自律AIエージェントの倫理と統治のトレーニングコース
自律AIエージェントは、防衛、医療、金融、インフラなどの分野における意思決定プロセスに急速に導入されています。これらのシステムがより独立性と自律性を獲得するにつれて、堅固な倫理的フレームワーク、統治メカニズム、規制監視の必要性が緊急の課題となっています。
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、自律AIエージェントを実世界の環境に展開する際の倫理的、社会的、規制的な影響を探求することを目指す上級レベルの専門家向けです。
このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができるようになります:
- 自律AIエージェントがもたらす倫理的リスクと道徳的なジレンマを分析する。
- 高度なAI展開に関連する統治フレームワークと規制モデルを評価する。
- 自律システムにおける説明可能性、透明性、責任の仕組みを評価する。
- AIエージェントの動作が法律、倫理、社会的価値と整合するよう戦略を策定する。
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。
- ケーススタディとロールプレイシミュレーション。
- 統治モデルと倫理的フレームワークの実践的な分析。
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依頼する場合は、お問い合わせください。
コース概要
自律システムにおける倫理の基礎
- AIエージェントにおける自律性の定義
- 機械の行動に適用される主要な倫理理論
- ステークホルダーの視点と価値感度設計
社会的リスクと重要なユースケース
- 公共安全、健康、防衛における自律エージェント
- 人間とAIの協調作業と信頼境界
- 意図しない結果とリスク増大のシナリオ
法的および規制環境
- AI立法と政策動向の概要(EU AI法、NIST、OECD)
- AIエージェントの責任、賠償責任、法律上の人格
- グローバルな統治イニシアチブとギャップ
説明可能性と意思決定の透明性
- ブラックボックス型自律的判断の課題
- 説明可能で監査可能なエージェントを設計する
- 透明性ツールとフレームワーク(例:モデルカード、データシート)
一致、制御、および道徳的責任
- エージェントの行動に対するAI一致戦略
- ヒューマンインザループ対ヒューマノンザループ制御パラダイム
- デザイナー、ユーザー、機関間の共有責任
倫理的リスク評価と軽減
- エージェント設計におけるリスクマッピングと重大な失敗分析
- 安全装置とオフスイッチメカニズム
- バイアス、差別、公平性の監査
統治設計と機関の監視
- 責任あるAI統治の原則
- マルチステークホルダーによる監視モデルと監査
- 自律エージェント用コンプライアンスフレームワークの設計
まとめと今後のステップ
要求
- AIシステムと機械学習の基本的な理解
- 自律エージェントとその応用に関する知識
- 技術政策における倫理的および法的フレームワークの知識
対象者
- AI倫理学者
- 政策立案者と規制当局者
- 上級AI実践者と研究者
オープントレーニングコースには5人以上が必要です。
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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。
- 実践的な統合エンジニアリングとAPI演習。
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コースカスタマイズオプション
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- 認証された、レート制限付きのエンドポイントを通じてエージェントを公開する。
- 安定した契約を使用して外部ツールと API をエージェントワークフローに統合する。
- 本番環境での運用に必要な観測性、ログ記録、使用状況監視を設定する。
コース形式
- 対話型の講義とディスカッション。
- Runtime 展開と Gateway 統合のハンズオン実習。
- 信頼性、セキュリティ、展開に焦点を当てた実践的な演習。
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トレーニングを依頼するには、ご連絡ください。
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- エージェントの機能を本番品質のソフトウェアシステムに統合します。
コース形式
- 深度のあるデモンストレーションを組み合わせたプレゼンテーション。
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- Google Antigravityをインストールし、設定する。
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コースの形式
- インストラクターによる説明とリアルタイムデモンストレーション。
- エージェントを使用する手順に焦点を当てたガイダンス付き演習。
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コースのカスタマイズオプション
- このトレーニングのカスタマイズバージョンが必要な場合は、ご連絡ください。
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- Antigravity を使用してクロスサーフェス自動化戦略を実装します。
