☆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。
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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