AIエージェント 設計＆実装 完全ガイド

第1章　AIエージェント実装のための前提知識
1-1　AIエージェントの概念
　　　　AIエージェントとは
　　　　AIエージェントが注目されている理由
1-2　AIエージェントの基礎①：LLM
　　　　LLMの技術上の位置付け
　　　　LLMの基礎的な機能
　　　　LLMの発展的な機能
1-3　AIエージェントの基礎②：アーキテクチャー
　　　　AIエージェントの技術基盤
　　　　AIエージェントの種類
　　　　AIエージェントのデザインパターン
1-4　AIエージェントの活用ガイド
　　　　AIエージェントを開発できるプラットフォーム
　　　　AIエージェント開発に使われるライブラリー
　　　　AIエージェント導入プロジェクトの全体像
1-5　まとめ

第2章　AIエージェントハンズオン
2-1　事前準備
　　　　開発プロセスの流れ
　　　　クラウド版Difyの準備
　　　　セルフホスト版Difyの準備
2-2　「AI面接アシスト」をつくってみよう
　　　　ケーススタディー：面接
　　　　実装パート
　　　　ケーススタディーの感想
2-3　「調査エージェント」をつくってみよう
　　　　ケーススタディー：業界動向調査
　　　　実装パート
　　　　ケーススタディーの感想
2-4　「社内規定検索AIエージェント」をつくってみよう
　　　　ケーススタディー：社内規定検索
　　　　実装パート
　　　　ケーススタディーの感想
2-5　「問い合わせ対応AIエージェント」をつくってみよう
　　　　ケーススタディー：問い合わせ対応
　　　　実装パート
　　　　ケーススタディーの感想
2-6　まとめ

第3章　AIエージェント導入の実践ガイドとユースケース
3-1　AIエージェント導入に向けた論点整理と進め方
　　　　AIエージェントを導入する際に検討すべき論点
　　　　AIエージェント導入の進め方
3-2　AIエージェント導入に向けた業務・効果設計と組織論
　　　　AIエージェント導入時に検討すべき効果
　　　　導入効果を最大化するための要件定義ステップ
　　　　AIエージェント導入の成果を可視化するための組織
3-3　AIエージェントのユースケース
　　　　財務・経理部門と総務部門のユースケース
3-4　まとめ