コース形式
- デモンストレーションを交えたガイダンスによる指導。
- 実践的なハンズオン活動とシナリオベースの演習。
- インタラクティブな実験環境でのエージェントワークフローの実装。
コースカスタマイズオプション
- カスタマイズされたトレーニング要件については、お問い合わせください。目的に合わせてコースを調整します。
Amazon Bedrock AgentCore を使用したエンタープライズ向けエージェンティック AI
14 時間Amazon Bedrock AgentCore は、メモリ管理、監視性、および安全なアイデンティティ管理を統合した、AI エージェントの構築、展開、スケーリング向けのエンタープライズレディ フレームワークです。
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このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができるようになります:
- AgentCore のアーキテクチャとコンポーネントを理解する。
- ランタイムとゲートウェイを使用して AI エージェントを展開および管理する。
- 持続的なメモリとステートフルなインタラクションを実装する。
- アイデンティティ、監視性、およびコンプライアンス制御を適用する。
- エンタープライズ規模のワークフロー向けにマルチエージェントシステムを設計する。
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。
- AgentCore を使用した AWS ラボセッション。
- 展開と監視シナリオの実践的な演習。
コース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リクエストするには、お問い合わせください。
AIエージェントのセキュリティ:アイデンティティ、可視化、コンプライアンス - AgentCore
14 時間AgentCoreは、組み込みのアイデンティティ管理、監視、およびコンプライアンス機能を提供し、組織がエンタープライズ環境でAIエージェントを責任を持って展開できるようにします。
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、Amazon Bedrock AgentCoreを使用して安全で監査可能かつコンプライアンスに適合したAIエージェントシステムを設計および運用したい上級レベルの実践者向けです。
このトレーニング終了時には、参加者は以下のことが Able to できます:
- エージェント用のエンタープライズアイデンティティと権限管理モデルを実装する。
- 構造化ログ、メトリクス、およびトレースを使用して監視を有効にする。
- 規制フレームワークに準拠するためのコンプライアンス制御を適用する。
- エージェント活動を監査し、セキュアなセッションレベルのコントロールを維持する。
コース形式
- 対話型の講義とディスカッション。
- AWSセキュリティおよび監視ツールを使用したハンズオンラボ。
- 規制が適用されるエンタープライズ環境での事例研究。
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されたトレーニングをご希望の場合、お問い合わせください。
Mastraを用いたAIエージェント開発
14 時間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、中級レベルのソフトウェア開発者やエンジニアチームを対象としており、Mastraを使用してスケーラブルで観測可能なAIシステムを構築することを目指しています。
本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:
- Mastraのアーキテクチャを理解し、LLMや外部APIとの統合方法を学びます。
- TypeScriptを使用してAIエージェントとワークフローを設計および実装します。
- Mastraの観測性とメモリツールを使用して、エージェントのパフォーマンスを監視し改善します。
- Mastraのフレームワーク機能を活用して、本番環境に展開可能なAIアプリケーションを作成します。
Mastra デバッグ、評価、および AI エージェントの品質保証
21 時間Mastra は、複雑なワークフローを横断して動作する AI エージェントの評価、デバッグ、信頼性確保のための構造化されたツール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、中級レベルの実践者向けであり、エージェントの行動を厳密にテストし、信頼性を向上させ、測定可能な評価プロセスを実装することを目指しています。
このトレーニング終了後、参加者は自信を持って以下のことができます:
- デバッグ手法を適用してエージェントの行動問題を特定し、修正します。
- 構造化された指標、ベンチマーク、品質スコアを使用してエージェントを評価します。
- 信頼性、ドリフト、幻覚を追跡するツールとワークフローを実装します。
- 一貫性と予測可能なエージェントのパフォーマンスを確保する QA ストラテジーを設計します。
コースの形式
- 双方向講義とディスカッション。
- 手動でのデバッグと評価演習。
- オブザーバビリティツールを使用したエージェントの行動のライブラボ分析。
コースのカスタマイズオプション
- 要求に応じて、カスタマイズされた信頼性テストシナリオや業界固有の QA メソッドを用意できます。
