お問い合わせ
 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

      参加者の人数


      参加者1人あたりの価格

      お客様の声 (3)

      今後のコース

      関連カテゴリー