベース、クラウドストレージ、APIなど様々なデータソースに接続できる。
• 分析目的向けにデータを変換・クリーニングできる。
• システム全体におけるデータ報告ニーズに対応するため、ETLワークフローを自動化できる。

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IoT開発者やスマートホーム愛好家を対象としており、n8nを使用してIoTプロセスを自動化し、革新的なソリュ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:

• n8nの設定と構成を行い、IoTワークフローの自動化を実現する。
• n8nのノードとコネクタを使用してIoTデバイスとプラットフォームを統合する。
• カスタムワークフローを実装し、IoTタスクとプロセスを自動化する。
• MQTTやREST APIなどのIoTプロトコルをn8nのワークフロー内で使用する。
• IoT自動化ワークフローの監視、トラブルシューティング、最適化を行う。