生成AIは、質問に回答するだけでなく、目的に応じて情報を取得し、外部ツールやデータを利用しながら複数の処理を自律的に実行するAIエージェントへと発展しています。
　本セミナーでは、AIエージェントの基本的な仕組みとシステム構成から、LLMによる推論、ツール利用、ワークフロー、複数エージェント、MCP (Model Context Protocol) による外部システムや各種ツールとの連携まで体系的に解説します。さらに、AIエージェントを取り巻く最新技術動向、システム設計、セキュリティや権限管理、実務導入時の留意点についても取り上げます。演習・デモでは、実際にAIエージェントやMCPを用いた連携を構築し、その動作を確認しながら、どのように業務やシステム開発へ適用すればよいかを具体的に学びます。単なる概念理解にとどまらず、企画・設計から構築・運用までに必要となる実践的な知識を習得し、自社・自組織での導入を判断できる力を身につけることを目的とします。

1. AIエージェントの基礎
   1. 生成AI・LLMの基本
   2. AIエージェントとは何か
   3. 従来の生成AIとの違い
   4. AIエージェントの活用例
2. AIエージェントを構成する技術
   1. LLMによる推論と計画
   2. ツール利用・Function Calling
   3. メモリと外部データの活用
   4. ワークフローと自律型エージェント
3. 基本的なAIエージェントの構築【演習・デモ】
   1. AIエージェントのシステム構成
   2. 外部ツールを利用するエージェント
   3. AIエージェントの構築と動作確認
4. AIエージェントの設計と高度化
   1. タスク分解と計画
   2. 複数ツールの選択と実行
   3. ワークフロー型と自律型の使い分け
   4. マルチエージェントの考え方
5. MCP (Model Context Protocol) の基礎
   1. MCPとは何か
   2. MCPが注目される背景
   3. MCPの基本構成
   4. MCPによる外部システム・ツール連携
6. MCPを活用したAIエージェント構築【演習・デモ】
   1. MCPサーバーとクライアント
   2. 外部データ・ツールとの接続
   3. MCPを利用したAIエージェントの構築
   4. 実際の動作確認
7. AIエージェントのセキュリティと安全性
   1. AIエージェント特有のリスク
   2. ツール実行と権限管理
   3. 機密情報・外部サービス利用時の注意点
   4. 安全なシステム設計の考え方
8. AIエージェントの最新技術動向
   1. 自律型AIエージェントの進展
   2. マルチエージェント
   3. Computer Use・ブラウザ操作
   4. AIエージェントとMCPの今後
9. AIエージェントの実務導入
   1. 適したユースケースの選定
   2. システム・モデル・ツールの選定
   3. PoCから本番導入までの進め方
   4. 業務で継続的に活用するためのポイント