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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

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

今後のコース

関連カテゴリー