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コース概要
AIの概要とITサポートにおける役割
- 主要なAI概念：機械学習、自然言語処理（NLP）、生成AI
- AIが技術サポートワークフローに与える変革
- ITチーム向けの人気AIプラットフォームの概要
サポートシナリオのためのプロンプトエンジニアリング
- サポートチケットへの回答に効果的なプロンプトの作成
- 一貫性のある正確なAI出力を得るためのプロンプト構造化
- AI生成回答の反復的な精緻化
AI搭載チケット自動化とインシデント管理
- 受信したチケットの分類と優先度付けにAIを活用する
- 大規模言語モデル（LLM）を用いた定型回答ドラフトの自動化
- チケットシステムやワークフローとのAI連携
技術ドキュメントの自動生成
- トラブルシューティングノートを構造化されたドキュメントへの変換
- 手順書や解決策記事などのAIによる生成
- ナレッジベースエントリ効率的な維持と更新
AIを活用した社内ナレッジベースの構築
- サポートコンテンツを検索可能なナレッジベースへ整理する
- チケット解決時に関連記事をAIが提示する仕組みの利用
- AI生成ドキュメントのバージョン管理とガバナンス
ITサポート用の社内バーチャルアシスタントとチャットボット
- 一般的なIT課題に対するチャットボットの会話フロー設計
- コーディングなしでのサポートチャットボットの構築とテスト
- 従業員の自己サポートやFAQ対応のためのチャットボット展開
障害検知と予防のための予測分析
- 過去のインシデントデータからパターンを特定する
- システム障害の前兆を検出するためのAI活用
- 自動化されたアラートと予防的メンテナンスのトリガー設定
情報セキュリティと責任あるAIの利用
- サポートでのAI利用に伴うデータプライバシーへの配慮
- データ漏洩の防止とAIツール設定のセキュリティ確保
- 倫理的ガイドラインと組織内でのAI使用ポリシー
インパクト測定と継続的改善
- AI駆動型サポートの指標：解決時間およびCSAT（顧客満足度）
- フィードバックの収集によるAI回答やドキュメントの精緻化
- IT運用全体へのAI展開を視野に入れたロードマップ構築
最終課題：エンドツーエンドのAIサポートワークフロー
- 実際のシナリオに合わせたAI支援型サポートパイプラインの設計
- ドキュメントおよびチャットボットコンポーネントの構築
- ソリューション発表とピアフィードバック
要求
- ITサポートのワークフローやチケットシステムに関する基本的な知識
- 一般的なオフィス製品や生産性ツールの習熟度
- AIやプログラミングの事前経験は不要
対象者
- ITサポート技術者およびヘルプデスク担当職員
- システム管理者およびネットワーク監視担当者
- ユーザーサポートやトラブルシューティングを担当するテクノロジーチームのメンバー
- 日々のサポート業務にAIを組み込みたいIT専門家
16 時間
