セッション日程
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単発の自動化から一歩進み、API連携、データ管理、例外処理、運用設計まで含めて、企業レベルに近い自動化フローを考える講座です。
上級者向けのAIエージェント講座として、実務で使い続けられる仕組みを作りたい人を想定しています。
まず概要を確認したい方向けに、上級編の目的、扱う範囲、参加に向く状態を整理しています。
AIエージェントをPoCで終わらせず、運用と改善を前提に設計できる状態を作ることです。
API連携、データ保持、例外処理、再実行、ログ、監視など、実運用で必要な観点まで扱います。
すでにDifyやn8nを触った経験があり、より複雑な業務フローへ広げたい人に向いています。
基本的なワークフローの理解がないまま高度な運用設計だけを進めると、全体像を掴みにくくなります。
この講座が全体のどこにあるかを、フロー型で整理しています。先に全体像を把握したい方は、ここで学習順と次の選択肢を確認できます。
似た講座をまとめて受講したい方向けに、パック提案を用意しています。単発受講だけでなく、学習順と導入順をセットで設計したい場合に適しています。
AI初心者パック
個人・少人数チーム向け
まず手を動かすところから始めたい方向けに、開発入門と自動化入門をセットにしたパックです。
まとめ申込の提案内容
まとめ申込で学習順の設計相談と日程調整を一括対応
Vibe Coding マスターパック
個人開発者・開発チーム向け
試作から上級設計までを連続で学び、継続開発へ接続したい方向けの開発特化パックです。
まとめ申込の提案内容
まとめ申込で受講順に合わせた課題設定とフォロー方針を提供
AI Agent マスターパック
この講座を含む業務改善担当・技術担当向け
小さな自動化から運用設計までを段階的に進め、実務フローへ定着させたい方向けのパックです。
まとめ申込の提案内容
まとめ申込で導入候補業務の優先順位整理を先行実施
企業導入パック
企業・部門導入向け
Vibe Coding と AI Agent の企業研修を組み合わせ、組織導入をまとめて設計する法人向けパックです。
まとめ申込の提案内容
まとめ申込で部門横断の導入ロードマップ策定を支援
パック相談
「どのパックが合うか」「どの順で受けるべきか」を、現在の経験や導入目的に合わせて提案します。
設計判断が必要な領域まで踏み込み、現場運用を見据えた構成にしています。
ノーコードで完結しない要件に対して、コードやAPIをどう差し込むかを整理します。
一時的な自動化ではなく、データの保存、参照、更新まで含めたフロー設計を扱います。
認証、権限、ログ、失敗時の再実行など、実務運用に必要な観点を組み込みます。
単発の自動化ではなく、承認や分岐を含む複数ステップの自動化を設計できるようにします。
上級者向けでは、ツール操作よりも、どう設計し、どこを監視し、どう改善するかを重視します。
要件分解: 自動化対象、例外、責任範囲を整理する
設計: AI、API、データ、通知の役割分担を決める
実装: 小さく作り、動作と失敗パターンを確認する
改善: ログ、再実行、監視、保守しやすさを見直す
複雑な自動化でも、設計の軸を持って改善できる状態を目指します。
複数ステップの業務フローを分解して設計できる
AI、通常処理、APIの役割分担を考えられる
例外、再実行、監視の基本観点を組み込める
企業導入へ進める際の課題を整理できる
高度なフロー設計を扱うため、設計レビューと改善観点の整理を重視した構成です。価格の最新情報は案内時に確認してください。
集中講座
高度な自動化設計演習
API・データ連携の設計レビュー
Slackサポート
フォローアップ
復習用教材
Advanced AI Agent では、動くフローを作ることよりも、壊れにくく、見直しやすく、チームで扱いやすい構造を作ることを重視します。導入後の運用まで想定した判断軸を増やします。
上級編では、単発で動くフローではなく、複数の条件分岐や外部連携が絡んでも運用できる構成を扱います。実際の現場では、APIの失敗、入力ゆれ、再実行、通知漏れ、担当者判断など、初級のサンプルでは表面化しない課題が多く発生します。この講座では、そうした失敗ポイントを先に洗い出し、AI・API・人の役割を分離したうえで設計する考え方を整理します。
例外処理を含めてフローを設計する
再実行や手動介入を前提に組み立てる
外部連携時の責任範囲を明確にする
受講後は、AI Agent を『便利そうなデモ』として扱うのではなく、監視、改善、拡張が前提の仕組みとして捉えられる状態を目指します。運用開始後に何を見直し、どこをログで追い、どの部分を人が担保すべきかが整理されるため、現場導入に向けた次の一歩が明確になります。
導入後に見るべきログや監視ポイントが分かる
フローの責務分離が明確になり拡張しやすい
チームでレビューしやすい設計資料を作りやすくなる
