１．要素技術、大規模言語モデルとは

　　（１）．大規模言語モデルの概要

　　（２）．大規模言語モデルを使用した生成AIの課題

　　（３）．AIが”考える”ようになった理由

　　（４）．カスタマイズ技術の進化

　　（５）．AIが”つながる”時代へ

２．AIモデルの“カスタマイズ”とは

　　（１）．カスタマイズの仕方や様々なツール

　　（２）．カスタマイズの考え方

　　（３）．カスタマイズツール等の紹介

３．生成AIアプリ開発フレームワーク・RAG（検索拡張生成）の特徴

　　（１）．生成AIアプリ開発フレームワーク

　　（２）．生成AIアプリ開発フレームワークとMCP、A2Aの概要

　　（３）．RAG（検索拡張生成＝Retrieval-Augmented Generation)

　　（４）．ベクトルデータベース

　　（５）．RAGの開発・活用事例

４．ローカルで動かせる「オープンソースAI」の概要

　　（１）．小規模言語モデル（SLM）

　　（２）．ローカルLLMツール

　　（３）．AIに最適化された「AI PC」について

　　（４）．デスクトップAIスパコン

　　（５）．ブラウザで動作する軽量AIモデル

　　（６）．生成AIをエッジで動作させる「WebLLM」

５．応用が広がるAIとその先の「AIエージェント」の展開とは

　　（１）．AIエージェントを支えるツールと技術の全体像

　　（２）．AIエージェントの3つの進化パターン

　　（３）．AIによる業務操作の自動化が進化中

　　（４）．業務に適応するAI開発の新潮流

　　（５）．AIが変える現場変化の現在地

　　（６）．議論と意思決定をAIが支援する現場の変化

　　（７）．仮想市場とAIペルソナによるマーケティング革新

　　（８）．現実を再現するAIシミュレーションの可能性

　　（９）．AIエージェントが支える医療現場

　　（１０）．既存業務のAI化イメージ

　　（１１）．AIがもたらす効率化・課題・雇用のリアル