Mastra Ops & Production Engineering: AIエージェントのデプロイとスケーリング
21 時間Mastraは、AIエージェントを運用環境に展開、スケーリング、ライフサイクル管理を効率化するためのフレームワークです。
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、中級者から上級者の技術専門家向けに設計されており、AIエージェントを信頼性と効率性を持って運用化するためのスキルを提供します。
このトレーニングの終了後、参加者は以下の能力を持つようになります:
- コントロールされたプロダクショングレードの環境にMastraベースのAIエージェントをデプロイする。
- プラットフォームネイティブのプリミティブを使用して、エージェントを水平および垂直にスケーリングする。
- エージェントの動作とパフォーマンスを追跡するオブザーバビリティパイプラインを実装する。
- レイテンシ、コスト、運用リスクを削減するためにランタイム設定を最適化する。
コースの形式
- インタラクティブな講義とディスカッション。
- 実際のデプロイシナリオに焦点を当てた手動演習。
- コンテナ化およびオーケストレーションされた環境を使用したライブラボ実装。
コースのカスタマイゼーションオプション
- トピック、手動ラボ、または業界特有のシナリオのカスタマイズは、要望に応じて利用可能です。
Mastra ワークフロー自動化とマルチエージェントオーケストレーション
21 時間Mastraは、分散システム内で動作する複数のAIエージェント間での洗練されたワークフロー自動化と調整を可能に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、中級レベルの実践者を対象としており、大規模なマルチエージェントワークフローの設計、オーケストレーション、および運用を学ぶことができます。
このトレーニングを完了することで、参加者は以下のスキルを身につけることができます:
- Mastraのオーケストレーション機能を使用して複雑なワークフローを設計する。
- 並列または依存関係のあるタスクを実行する複数のエージェントを調整する。
- ワークフローの実行用に監視およびデバッグツールを実装する。
- 可靠性、スループット、自動化効率の観点からオーケストレーションロジックを最適化する。
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。
- ワークフローデザインと自動化の実践演習。
- コンテナ化されたライブラボ環境での実装。
コースカスタマイズオプション
- カスタムの自動化シナリオ、エンタープライズ統合、またはワークフローパターンを要求に応じて提供します。
Google Antigravity におけるエージェントワークフローの管理: オーケストレーション、計画、アーティファクト
14 時間Google Antigravity は、AI 驅動のコーディングと自動化ワークフローをオーケストレーション、監視、および調整するために使用されるエージェント中心の開発プラットフォームです。
この講師主導の実践的なトレーニング(オンラインまたはオンサイト)は、中級レベルのプロフェッショナルを対象とし、Google Antigravity 内での複数エージェントワークフローの設計、管理、および最適化を目指しています。
このトレーニングを修了すると、参加者は以下のスキルを習得します:
- マネージャーインターフェース内でエージェントの責任とオーケストレーションパイプラインを設定する。
- タスクリスト、計画、ログ、ブラウザ録画などを含む Antigravity アーティファクトの生成と解釈を行う。
- エージェントの行動が透明性があり、監査可能であることを確認するための検証戦略を実装する。
- 複雑な開発および運用タスクに向けた多エージェント協力の最適化を行う。
コース形式
- ガイド付きプレゼンテーションと実践的なデモンストレーション。
- 実際のワークフロー課題に焦点を当てたシナリオベースの演習。
- ライブ Antigravity ワークスペースでの実践的な実験。
コースカスタマイズオプション
- このコースのカスタマイズ版が必要な場合は、お問い合わせください。
エージェント駆動コードのテストと検証: Antigravityにおける品質保証
14 時間Antigravityは、高度なエージェント駆動開発ワークフローを表現するフレームワークです。
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、中級レベルから上級レベルの専門家を対象としており、Antigravity駆動環境で動作するAIエージェントが生成した出力を検証、検証、および保護することを目指しています。
このトレーニングを終了すると、参加者は以下のことができるようになります:
- エージェント生成コードアーティファクトの正確さと安全性を評価します。
- 構造化された手法を使用してエージェント実行タスクを検証します。
- ブラウザ録画とエージェントのアクティビティを効果的に分析します。
- QAおよびセキュリティの原則を適用して、エージェントワークフローの信頼性を確保します。
コース形式
- 講師主導の技術的なブリーフィングとディスカッション。
- 実際のエージェントワークフローを検証するための実践的な演習。
- 制御されたラボ環境での手動テストと検証。
コースカスタマイゼーションオプション
- シナリオ、ワークフロー、およびテスト例の調整は要望に応じて可能です。