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  3. AIエージェント×ビジネスデータ分析の基礎と実践【LIVE配信】

☆AIエージェントが業務を変える“理由”と“使い方”を一気に掴む。
　AIエージェントの仕組み、プロンプト設計、RAG、データ分析プロセスまで、業務に直結する基礎を体系的に整理します。
　さらに、要約・可視化・レポート作成といった定型業務を“半自動化”するための実務プロセスを具体的に解説。

AIエージェント×ビジネスデータ分析の基礎と実践【LIVE配信】
～ 定型業務を効率化する仕組みの本質理解と、半自動化を実現する実務プロセス ～

【アーカイブ配信受講：2/26～3/5】を希望される方は、⇒ 《こちら》 からお申し込み下さい。

※受付を終了しました。最新のセミナーはこちら

セミナー概要
略称
AIエージェント【WEBセミナー】
セミナーNo.
2602122
開催日時
2026年02月25日（水） 10:30～16:30
主催
(株)R&D支援センター
問い合わせ
Tel：03-5857-4811　E-mail：info@rdsc.co.jp　問い合わせフォーム
開催場所
【WEB限定セミナー】※会社やご自宅でご受講下さい。　
価格
非会員：  55,000円 （本体価格：50,000円）
会員：  49,500円 （本体価格：45,000円）
学生：  55,000円 （本体価格：50,000円）
価格関連備考
会員の方あるいは申込時に会員登録される方は、受講料が1名55,000円（税込）から
　・1名49,500円（税込）に割引になります。
　・2名申込の場合は計55,000円（2人目無料）になります。両名の会員登録が必要です。
　・10名以上で申込される場合は大口割引がございます。
　　お気軽にメールでご相談ください。info@rdsc.co.jp

■ LIVE配信とアーカイブ配信の両方 をご希望の場合
　会員価格で1名につき60,500円（税込）、2名同時申込で66,000円（税込）になります。
　申込ページのコメント欄に「LIVEとアーカイブ両方希望」とご記入ください。

■会員登録とは？　⇒　よくある質問
備考
【Zoomを使ったWEB配信セミナー受講の手順】
１）Zoomを使用されたことがない方は、こちら からミーティング用Zoomクライアントを
　　ダウンロードしてください。ダウンロードできない方はブラウザ版でも受講可能です。
２）セミナー前日までに必ず動作確認をお願いします。Zoom WEBセミナーのはじめかたに
　　ついては こちら をご覧ください。
３）開催日直前にWEBセミナーへの招待メールをお送りいたします。当日のセミナー開始
　　10分前までに招待メールに記載されている視聴用URLよりWEB配信セミナーにご参加
　　ください。

・セミナー資料は開催前日までにお送りいたします。
　ご自宅への送付を希望の方はコメント欄にご住所などをご記入ください。
　無断転載、二次利用や講義の録音、録画などの行為を固く禁じます。
講座の内容
受講対象・レベル
・営業／企画／マーケ／CS／管理部門などで、日々Excelやスプレッドシートで集計・報告を行うビジネスユーザー
・AIやデータ分析の初学者、まずはノーコードで安全に試したい推進担当者・チームリーダー
・ビジネスでデータを活用したいと考えているが、統計や分析の知識に不安がある方
・社内のDX推進部門に所属しAIツールの基礎を知っておきたい方
・マーケティングや営業企画など、非エンジニア職でデータ活用の必要性を感じている方
必要な予備知識
特に予備知識は必要ありません。基礎から解説いたします。
習得できる知識
・AIエージェントの基本・仕組み・使い方
・ビジネスデータ分析の基礎知識
・データ分析のための有効プロンプト
・RAG（社内資料を根拠に回答させる考え方）の入門理解
・AIシステムを考えるための基本概念の理解（API/MCP/A2A）
・安全運用のガードレール（データ範囲／操作範囲／費用範囲）と効果測定KPI
趣旨
　本セミナーは、ビジネスユーザーが生成AI・AIエージェント・データ分析の基本を身につけ、日々の要約・分析・可視化・報告といったデータ分析関連タスクをレベルアップするための入門講座です。
　AIについてもデータ分析についても初学者でもわかるように構成しています。日々の定型タスクの精度とスピードを高めるための、実務で使える基礎力を身につけていただけます。
プログラム

１．イントロダクション
　1-1　生成AIとは（あらためて概念、主要サービス、仕組みを整理）
　1-2　上手く使うコツ（プロンプトエンジニアリング）
　1-3　ブラウザとAPI

２．AIエージェントの基本
　2-1　AIエージェントの基本概念
　2-2　RPAとの違い
　2-3　AIエージェントの動作原理
　2-4　Function Calling
　2-5　Deep Research
　2-6　MCP/A2A
　2-7　RAG
　2-8　さまざまな事例

３．データ分析の基本
　3-1　データ分析の基本プロセス
　3-2　データ分析と生成AI（データ分析の文脈で生成AIを使いこなす）
　3-3　データ分析とAIエージェント

４．ガードレール設計
　4-1　主な３つの観点
　4-2　導入効果測定のためのKPI

５．まとめ・Q&A

キーワード
AIエージェント,データ分析,導入,AI活用,業務効率化,セミナー
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