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データ分析およびAIエージェントの基礎と活用に向けたポイント

データ分析およびAIエージェントの基礎と活用に向けたポイント

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概要

本セミナーでは、データ分析にAIエージェントを応用する方法について、データ分析および生成AIの基礎から具体的なテクニックをわかりやすく解説いたします。

配信期間

  • 2026年2月6日(金) 10時30分 ～ 2026年2月15日(日) 16時30分

お申し込みの締切日

  • 2026年2月6日(金) 10時30分

修得知識

  • AIエージェントの基礎
  • ルール型自動化とAIエージェントの違い・向き不向き
  • ビジネスデータ分析の基礎知識
  • プロンプト設計テンプレート (目的→出力→制約→トーン) の使い方
  • ノーコードでの “要約→可視化→レポート下書き” の半自動化体験
  • RAG (社内資料を根拠に回答させる考え方) の基礎
  • 主要フレームワークの理解
    • LangGraph
    • AutoGen
    • MCP
    • ClaudeのComputer Use
  • A2Aの役割
  • 安全運用の三つのガードと効果測定KPI
    • データ範囲
    • 操作範囲
    • 費用範囲

プログラム

　本セミナーは、ビジネスユーザーが“ゼロから”AIエージェントとデータ分析の基本を身につけ、日々の要約・分析・可視化・報告といった定型タスクをレベルアップ+半自動化するための入門講座です。
　まず、従来の自動化とエージェントの違いを実務例で直感的に理解し、表の見方 (行=記録/列=項目) 、粒度と指標の決め方、比較・グラフ作成の基本を体験します。
　続いて、プロンプトの型でAIに迷子にならず依頼する方法、RAGによる「資料に基づく回答」の考え方、主要フレームワークの地図 (LangGraph/AutoGen/MCP/ClaudeのComputer Use/A2A) を“用語と位置づけ”だけ押さえます。
　最後に、社内導入時のガードレール (データ・操作・費用) とKPIでの効果検証の観点を整理し、受講後すぐに業務で試せる下書きを持ち帰れる状態を目指します。

  1. 導入:AIエージェントの基本と活用全体像
    1. 「固定手順の自動化」との違い (目的に応じた手順の組み替え)
    2. 用語整理
      • エージェント
      • ツール
      • ワークフロー
      • ガードレール
      • ログ
    3. 代表ユースケース
      • 要約
      • 可視化
      • レポート下書き
  2. 主要フレームワーク&概念の「地図」
    1. LangGraph:手順の可視化と状態管理の土台
    2. AutoGen (AG2) :役割分担による会話協調の枠組み (下書き係×チェック係)
    3. MCP:AIと社内データ/ツールの標準接続口
    4. RAG:資料を参照して根拠に基づき回答する方式
    5. A2A:エージェント間連携の発想 (標準化の動向)
    6. OpenAI Operator/ClaudeのComputer Use:ブラウザ等の操作を伴う実行エージェント
  3. データ分析の基本
    1. データ分析の基本プロセス
    2. データ分析と生成AI/AIエージェント
  4. プロンプトの型
    1. テンプレ:目的→出力形式→制約→トーン
    2. NG例と改善例
      • 曖昧さの除去
      • 定義の固定化
    3. 社内共有を見据えた書式指定
      • 表
      • 箇条書き
      • 見出し
  5. AIに“読む・要約する”を任せる
    1. 配布CSVでハイライト抽出 (根拠列の明記)
    2. 異常値・傾向の気づき
    3. 次に深掘りすべき観点の提示
  6. AIに“可視化プラン”を書かせ、表計算で再現
    1. どのグラフを作るか (推移/寄与) の策定
    2. 軸・凡例・注釈の読み取りと実装
    3. “伝わる1枚”の体裁づくり
  7. 下書き→レビューの二段構え
    1. 下書き係とチェック係の役割分担
    2. レビュー観点チェックリスト
      • 定義順守
      • 比較軸
      • 事実と推測の分離
    3. 差分修正と再実行のコツ
  8. 安全運用と効果測定
    1. ガードレール設計
      • データ範囲
      • 操作範囲
      • 費用範囲
    2. 導入効果のKPI
      • 時短
      • 再現率
      • 満足度
      • 採用率
    3. 社内展開時の留意点
      • 監査ログ
      • 共有ポリシー
  9. まとめ
    • 質疑応答
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講師

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主催

株式会社 技術情報協会
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お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。
(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様
: 50,000円 (税別) / 55,000円 (税込)
複数名
: 45,000円 (税別) / 49,500円 (税込)

複数名同時受講割引について

  • 2名様以上でお申込みの場合、1名あたり 45,000円(税別) / 49,500円(税込) で受講いただけます。
  • 5名様以降は、1名あたり 30,000円(税別) / 33,000円(税込) で受講いただけます。
    • 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
    • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 90,000円(税別) / 99,000円(税込)
    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 135,000円(税別) / 148,500円(税込)
    • 4名様でお申し込みの場合 : 4名で 180,000円(税別) / 198,000円(税込)
    • 5名様でお申し込みの場合 : 5名で 210,000円(税別) / 231,000円(税込)
  • 同一法人内による複数名同時申込みのみ適用いたします。
  • 請求書は、代表者にご送付いたします。
  • 他の割引は併用できません。

アカデミック割引

  • 1名様あたり 30,000円(税別) / 33,000円(税込)

日本国内に所在しており、以下に該当する方は、アカデミック割引が適用いただけます。

  • 学校教育法にて規定された国、地方公共団体、および学校法人格を有する大学、大学院、短期大学、附属病院、高等専門学校および各種学校の教員、生徒
  • 病院などの医療機関・医療関連機関に勤務する医療従事者
  • 文部科学省、経済産業省が設置した独立行政法人に勤務する研究者。理化学研究所、産業技術総合研究所など
  • 公設試験研究機関。地方公共団体に置かれる試験所、研究センター、技術センターなどの機関で、試験研究および企業支援に関する業務に従事する方
  • 支払名義が企業の場合は対象外とさせていただきます。
  • 企業に属し、大学、公的機関に派遣または出向されている方は対象外とさせていただきます。

アーカイブ配信セミナー

  • 当日のセミナーを、後日にお手元のPCやスマホ・タブレッドなどからご視聴・学習することができます。
  • 配信開始となりましたら、改めてメールでご案内いたします。
  • 視聴サイトにログインしていただき、ご視聴いただきます。
  • 視聴期間は2026年2月6日〜15日を予定しております。
    ご視聴いただけなかった場合でも期間延長いたしませんのでご注意ください。
  • セミナー資料は別途、送付いたします。
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