AI Agent Training
業務AIエージェントを研修内で作る実装型プログラム
単なるプロンプト研修に留めず、問い合わせ対応、資料作成、調査、チェック業務などをAIエージェント化する設計まで扱います。
業務分解
自動化候補を選定
PoC
研修内で設計
評価
品質基準を作成
Who
このような検討フェーズに向いています
問い合わせ前の不安や社内説明に必要な観点を先に整理します。
AIエージェントや業務自動化のPoCテーマを探している
現場部門から具体的な業務改善テーマを集めたい
プロンプト活用から一歩進んだ研修を実施したい
研修後にPoC要件や実装候補を残したい
Issues
AIエージェント検討で起きやすい課題
研修前に起きやすい詰まりを潰しておくほど、CV後の商談化率が上がります。
何を自動化するか決まらない
AIエージェント化に向く業務と向かない業務を分けないと、PoCのテーマが曖昧になります。
品質評価が後回しになる
回答精度、参照データ、例外処理、人の確認ポイントを決めないと業務投入しにくくなります。
現場と開発側の言葉が合わない
現場の業務手順を、データ、入力、判断、出力に分解する共通フォーマットが必要です。
Process
実装型研修の流れ
現場業務を題材に、AIエージェント化できる作業を分解し、PoC要件と評価基準まで作ります。
自動化候補を洗い出す
頻度、負荷、判断基準、データの有無からAIエージェント候補を選びます。
業務フローを分解する
入力、参照情報、判断、出力、例外対応、人の確認を整理します。
プロンプトとナレッジを設計する
回答品質を安定させるため、参照すべき情報と出力フォーマットを定義します。
PoC要件と評価指標を作る
実装に進むための要件、検証手順、成功条件、リスクをまとめます。
Deliverables
研修内で作る成果物
問い合わせ後の商談で確認されやすい成果物を、ページ上でも先に見せます。
AIエージェント候補リスト
業務名、対象部門、期待効果、難易度、優先度を一覧化します。
業務フロー分解シート
AIに任せる作業と人が確認する作業を分けます。
PoC要件メモ
必要データ、評価基準、実装ステップ、リスクをまとめます。
Decision
PoC化の判断材料
リードをSQL化するために、商談で確認する判断材料をページにも配置します。
頻度と負荷
毎週・毎月発生し、担当者の負荷が大きい業務を優先します。
参照データ
FAQ、規程、過去資料、商品情報など、AIが参照できる情報の有無を確認します。
確認手順
AIの出力を誰が確認し、どこまで自動化するかを決めます。
FAQ
よくある質問
問い合わせ前に出やすい不安を減らし、無料相談へ進みやすくします。
エンジニアでない社員も参加できますか？
参加できます。研修ではまず業務フローと要件整理を行うため、現場担当者の参加が重要です。
研修中に実際のAIエージェントを作れますか？
範囲により可能です。標準ではPoC要件とプロトタイプ設計まで行い、必要に応じて実装伴走へ接続します。
どの業務がAIエージェント化に向いていますか？
問い合わせ対応、資料検索、チェック業務、レポート作成、定型調査など、参照情報と判断基準が整理できる業務が向いています。
Next Action
自社向けの対象者・費用・成果物に置き換える
対象人数、部門、実施時期、作りたい成果物が少しでも見えていれば、無料相談で研修設計と初期見積りの前提を整理できます。