ジェネラティブエージェンツ、法人向け「AIエージェント開発者養成講座」をリニューアルし実践力を強化

AIエージェント開発における課題
リニューアルの3つのポイント
受講企業様からの声
研修概要
本講座の特徴
担当取締役からのコメント
実績と専門性
1. インタビュー記事
2. 出版書籍
会社情報

AIエージェント開発における課題

企業におけるAIエージェント開発では、実装だけでなく、評価、改善、運用、プロジェクト推進に関して以下の課題が顕在化しています。

課題①：評価結果を改善につなげる実践知の不足
AIエージェントが期待通りに動作しているかを測定し、評価結果に基づいて改善するには、評価指標の設計、トレーシング、チューニング、改善サイクルの回し方といった実践的な知見が必要です。
課題②：AIエージェント特有のプロジェクト推進方法の未確立
AIエージェント開発では、期待する成果や評価基準、運用方針を関係者間で共有し、従来のシステム開発との違いを踏まえた技術面からのプロジェクト推進が求められます。
課題③：AIエージェントの実装アプローチの多様化
実装方法には、安定性を重視したワークフロー型（エージェンティックワークフロー型）と、ツール実行を主体に自律的に動作する実装（エージェント型）があります。実務ではケースバイケースで設計するため、両方のアプローチを理解することが重要です。

「AIエージェント開発者養成講座」は、これらの課題に対応し、必要な知識と実践力を体系的に習得するための研修です。

リニューアルの3つのポイント

評価から改善までの実践を強化
オフライン評価・オンライン評価、トレーシング、評価指標の設計、W&B Weaveを用いた評価などを扱います。評価結果をもとにAIエージェントをチューニングし、改善サイクルを回す一連の流れをハンズオンで学習します。W&B Weaveは、Weights & Biasesが提供するLLMアプリケーションやAIエージェント向けのトレースや評価を行うLLMOpsツールであり、日本企業のセキュリティ要件にも対応しやすいとされています。
プロジェクト疑似体験でAIエージェント特有の進め方を学習
業務課題を題材に、AIエージェントの設計・開発・評価・チューニング・運用までを一連のプロジェクトとして体験します。これにより、個別の技術習得にとどまらず、実際のプロジェクトを技術面から推進する際の進め方や判断のポイントを習得できます。
エージェント型とエージェンティックワークフロー型の双方に対応
LLM API、Function Calling、LangChain / LangGraphなどに加え、エージェント型の考え方や実装パターンが追加されました。これにより、両アプローチの特徴や適用条件を理解し、業務要件に応じた構成を検討できるようになります。

受講企業様からの声

NTTデータイントラマート様は、AIを業務プロセスや業務システムへ組み込むためのPoCや顧客支援を進める中で、本講座を受講されました。

受講を通じて、エージェントとエージェンティックワークフローの使い分け、評価設計、RAGなど、AIエージェント開発に必要な知識を体系的に習得されています。現在は、業務プロセスにAIエージェントやRAGを組み込むPoCなど、実際の開発・検証にも講座で得た知見を活用しているとのことです。

NTTデータイントラマート様の担当者からは、「システム業界は技術の進展が速いため、意思決定が遅れるとAI活用の機会を逃してしまう可能性があります。企業としてAIを導入したい方針が少しでもお有りでしたら、まずは講座を通じて基本的な知見を得ることが鍵です。経営層や意思決定者が現場と認識をそろえることで、AIの導入や定着も進めやすくなるのではないでしょうか。」というコメントが寄せられています。

また、「“AIエージェントを業務システムに組み込みたいが、どこから始めればいいか分からない”と悩む開発担当者の方にも勧めたいです。この講座では、AIを試すだけで終わらせず、業務フローへの適用方法や評価設計などを体系的に整理できます。」とも述べられています。

NTTデータイントラマート様のインタビュー記事は、以下から閲覧できます。
業務プロセス変革にAIを適用したい。NTTデータイントラマートが選んだ実装知

研修の詳細はこちらから確認できます。
AIエージェント開発者養成講座

研修概要

講座名	AIエージェント開発者養成講座
対象	AIエージェントの開発担当者、AIエージェント開発プロジェクトを技術面からリードする担当者、AIエージェントの設計・評価・運用に関する技術・推進部門の担当者
前提知識	ChatGPTやClaudeなどの生成AIに触れたことがある、または概要を聞いたことがあること。基本的なソフトウェア開発の知識があること
日数・時間	3日間、合計20.25時間
形式	講義とハンズオン。ブラウザでアクセスできるVSCode環境を提供
主な内容	AIエージェントの体験、構成要素、MCP・スキル・サブエージェント、AIセーフティ、エージェント / エージェンティックワークフロー、RAG、コンテキストエンジニアリング、評価、プロジェクト疑似体験、AIエージェント開発の総まとめ
提供形態	合同研修、個社研修

本講座の特徴

プロジェクト疑似体験を含む実践的な内容
本講座は、AIエージェント開発の実務で必要となる情報を重視して構成されています。最新の技術動向を取り込みながら継続的に内容が見直されており、講義だけでなくハンズオンとプロジェクト疑似体験を通じて、実装・評価・改善・運用までを体験できます。
経験豊富な講師陣
講師は、AIエージェント関連技術書の著者を含む専門家が担当します。講座範囲を超える質問についても、時間が許す限り回答するとのことです。
本格的なハンズオン環境
実際の開発現場に近い、ブラウザでアクセスできるVSCode環境を提供します。これにより、受講者のPCへの個別インストールを最小限に抑え、研修中はAIエージェント開発の学習に集中できる環境が整備されています。

担当取締役からのコメント

AIエージェントは、LLMを業務システムに組み込む段階から、業務の目的に応じて自律的に行動し、人と協働しながら成果を出す段階へ進みつつあります。企業がAIエージェントを実業務で活用するためには、実装技術だけでなく、評価、改善、運用、そしてプロジェクトを進めるための共通理解が不可欠です。今回のリニューアルでは、最新のAIエージェント開発手法を取り入れ、企業の現場で実際に発生する課題に向き合える内容が重視されています。本講座を通じて、AIエージェントの開発と導入を技術面からリードできる人材の育成を支援するとのことです。