• 2026年12月10日(木) 10:00 ~ 17:00

１．ＡＩエージェントの基礎と最新動向

　　（１）．生成AIからAIエージェントへ

　　　　ａ．ＬＬＭの限界と「自律的に動くＡＩ」が求められる背景、Ｐｌａｎ－Ａｃｔ－Ｒｅｆｌｅｃｔに見る動作原理と２０２６年最新動向

　　（２）．AIエージェントを支える要素技術

　　　　ａ．ＬＬＭのツール呼び出し（Ｆｕｎｃｔｉｏｎ　Ｃａｌｌｉｎｇ）とＭｏｄｅｌ　Ｃｏｎｔｅｘｔ　Ｐｒｏｔｏｃｏｌ（ＭＣＰ）の仕組み

　　　　ｂ．マルチエージェント・サブエージェント構成の基本

２．Ｃｌａｕｄｅ　ＣｏｄｅによるAIエージェント活用の実践

　　（１）．環境構築と基本操作

　　　　ａ．ＣＬＡＵＤＥ．ｍｄによるプロジェクトコンテキスト管理

　　　　ｂ．権限設定とセキュリティモデルの考え方

　　（２）．エージェントへの指示設計（プロンプト実践）

　　　　ａ．タスク分解と指示の具体化テクニック

　　　　ｂ．コンテキスト管理・トークン最適化と改善サイクル

　　（３）．サブエージェント・並列処理とＭＣＰ連携

　　　　ａ．階層サブエージェントとＤｙｎａｍｉｃ　Ｗｏｒｋｆｌｏｗｓによるタスク自動振り分け

　　　　ｂ．ＭＣＰによる社内システム・ＳａａＳ連携と認可設計上の留意点

３．ＡＩエージェントのデータ分析への応用

　　（１）．データ分析エージェントの設計思想

　　　　ａ．従来のＢＩツールとの違いと自然言語によるデータ探索・可視化

　　（２）．実践：分析ワークフローの自動化

　　　　ａ．データ前処理・統計分析・異常検知の自動化

　　　　ｂ．グラフ作成・レポート生成の自動化

　　（３）．業務データ活用の具体的ユースケース

　　　　ａ．売上・ＫＰＩダッシュボードの自動更新

　　　　ｂ．顧客データのセグメンテーション

　　　　ｃ．レポーティング業務効率化の事例紹介

４．企業導入における実践論とリスクマネジメント

　　（１）．導入プロセスとＰｏＣの進め方

　　　　ａ．業務プロセスの棚卸しと小規模ＰｏＣからのスケール戦略

　　（２）．ガバナンス・リスクマネジメント

　　　　ａ．データ信頼性の確保とハルシネーション対策

　　　　ｂ．アクセス権限・承認フロー・監査ログの設計

　　（３）．組織・人材面の課題

　　　　ａ．エージェント活用人材の育成と部門横断の推進体制構築

５．AIエージェントを安全に制御する「ハーネス設計」と継続的実行

　　（１）．エージェントハーネスの設計思想

　　　　～ システムプロンプト・ツール定義・権限管理を含む全体アーキテクチャ設計 ～

　　（２）．ＬＯＯＰによる継続的なエージェント実行

　　　　ａ．自律ループ（Ｐｌａｎ－Ａｃｔ－Ｒｅｆｌｅｃｔ）による継続実行アーキテクチャ

　　　　ｂ．長時間タスク・バックグラウンドエージェントの監視と自己復帰設計

　　（３）．今後の展望・質疑応答

　　　　ａ．マルチエージェント協調・自律型ワークフローの将来像

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