上級編では、PoC 止まりだった状態から、運用設計まで含めて考えられるようになる変化が出やすいです。導入前後のギャップが分かりやすい声を掲載しています。
「今までは動くサンプルを真似するだけで、運用に乗せる段階で止まっていました。上級編では、例外と再実行を先に考える進め方が分かり、実業務に近い目線で設計できるようになりました。」
事業会社 DX担当 / 30代
「API連携はできても、AIを含むフロー全体の責務分離が曖昧でした。講座で役割を切り分ける視点が整理でき、保守しやすい構成に見直せるようになりました。」
エンジニア / 30代
「PoC は作れても本番運用に踏み切れない理由が、自分でも曖昧でした。上級編を受けて、何が未整理だったのかが見え、導入判断に必要な観点が揃いました。」
業務改善責任者 / 40代
Advanced AI Agent では、単発のデモではなく、実際の業務フローに近い構成を前提に扱います。どのようなパターンに分解して考えるかを、読み手がイメージしやすい形で整理しています。
フォーム入力、DB更新、通知、承認など、複数の処理が連動するフローで、責務分離と再実行設計を整理します。
申請受付から担当通知までの自動化
更新内容の集約とレポート化
条件分岐を含む社内処理の自動化
AIに完全委任せず、人の確認を残しながら速度を上げるための設計パターンを扱います。
要約や分類の一次判定
下書き作成後の人手確認
閾値超えだけ手動レビューへ分岐
ログ、エラー、手動介入の履歴を見ながら、継続改善できる状態を作るための設計を整理します。
失敗時の再実行フロー
監視しやすいログ設計
改善対象を見つけやすい記録の残し方
上級編では、単に高機能なフローを作るのではなく、実務運用を見据えた設計順序が重要です。各日程で何を決め、どこまで具体化するかを見える形にしています。
午前: 自動化対象、例外、手動判断ポイント、責任範囲の整理
昼: AI、通常処理、API、データ、通知の役割分担を決める
午後: 最小構成のフローを組み、失敗しやすい箇所を洗い出す
最後: 再実行と手動介入が必要な条件を定義する
午前: エラー処理、ログ、監視、通知の設計を追加
昼: 外部連携時の失敗パターンとフォールバックを整理
午後: 実業務に近い条件分岐で動作確認し、改善ポイントを抽出
最後: 導入後の確認項目とチーム内レビュー観点を決める
自動化の成果物はコードだけでは伝わりにくいため、フローや運用画面のイメージを視覚的に整理しています。何を作る講座なのかを、非エンジニアでも把握しやすい構成にしています。
入力、判定、通知、承認、記録といった複数工程を、どの順で処理するかを可視化した例です。
入力受付
AI一次判定
担当通知
承認・記録
運用で止まらないために、どの実行記録を残し、何を見れば改善できるかを確認するための例です。
実行履歴
失敗理由
再実行ボタン
監視メモ
AIに完全委任せず、要点だけ自動化し、人が最終確認する構成をイメージしやすくしています。
AI作成案
確認待ち一覧
承認ボタン
差し戻しコメント
上級編の価値は、難しい処理が書けることよりも、運用を前提に設計できることです。受講前に起きやすい停滞と、受講後に目指す状態を比較しています。
受講前によくある状態
サンプル通りに動かすことはできても、実務の例外で止まる
受講後に目指す状態
例外、再実行、手動介入を前提にフローを設計できる
受講前によくある状態
AIとAPIと人の役割分担が曖昧で、保守が難しい
受講後に目指す状態
責務分離が明確になり、拡張やレビューを進めやすくなる
受講前によくある状態
PoCはあるが、運用開始後に何を見ればよいか分からない
受講後に目指す状態
ログ、監視、改善指標が整理され、導入後の運用計画が立てやすくなる
初心者向けが『まず小さく自動化を組めるようになる』講座なのに対し、上級者向けは『複雑な要件でも運用できる形で設計する』ことを重視します。
基本的なワークフローや自動化の概念を理解しており、すでにDifyやn8nに触れたことがある人を想定しています。
はい。講座内ですべてを完成させるわけではありませんが、企業導入を見据えた設計観点と改善の進め方を整理できます。
申請処理、問い合わせ整理、データ更新、通知、承認フローなど、複数ステップと例外処理がある業務と相性が良いです。既存フローをベースに相談できます。
はい。ノーコードで完結しないケースを前提に、API呼び出しやカスタムロジックをどこに差し込むかという設計も扱います。
できます。ログ、失敗率、手動介入、承認待ちなど、運用開始後に確認すべき指標と改善優先順位も整理して終える構成です。
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※ 本講座の成果には個人差があります。受講者の経験や既存環境により、実装できる範囲は異なります。
※ 価格、日程、内容は予告なく変更される場合があります。