Overview
本教材群は、生成AIを『使ってみる』段階で終わらせず、企業内で安全かつ実務的に導入するための教材として設計・制作しました。ChatGPTの基本操作やプロンプトエンジニアリングから始め、RAG、LLMアプリ構築、Microsoft 365 Copilot、Azure OpenAI Service、Dify などの実装・運用イメージまでを段階的に学べる構成です。さらに最新動向として、AIエージェントがツール呼び出し・状態保持・マルチステップ実行を行う設計、マルチモーダル理解、長時間実行ワークフロー、ガードレールと評価の重要性を取り込み、単なる『生成AI入門』ではなく、次世代の業務自動化・社内活用基盤を見据えた教材へアップデートしました。
代表講座と教材化した領域
| 変数 | 説明 | データ型 |
|---|---|---|
| ChatGPT入門 / 生成AI入門 | 基本操作、プロンプト設計、業務適用の初期理解を支える導入教材として整理 | 入門 / 0.5日〜 |
| Azure OpenAI Service 導入・ハンズオン | API利用、RAG、Prompt Flow、業務システム接続を扱う実践教材として再構成 | 基礎〜実践 / エンジニア層 |
| Dify 入門 | ノーコード〜ローコードでのLLMアプリ構築、社内チャット、ナレッジ活用を扱う教材へ展開 | 基礎 / プロトタイピング向け |
| Copilot for Microsoft 365 | 文書作成、会議要約、情報整理、社内活用フローの定着を支える業務活用教材として整理 | 入門〜基礎 / 業務部門向け |
最新AIトレンドを反映した改訂ポイント
ツール呼び出しとマルチステップ実行
生成AIを“会話”から“実行”へ
OpenAIの公式ガイドで示されるような、計画・ツール呼び出し・状態保持・専門エージェント連携を扱う設計を教材に反映。RAGの先にある『業務タスク実行型AI』まで学べる構成にアップデート。
テキストだけでなく画像・文書も扱う実践設計
AIの理解対象を拡張
GoogleのGemini系で強調される multimodal understanding を踏まえ、文書要約、図表理解、請求書・報告書・議事録など複合情報を扱う業務例を教材内に追加。
長時間・反復型ワークフローの学習
単発応答ではないAI運用へ
Anthropicが示す long-running work や parallel subagents の考え方を取り込み、情報収集→整理→要約→ドラフト生成→レビューという継続的業務フローを題材化。
安全性・ガードレール・評価
社内導入の必須論点まで扱う
AWS Bedrock の Guardrails や enterprise security の考え方を踏まえ、プロンプト設計だけでなく、権限、監査、ハルシネーション抑制、回答評価の観点を教材へ組み込んだ。
教材内で扱う具体例
社内ナレッジ検索 + RAG
規程集、FAQ、議事録、営業資料を横断検索し、出典付きで回答する社内アシスタントを題材に、検索設計・精度改善・評価方法を学ぶ。
AIエージェントによる業務分解
問い合わせ分類、資料要約、下書き作成、メール案生成などを複数ステップで処理するエージェント型ワークフローを学習テーマに設定。
Copilot / Microsoft 365 業務活用
会議要約、提案書下書き、メール文面作成、検索・整理・再編集までを日常業務に落とし込む活用例を整理。
ガバナンスと安全運用
利用部門別の権限設計、機密情報の扱い、ログ・評価・改善サイクルを含めた導入設計まで教材に含める。
参考情報
- OpenAI Agents SDKAIエージェントの計画、ツール呼び出し、状態保持、専門エージェント連携の考え方
- Google Gemini 3.5agentic tasks at scale、multi-step workflows、multimodal understanding の具体例
- Anthropic Claude Opus 4.8long-running work、parallel subagents、coding workflow の最新動向
プロジェクト情報
カテゴリ
生成AI / LLM / 教材
年度
2026
分野
RAG・AIエージェント・業務活用
技術スタック
キーワード
ハイライト
- ✓ChatGPT入門からRAG・AIエージェントまで拡張した教材体系
- ✓最新のエージェント設計、マルチモーダル、長時間ワークフローを反映
- ✓業務導入に必要なガバナンス・評価・安全運用の視点を追加
- ✓ビジネス部門とエンジニア部門の双方で使える教材に再構成