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期間 14 時間
コース概要
1日目:ワークフローとAIステップ
イントロダクション
- 自動化すべき場面、AIステップを利用すべき場面、エージェントを利用すべき場面の判断
- n8nの位置づけ:クラウド型とセルフホスト型の違い、およびそれらが企業データに与える影響
n8nの基礎知識
- ワークフロー、ノード、トリガー、実行
- 構文の入力なしで、フィールドをドラッグしてノード間でデータを移動する方法
- 実行結果を読み取り、問題点を特定・修正する方法
アプリとデータの接続
- Webhookとフォームトリガー
- スプレッドシート、メール、カレンダーノード
- 外部サービスへの認証情報と認証
- HTTPリクエストノードのステップバイステップ解説
AIステップ
- ワークフローへのモデル追加
- 信頼性のある出力のためのプロンプト作成
- 構造化された出力と不正解の自動修正
- メール、フォーム、ドキュメントからの情報の分類と抽出
判断とアクション
- IfやSwitchを用いた分岐処理
- 承認ステップ:アクション実行前の人間による確認
- 結果のスプレッドシートへの書き出しと通知送信
実地演習:初のエンドツーエンド・ワークフロー
- 受信リクエストから分類、記録、ルーティングされた結果までの一連の流れ
2日目:エージェントと運用
エージェント
- エージェントとは:モデル、メモリ、ツールの概要
- 固定ワークフローかエージェントか:選択のポイント
- エージェントへ社内ドキュメントやスプレッドシートへのアクセス権限付与
行動するエージェント
- 読み取り用ツールと書き込み用ツール
- システムプロンプトルール:必須フィールド、デタラメなデータ作成の禁止、重複レコードの禁止
- エージェントを壊そうとしてテストする手法
チャネル
- 社内利用のためのチャットインターフェース
- エージェントと1つのメッセージングチャネルの接続
信頼性
- エラーワークフロー、リトライ、通知
- ログと実行履歴
- モデルと実行コストの管理
データとプライバシー
- モデルを呼び出す際に社外に流出するデータの内容
- セルフホスティングとローカルモデル:講師によるデモ
- IT部門または法務チームとレビューするためのチェックリスト
AIを活用したワークフロー構築
- AIアシスタントにワークフローの草案を作成させる方法
- レビュー:各ノードの機能、データソース、空の場合の挙動の確認
最終プロジェクトと次のステップ
- 各自が自分のプロセスに対するAIステップとエージェントを含むワークフローを完成させ、プレゼンテーションを行います。
- メンテナンスプランと次の自動化候補
成果物:AIステップ、社内データに接続されたエージェント、エラー処理、レビューチェックリストを含む動作するワークフロー。
要求
- プログラミング経験は不要です。
- Webアプリケーションやスプレッドシートの利用に慣れていること。
- 自身の業務における反復プロセスを明確にイメージできること。
対象者
- ビジネス、オペレーション、顧客対応に関する専門家
- チームリーダーおよびプロセス担当者
- 社内データを活用して自動化やAIエージェントを構築したい非開発者
お客様の声 (3)
トレーナーは忍耐強く、とても親切です。彼はその分野に精通しています。
CLIFFORD TABARES - Universal Leaf Philippines, Inc.
コース - Agentic AI for Business Automation: Use Cases & Integration
機械翻訳
知識と実践の良いバランス
Ion Mironescu - Facultatea S.A.I.A.P.M.
コース - Agentic AI for Enterprise Applications
機械翻訳
理論と実践、そして高レベルと低レベルの視点を組み合わせた内容
Ion Mironescu - Facultatea S.A.I.A.P.M.
コース - Autonomous Decision-Making with Agentic AI
機械翻訳