日本 でのオンライン LangGraph トレーニング

LangGraphは、状態を保持しつつ複数のエージェントが関与するLLMアプリケーションを構築するためのフレームワークです。コンポーザブルなグラフ形式で実装でき、状態の永続化や実行制御も細かく行えます。

本講座は講師主導のライブトレーニング（オンラインまたは対面）であり、中級者から上級者の方々を対象としています。法律分野向けのLangGraphベースソリューションを設計・実装し、コンプライアンスや追跡可能性、ガバナンス管理も備えたシステムを構築したいと考える専門家向けです。

このトレーニングを修了することで、受講者は以下の能力を身につけることができます：

• 監査可能性および法令順守性を維持する法律専用のLangGraphワークフローの設計
• 法律分野で用いられるオントロジーや文書標準規格をグラフ状態処理に組み込む方法
• ガードレール機能、人の介在が必要な承認プロセス、追跡可能な意思決定経路の実装
• ​可視化機能やコスト管理も備えた本番環境でのLangGraphサービスの導入・監視・保守

講座の形式

• インタラクティブな講義とディスカッション
• 多数の演習問題および実践課題
• 実際に手を動かす実習環境での実装体験

講座内容のカスタマイズについて

• 本講座をお客様のニーズに合わせて調整したい場合は、事前にご連絡ください。

LangGraphは、状態を保持しながら複数エージェントが協働するLLMアプリケーションを構築するためのフレームワークで、実行制御や状態管理も可能なグラフ構造に基づいて設計されています。

本講座はインストラクター主導型のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）であり、適切なガバナンス、可観測性、規制順守を念頭にLangGraphベースの金融ソリューションの設計・実装・運用を希望する中級者から上級者の方々を対象としています。

講座終了時には、受講者は以下の能力を身につけることができます：

• 規制要件や監査基準に合致した金融業務向けLangGraphワークフローの設計
• 金融データ標準およびオントロジーをグラフの状態管理およびツール群へ統合する方法
• 重要な処理プロセスにおける信頼性、安全性、人間が介在する制御機構の実装
• パフォーマンスやコスト、SLAを最適化するためのLangGraphシステムのデプロイおよびモニタリング手法

講座形式について

• 双方向型の講義およびディスカッション
• 豊富な演習や実践課題の提供
• 実際のラボ環境でのハンズオン実装体験

講座内容のカスタマイズについて

• 本講座の内容をご要望に合わせてカスタマイズしたい場合は、お問い合わせください。

LangGraphを利用すると、LLMを活用した状態保持型のマルチエージェントワークフローを構築でき、実行経路や状態の永続化を正確に制御することが可能になります。医療分野においては、これらの機能が規制要件への準拠、システム間の相互運用性、および臨床業務と整合した意思決定支援システムの構築に不可欠です。

本トレーニングは講師による対面またはオンライン形式で行われ、規制上・倫理的・運用上の課題を克服しながらLangGraphベースの医療ソリューションを設計・実装・管理したい中級者から上級者の方々を対象としています。

本講座を修了すると、以下のことができるようになります：

• 規制要件と監査可能性を考慮した医療向けLangGraphワークフローの設計
• 医学用オントロジーおよび標準規格（FHIR、SNOMED CT、ICD）との統合
• 機密性の高い環境において信頼性・追跡可能性・説明可能性を実現するベストプラクティスの適用
• 医療業界における本番環境へLangGraphアプリケーションを展開し、監視および検証すること

講座の形式

• 双方向型の講義およびディスカッション
• 実世界の事例を取り入れた演習
• 実践環境における実装練習

講座のカスタマイズオプション

• このコースのカスタマイズ版をご希望の場合は、お問い合わせいただければ調整いたします。

LangGraphは、永続的な状態を維持し実行制御が可能なコンポーザブル・グラフとして、状態管理機能付きのマルチエージェントLLMアプリケーションを構築するためのフレームワークです。

本トレーニングは講師によるライブ指導形式（オンラインまたはオンサイト）で、本番環境向けLangGraphシステムの最適化・デバッグ・監視・運用を目指す上級AIプラットフォームエンジニアやMLアーキテクト、AI分野のDevOps担当者向けです。

