3分でわかる講座の全体像
まず全体を把握したい方向けに、この講座の目的、扱う範囲、向いている参加者像を先にまとめています。
この講座の目的
AIエージェント導入の最初の一歩として、小さな業務自動化を作り、見直せる状態を作ることです。
扱う範囲
Dify と n8n を使い、入力、判定、通知の基本フローと、小さな業務への当てはめ方を扱います。
向いている人
AIエージェントに興味はあるが、どの業務から始めるべきか分からない人に向いています。
向いていない進め方
最初から大規模な全社自動化を目指す場合は難易度が高く、まずは小さな対象から始める方が現実的です。
講座ロードマップと位置づけ
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。
Vibe Coding 開発ロードマップ
AI Agent 自動化ロードマップ
横断活用プログラム
セット受講でまとめて進めるプラン
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
この講座を含む個人・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
受講順と対象講座をまとめて相談できます
「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。
使う主なツール
AIエージェントの基本を理解するために、役割がわかりやすい代表的なツールを使って進めます。
Dify
AIアプリやチャット型ワークフローを、ノーコード寄りに組み立てるための入口として扱います。
n8n
複数サービスの連携、自動通知、データ処理など、業務フローをつなぐ基本を実践します。
こんな業務から始めやすい
最初から大規模に自動化するのではなく、繰り返しが多く、流れが明確な業務から始めるのが基本です。
問い合わせの一次対応と切り分け
情報収集と定期レポートの自動化
社内通知やタスク起票の自動連携
定型作業の実行フロー化
この講座のゴール
AIエージェントを理解するだけでなく、小さな自動化を自分で組める状態まで持っていきます。
どの業務を自動化対象にすべきかを判断しやすくなる
AIを入れる箇所と、通常の処理でよい箇所を分けて考えられる
エラー時の見直しポイントが整理できる
受講後に自社業務へ小さく展開し始められる
進め方
Step 1: AIエージェントの基本を理解する
AIエージェントと単発AI利用の違い
自動化に向く業務の見つけ方
Dify、n8nの役割の違い
Step 2: 小さな自動化を作る
ノードやフローの基本構成
AIを組み込む箇所の考え方
入力、分岐、通知の基礎パターン
Step 3: 実務に近づける
失敗時の見直しポイント
例外処理の基本
受講後に改善を続けるための観点
含まれる内容
自動化の考え方を基礎から整理し、受講後も見直しやすいようテンプレートとフォローを含めています。
集中講座
Difyとn8nの基礎演習
サンプル自動化フロー作成
Slackサポート
フォローアップ
復習用テンプレート
重要なのは、ツールの操作ではなく「自動化対象の切り出し方」と「失敗しない最小構成」です。講座はそこを中心に設計しています。
AI Agent 入門で身につける考え方
ツール操作だけでは、実務に使える自動化にはつながりません。入門編では、業務の切り出し方、AIに任せる範囲、最小構成で始める進め方を重点的に整理します。
入門で整理するべきこと
AI Agent の入門で最も重要なのは、ツールのボタン操作を覚えることではなく、『どの業務を自動化対象にすると失敗しにくいか』を見極めることです。手順が曖昧で例外が多い業務をいきなり自動化しようとすると、AIやツール以前の段階で設計が破綻します。この講座では、まず対象業務を小さく切り出し、入力、判断、通知の流れを分けて考える土台を作ります。
業務のどこまでを自動化するかを切り分ける
AIに任せる判断と人が見る判断を分ける
小さな成功パターンから始める
受講後に残る実務感覚
受講後は、Dify や n8n をただ触れる状態ではなく、自社業務に置き換えて『この流れなら自動化しやすい』『ここはまだ人が見るべき』と判断できる状態を目指します。問い合わせ、通知、整理、レポート化のような定型フローをベースに、自動化の最初の型を作ることで、現場への応用がしやすくなります。
自動化対象の選び方に迷いにくくなる
フローを小さく試して改善する手順が分かる
自社業務へ置き換える際の観点を持てる
受講者の声
入門講座では、「AI Agent をどう業務に置き換えるか」がクリアになることが大きな変化です。受講後の実感が伝わりやすい声をまとめています。
「最初は『AIエージェント』という言葉だけが先行していて、何を作ればいいのか分かりませんでした。講座では問い合わせ対応を題材に、どこから自動化すべきかを整理できたので、現場に持ち帰りやすかったです。」
CS担当 / 30代
「n8n や Dify は触ったことがあっても、業務に落とし込む視点がありませんでした。講座で入力、判定、通知の役割を分けて考える癖がつき、社内の小さな自動化を進めやすくなりました。」
情シス担当 / 40代
「難しいことをやる講座だと思っていましたが、実際は『最初にどこを自動化しないか』まで整理できたのが良かったです。小さく試す前提なので、受講後の着手ハードルが下がりました。」
