”AI基礎講座：AIエージェント構築編”
経営陣も現場も納得する、成果直結型のAIエージェント導入手法を体系的にマスター
「チャット」を「システム」へ。言葉で仕様を綴る、2026年度の 最新設計技法。
「なんとなく動く」だけのAI活用はもう終わりです。本講座では、プログラミングの知識がなくても、
LLM（大規模言語モデル）の内部構造を深く理解し、実務で100%の安定稼働を目指す「AIエージェント設計」の全工程をマスターします。
本講座の核となる3つのアプローチ
コード不要の「ロジカル・アーキテクチャ」
プログラミングは一切行いません。その代わり、AIとの間に結ぶ「I/O契約（入出力の約束）」や「状態遷移（State）」の設計を徹底的に学びます。
実務に耐えうる「AI as a Judge」評価体制
人間の感覚に頼らず、別のLLMを「評価者」として運用するSOP（標準手順）を確立。 定量的なデータに基づき、改善率を算出するプロの品質管理を習得します。
運用を見据えた「不具合注入」シミュレーション
正常に動くものを作るだけでなく、意図的に仕様を壊して「なぜ失敗したか」を特定するデバッグ訓練を実施。 現場で起きるトラブルを予見し、未然に防ぐ力を養います。
習得できる専門スキルとフォーマット
高精度なプロンプト・エンジニアリング
温度感（Temperature）等のパラメータ制御による出力の安定化。
システムプロンプトを「最上位ルール」として機能させる階層設計。
自律型エージェントのループ設計
「観測・計画・実行・検証・反省」の5ステップによる業務完結。
暴走を防ぐための「9つの必須キー」によるJSONデータ形式の固定。
実務特化型ワークフローの構築
5つの基本パターン（直列、振り分け、並列等）を用いた業務分解。
機械が実行可能な「YAML形式」による構造化設計書の作成。
受講対象
1. 非エンジニアのビジネスリーダー: 専門知識なしで、自社の業務をAIでシステム化したい方。
2. DX推進担当・PM: 開発チームと対等に議論し、AIプロダクトの品質を保証したい方。
3. AIエンジニア・開発者: LLMをシステムに組み込み、安定稼働させたい方 。
4. プロダクトマネージャー: AIプロダクトの品質を定量的に評価し、改善サイクルを回したい方 。
5. AI活用を一段深めたい実務家: 「指示待ち」のチャットから、「自律して動く」エージェントへ進化させたい方 。
7. AIサービス/構築等の営業/プリセールス：クライアントと対等に話ができ、相談に乗れるようになりたい方。
講座受講概要
カリキュラム
チャプター1：NLPの変遷とLLMの本質
ルールから自律学習へ。Embedding（意味の座標）とTransformerの革命。
ハルシネーション（幻覚）を「仕様」として受け入れ、制御するマインドセット。
チャプター2：実務プロンプト実験室
主要LLMの「勝率」による使い分け。 構造化出力（JSON/YAML）による再利用可能な回答設計。
チャプター3：AI as a Judge (客観的な品質評価)
ブレないルーブリック（判定基準）の設計。 ペアワイズ比較と順序バイアス対策による精度向上。
チャプター4：AIエージェント構築の基礎
環境・アクション・ループの定義。 I/O契約による「止まらない運用」の設計。
チャプター5：実践ワークフローと応用
MVP（最小実用製品）の設計。 YAML実装と不具合注入による徹底的な改善訓練。