本講座を受講することで、以下のことが可能になります：

• 速度・コスト・拡張性を考慮した複雑なLangGraph構成の設計と最適化を行う。
• リトライ機能、タイムアウト設定、べき等性保証およびチェックポイントによる復旧で信頼性を確保する。
• グラフ実行のデバッグや追跡処理、状態内容の検査により本番環境での問題発生時も再現・解決が可能になる。
• ログ・メトリクス・トレースを用いてグラフに計測機能を付与し、実際に本番環境へ導入するとともにSLAやコスト動向を常時監視する。

講座形式について

• 双方向的な講義およびディスカッションを行う。
• 多数の演習問題や実践訓練を用意する。
• 実際に手を動かして学ぶライブラボ環境での実装訓練も行う。

カスタマイズオプションについて

• 本講座の内容をご要望に合わせてカスタマイズしたい場合は、お問い合わせください。

LangGraphは、グラフベースのオーケストレーションフレームワークであり、条件付きかつ多段階にわたるLLMおよびツールのワークフローを構築できます。コンテンツパイプラインの自動化やパーソナライゼーションにも最適です。

本講座はインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたは現地開催）で、LangGraphを用いて動的かつ分岐型のメールキャンペーンやコンテンツ生成パイプラインを実装したい中級レベルのマーケター、コンテンツ戦略担当者、自動化開発者の方々を対象としています。

講座の終了時には、参加者は以下のことが可能になります：

• 条件分岐ロジックを用いてグラフ構造のコンテンツ・メールワークフローを設計する
• LLM、API、データソースを統合し自動的にパーソナライズ化を実現する
• 多段階のキャンペーン全体で状態や記憶情報、文脈を適切に管理する
• ワークフローのパフォーマンスや配信結果を評価・監視し最適化する

講座の形式

• インタラクティブな講義およびグループディスカッション
• メールワークフローやコンテンツパイプラインを実際に構築する演習
• パーソナライゼーション、セグメント分け、分岐ロジックに関するシナリオベースの練習

講座カスタマイズの可能性

• 本講座をご自身のニーズに合わせてカスタマイズされたい場合は、お問い合わせいただければ手配いたします。

LangGraphは、分岐処理やツール利用、メモリ機能、そして制御可能な実行が可能なグラフ構造型のLLMワークフローを作成するためのフレームワークです。

この講座は、インストラクターによるライブ形式の研修で、オンラインまたは会場にて開催されます。中級レベルのエンジニアやプロダクトチームを対象とし、LangGraphのグラフ構造論理とLLMエージェントループを組み合わせることで、顧客サポート用エージェントや意思決定木、情報検索システムといった文脈に応じて動的に振る舞うアプリケーションの構築方法を学びます。

本研修を終了すると、参加者は以下のことが可能になります：

• LLMエージェントやツール、メモリを連携させるグラフベースのワークフローを設計する
• 堅牢な実行環境のための条件付きルーティング、再試行機能、フォールバック処理を実装する
• 検索機能やREST API、構造化された出力内容をエージェントループに統合する
• 信頼性と安全性の観点からエージェントの振る舞いを評価・監視・強化する

講座の形式

• 対話型講義およびディスカッションの実施
• サンドボックス環境を用いた演習やコード解説
• シナリオに基づく設計課題や同僚間でのレビュー

講座カスタマイズのオプション

• 本講座をカスタマイズした研修をご希望の場合は、お問い合わせいただければ手配いたします。

LangGraphは、計画立案・分岐処理・ツール利用・メモリ管理・制御可能な実行機能を備えた、グラフ構造に基づくLLMアプリケーション開発用のフレームワークです。

この講座は、インストラクターによるライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）で、LangGraphを使って信頼性の高い多段階LLMワークフローを設計・構築したい初心者レベルの開発者やプロンプトエンジニア、データ関連従事者を対象としています。

講座終了時には、以下の能力を身につけられます：

• LangGraphの基本概念（ノード・エッジ・状態）とその利用場面の理解
• 分岐処理やツール呼び出しが可能で、メモリも保持できるプロンプト連鎖の構築
• 検索機能や外部APIをグラフワークフローに統合する方法
• 信頼性と安全性を確保するためのLangGraphアプリケーションのテスト・デバッグ・評価手法

講座形式

• インタラクティブな講義およびディスカッション
• サンドボックス環境での演習やコード解説
• 設計・テスト・評価を目的としたシナリオベースの課題実践

カスタマイズ可能な講座内容について

• ご希望に応じた内容調整も承っております。詳細はお問い合わせください。