バックオフィス / 20代
入門編で扱いやすい自動化テーマ
AI Agent の入門では、複雑すぎる業務を避けながら、効果が見えやすい題材から始めるのが重要です。ここでは、初学者でも進めやすく、受講後の社内応用にもつながりやすいテーマを整理しています。
問い合わせ対応の一次整理
人がすべて最初から読むのではなく、問い合わせ内容の分類、テンプレ案の作成、担当振り分けまでを小さく自動化する題材です。
問い合わせ内容のカテゴリ分け
返信テンプレートのたたき台作成
担当者やチャネルへの通知
情報整理と通知の自動化
日次・週次の定型作業を、収集、要約、通知の流れで整理しやすいテーマです。
更新情報の収集と要約
定期レポートの下書き作成
Slackやメールへの通知連携
社内の定型フロー支援
毎回ほぼ同じ手順で進む社内作業を、入力補助と分岐の最小構成で見直す題材です。
タスク起票や依頼内容の整理
申請内容の一次チェック
作業開始前の確認フロー
日程ごとの進行イメージ
入門講座では、ツールの操作を一気に詰め込むのではなく、「自動化対象の選定」から「小さく完成」までを段階的に進めます。各日程で何をやるかを具体化しています。
自動化しやすい業務を見極め、最初のフローを組む
午前: AIエージェントの基本、対象業務の選び方、避けるべき題材を整理
昼: 入力、判断、通知の流れに分けて、最小フローを設計
午後: Dify や n8n を使って、まず動く構成を作る
最後: 失敗しやすい点と、切り戻しの考え方を確認
小さな業務に当てはめて改善し、持ち帰る形にする
午前: 自分の業務に寄せた入力項目や通知先に調整
昼: 条件分岐、テンプレート、確認ポイントを追加
午後: 受講後に試しやすいテーマへ置き換え、改善順を整理
最後: 何から社内で試すか、次の1週間の動きを決める
成果物の画面イメージ
AIエージェント入門で何を作るのかが伝わるように、代表的なフローのイメージを擬似キャプチャーで整理しています。非エンジニアでも成果物を想像しやすくするための補足です。
問い合わせ整理フローのイメージ
問い合わせの受け取りから分類、担当通知までを、小さな自動化として組み立てる題材です。
入力受付
カテゴリ判定
返信案
担当通知
定期通知フローのイメージ
日次や週次の定型業務を、自動収集と要約、通知の流れで整理するイメージです。
情報取得
要約結果
通知本文
送信先リスト
社内確認フローのイメージ
人の判断を残しつつ、入力整理や事前確認だけを自動化する導入しやすいパターンです。
入力内容
一次チェック
確認待ち
完了通知
受講前後でどう変わるか
この講座は、AIエージェントの用語を知ることではなく、自分の業務へ小さく適用し始めることを目指します。受講前後の状態差を並べると、価値が見えやすくなります。
受講前によくある状態
AIエージェントに興味はあるが、何から始めればいいか分からない
受講後に目指す状態
小さく始めやすい業務の選び方と、最初のフローの型が見える
受講前によくある状態
ツールを触っても、業務へどう置き換えるかが曖昧
受講後に目指す状態
入力、判断、通知に分けて、自社業務へ当てはめやすくなる
受講前によくある状態
最初から複雑に考えてしまい、導入前に止まる
受講後に目指す状態
まず小さな成功パターンを作り、改善しながら広げられる
ページイメージ（画像は順次追加予定）
ビジュアルは順次差し替え予定。現在は理解補助用のプレースホルダーです。
Hero visual
業務を入力・判定・出力の最小フローに分解して、AIエージェントで自動化する構図を示す。人とツールが並走するイラスト。
生成意図: 「初めての業務自動化」を伝えるトーン。ノーコード寄りで堅くなりすぎない色味。
explanatory visual
メール受信→ルール判定→Slack通知、のような典型的な最小フロー1本を図解。各ノードの役割が分かる矢印構造。
生成意図: 学習の前半で出てくる「小さく始める自動化」のビジュアル補助。
social proof / outcome visual
バックオフィス担当者がツールを触り、翌週には小さな自動化を運用しているシーン。
生成意図: 受講後の変化を1カットで伝える。過剰な演出は避けて日常業務感を出す。
よくある質問
プログラミング知識は必要ですか？
必須ではありません。まずはノーコード寄りの構成で、どこを自動化し、どこにAIを入れるかを理解することを重視します。
どんな業務を自動化できますか？
問い合わせ対応、通知、レポート作成、情報整理など、定型的な流れを持つ業務から始めやすいです。
受講後に自社業務へ応用できますか？
はい。まずは小さな自動化の型を身につけることで、受講後に自社の業務へ置き換えて試しやすくなります。
講座ではどこまで作れますか？
問い合わせ分類、通知、要約、簡単なフロー分岐など、小さな自動化を完成まで持っていくことを重視します。まずは『動いて見直せる』状態を目標にします。
Dify と n8n の違いも理解できますか？
はい。どちらが何に向いていて、どう役割を分けると考えやすいかを、入門者向けに整理しながら進めます。
受講後に何から試すべきかも決められますか？
できます。自社業務や自分の担当業務に置き換えたときに、最初に着手しやすい小さなテーマを決めるところまで含めて進めます。
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