ある金融サービス企業の経営チームが、全部門の業務改革を目的とした「AIエージェント推進プロジェクト」に多額の予算を割り当てました。各部門のリーダーから、AIエージェントの活用案が提出されています。あなたの役割は、これまでに学んだ意思決定の枠組みをもとに、各ユースケースに最も適したアプローチ――既製ツール、ローコードプラットフォーム、カスタム開発のいずれか――を評価することです。
この演習はコースの一部です
理論を実践に変える、インタラクティブな演習のひとつをお試しください
AI エージェントとは何か、従来のオートメーションシステムや AI システムとどう違うのか、そしてなぜ重要なのかを学びます。カスタマーサポートのボットや旅行エージェントといった実際の事例を通じて、メモリ、ツール、オーケストレーションといった主要コンポーネントを理解しましょう。
現在の演習
思考-行動-観察(TAO)ループや ReAct プロンプトといった枠組みを通じて、AI エージェントがどのように考え、行動するかを深く掘り下げます。エージェントがツール、環境、そして他のエージェントとどのように連携するかを学び、より高度なマルチエージェントシステムへの理解を深めましょう。
AI エージェントを意図を持って、慎重に活用・設計する方法を学びます。このチャプターでは、重要なガードレール、実践的な推奨手法、そして自律型ソリューションが適切な選択肢となる場面の見極め方を扱います。現実の状況において、自律型システムを倫理的かつ効果的に活用できる力を身につけましょう。