本プログラムは、厚生労働省の「人材開発支援助成金（事業展開等リスキリング支援コース）」の適用基準を満たした、合計30時間の中級人材育成カリキュラムです。各種APIや自律処理プラットフォームを用いて、外部ツールとAIを双方向に接続した「自律実行型AIエージェント」の設計・開発力をハンズオンでマスタリングし、自社専用の業務自動化システムを実開発します。
【助成金制度適用による経費シミュレーション】
※中小企業が「リスキリング支援コース（助成率75%）」を利用して受講した場合
国からの経費助成 (75%)
▲ 225,000円
５日間のカリキュラム詳細 (CURRICULUM)
1. API連携アーキテクチャとセキュリティ設計 (2時間)
- 主要LLMプロバイダ（OpenAI、Anthropic等）のAPIエンドポイント仕様
- APIキーの安全な環境変数管理とレートリミット（コール制限）対策
- リプライチェーン、トークンコスト制御ロジックの最適化
2. 高度RAG（検索拡張生成）ドキュメント処理 (2時間)
- チャンク分割（Chunking）の高度アルゴリズムとメタデータ設計
- ベクトルデータベースの選定とコサイン類似度を用いたセマンティック検索の精度向上
- ハイブリッド検索とRe-rankingによる情報ノイズの除去
3. 社内ドキュメント応答エージェントの実装ハンズオン (2時間)
- 複数PDFや社内就業規則マニュアルをソースとした対話システムの開発
- 回答参照ソース（ソース元のページや引用文）の明示機能実装
- 精度向上のためのシステムプロンプトの多層チューニング
1. クラウド統合プラットフォームとWebhook連携 (2時間)
- クラウドiPaaS（Make等）のデータマッピングと基本フロー設計
- Webhookトリガーを用いたイベント駆動型プロセスの仕組み
- 外部APIからのレスポンスJSONデータの自動解析・変換
2. マルチツールのAPIパイプライン自動化 (2時間)
- 「Slackへの問い合わせ受信」→「スプレッドシートへの追記」→「AIによるドラフト生成」→「Gmail自動返信」の一気通貫自動化シナリオ設計
- データの条件分岐（Router）とエラー発生時のリトライ・フォールバック設計
3. 顧客データ同期と定期自動レポート生成 (2時間)
- 定期タスク（Cron）による特定データベースのポーリング監視
- 顧客アクションやアクセス数ログから、AIが要約・集計した週次レポートの自動生成と関係先チャットへの定刻配信
1. 自律型AIエージェントフレームワークの基礎 (2時間)
- 「指示待ち」から「自律思考・実行（Reasoning and Acting: ReAct）」へのシフト
- エージェントに自律実行権を与える「Tool（機能）」の設計と呼び出し仕様
- プロンプトチェーン（逐次思考）による複雑タスクの分解処理
2. マルチエージェントによる業務分散処理 (2時間)
- 「アナリスト」「コンテンツ作成者」「校正者」のように役割の異なるAIエージェントを定義
- エージェント間の協調アクションフロー（成果物の相互監査とフィードバックループ）の設計
3. 自社専用自律エージェントのプロトタイピング (2時間)
- Dify等のプラットフォームを用いた、実務対応型エージェントのGUI設計
- エージェント実行ログのデバッグとプロンプトパラメータの最適化
1. 画像認識（Vision AI）とOCRを用いたデータ構造化 (2時間)
- スキャン書類、領収書、手書き図面データの画像入力とキー項目自動抽出
- 非定型画像のテキスト化におけるノイズクリーニング手法
- 抽出データのフォーマット検証と整合性チェック
2. フロント・バックオフィスの双方向APIデータ同期 (2時間)
- フォーム入力やチャットボット経由のデータをバックオフィス管理システム（ERP等）へリアルタイム自動同期
- 在庫情報や予約ステータスと連携した動的な自動応答の設計
3. 音声認識・生成を用いた自動議事録・通話要約 (2時間)
- 音声データ（Whisper等）のテキスト化、話者分離プロセスの構築
- 発言内容からの「決定事項」「ToDo」の自動抽出とタスク管理ツールへの自動インポート
1. 本番運用のための例外処理・フォールバック (2時間)
- APIダウン、トークンオーバーフロー、不正入力（プロンプト攻撃）への例外対策
- エラー発生時に「人間にアラートを送る（Human-in-the-Loop）」承認ステップの設計
2. 開発エージェントの社内リリースと権限管理 (2時間)
- 開発した自動化ワークフロー・チャットツールの社内公開（デプロイメント）手順
- ユーザーアカウント別のアクセス権限（情報レベル）制限設計
3. 【Day 5 総括】自社業務への実稼働テストと改善設計 (2時間)
- 作成した自動化ワークフローをテスト運用し、実時間削減効果を測定
- 【知財ガイダンス】開発した独自のワークフロー構成やエージェントプロンプトの優位性を特許化・公知化する手法の実務アドバイス
受講対象および必要環境
- 対象者：社内のDX推進チーム、IT担当者、および実務でAI自動化システムを構築・保守する従業員（※初級コース修了または同等のAI基礎知識を有する方）
- 必要なPC環境：インターネット接続可能なPC（Google Chrome推奨）、Make/Dify/OpenAI等の検証用アカウント