セッション日程
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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。
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。
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。
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。
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。
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
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
「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。
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。
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。
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。
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
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
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
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
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
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。
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。
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
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
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。
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
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
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
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。
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
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
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
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
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
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
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。
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。
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。
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。
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。
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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※ 本講座の成果には個人差があります。業務内容や既存環境により、実際の適用範囲は異なります。
※ 価格、日程、内容は予告なく変更される場合があります。