週次レポートの作成や競合調査などを生成AIに依頼した際、数字を集めて貼り、表にして直しを指示するといった「細かなやり取りを何十回も往復して結局時間が減らない」「自分でやった方が早いと諦めてしまう」といった経験はないでしょうか。これはAIが一度に1つの部品しか作れず、手順の組み立てや道具の操作を人がすべて担っているために起こる現象です。
本授業では、1問1答のチャット利用から脱却し、AI自身が計画・情報収集・集計・見直しを自動でループして成果物まで仕上げる「AIエージェント」の仕組みと実践的な任せ方を解説。「ゴール」「完成条件」「制約」「判断基準」を明確にして仕事を丸ごと任せる設計ノウハウを身につけましょう。
【このコースについて】
【この授業で学べること】
- チャットとAIエージェントの根本的な構造の違いと自律的に動く仕組み
- 情報検索やファイル操作、プログラム計算などエージェントが使う道具の役割
- ゴール・完成条件・制約・判断基準を言語化してAIに仕事を丸ごと任せる設計手順
- 成果物のズレや誤りを防ぐための「人の確認ポイント（数値・出典・結論）」の絞り込み方
- 全5回の総まとめとして、今の職種の強みを活かしたままAIを使いこなす全体像
【利用シーン】
- 複数部署のデータ集計や定型レポートの更新など多段の工程をまとめて自動処理させたい場面
- 商談前の企業調査や他社の施策動向などWeb検索と長文レポート作成を一括で任せたいとき
- チャットでの細かな往復に追われAIを使った業務効率化に限界を感じている場面
【授業構成】
- AIに頼んだのに時間が減らない原因（1問1答の限界と作業の往復）
- チャットとエージェントの構造の違い（内側で自律ループを回す仕組み）
- 任せ方を設計する（ゴール・完成の条件・制約・判断基準の渡し方）
- 確認のポイントとツールの使い分け（ChatGPT Work / Gemini / Copilot）
- 全5回の総振り返り（今の職種の専門性を活かしてAI人材になる道筋）
【こんな人におすすめ】
- 生成AIを使っているものの、指示と修正のやり取りが多くて作業時間が減らないと感じている方
- 週次レポート作成やリサーチ業務など、手順が多く決まった形式のアウトプットを効率化したい方
- AIエージェントの仕組みを正しく理解し、自業務やチーム内で安全に仕事を任せる設計力を身につけたい方
【対象職位】
