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コース概要
導入
- アルゴリズム思考から自動化へ
- ノーコード自動化とは、そしていつ使用するべきか
- MakeとAIエージェントの概要
Makeの基本
- シナリオ、モジュール、トリガー
- アプリ間のデータマッピング
- フィルターとルーター
アプリとデータの接続
- Webhookと即時トリガー
- APIおよびHTTPモジュールとの連携
- データストアの活用
最初のAIエージェントの構築
- シナリオへのLLMの追加
- 信頼性の高い出力を得るためのプロンプト設計
- エージェントからの応答の解析と活用
データに接続されたエージェント
- ビジネスデータの取得と活用
- ステップや判断の連鎖
- 人間の関与ポイント(Human-in-the-loop)の設定
エンドツーエンドの自動化
- リアルなビジネスプロセスの自動化
- エラーハンドリングとリトライ
- シナリオのモニタリングとメンテナンス
まとめと次のステップ
- 成果物:AIエージェントが連携した動作する自動化プロセス。
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操作に慣れていること。
- 自身のビジネスプロセスに関する基本的な理解があること。
対象者
- ビジネスおよび運用のプロフェッショナル。
- チームリーダーやプロセス所有者。
- AIでワークフローを自動化したい開発者以外の人々。
18 時間
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