AIエージェントを自社業務に実装するAIエージェント活用研修
AIエージェント活用研修とは、マイGPT/Gems・NotebookLM・Dify・Claude Cowork・Claude Codeを段階的に学び、AIエージェントを体系的に習得する全12回の実践型研修です。ノーコードでのエージェント作成から、ナレッジ設計・業務自動化・外部ツール連携までを一貫して学び、目的に応じた最適な方法でAIエージェント導入を実装できる力を養います。
※本研修は2〜3時間×全12回(合計24〜36時間)で構成されます。カリキュラム内容や時間数はニーズに合わせてカスタマイズできます。
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製造部門
月40時間 工数を削減進捗報告の自動化により実現
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マーケティング部門
1時間→自動化 市場調査業務Copilotエージェント活用で実現
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データ集計業務
30分→1分 業務時間を短縮生成AI活用で実現
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経営企画部門
月17万円 相当の工数を削減月次決算(P/L集計)の自動化で実現
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品質管理部門
月8時間 を削減(1名あたり)品質データの自動連携で実現
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設備管理部門
80%削減 データ更新作業を削減モニタリング業務の自動化で実現

- 5つのツールの特性を理解し業務に合った使い分けができる
- ナレッジ設計から業務自動化まで実務直結のスキルが身につく
- 企業ニーズに合わせたカスタマイズ対応可能
AIエージェントを業務に取り入れたいが何から始めればよいかわからない
ツールごとの使い分けや安全な導入の判断基準がなく現場に定着しない
業務の目的に応じて最適なAIエージェントツールを選び、実装できるようになった
セキュリティとコストを踏まえた導入計画を立て、チームへの展開を推進できるようになった

インターネット・アカデミーのAI研修が選ばれる理由
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先端IT技術を
カリキュラム化インターネット・アカデミーは、日本のスクール業界で唯一のW3Cメンバーです。W3Cの技術者会議TPACに講師が参加し、AIエージェントの通信規格やAI時代のセキュリティ技術(VC/DID)など最新の技術動向をカリキュラムに直接反映しています。また、神奈川工科大学との産学連携でAI講座を共同開発し、経済産業省「Reスキル講座」としても認定を受けています。
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1995年から培われた
IT教育ノウハウ1995年の創業以来、約30年にわたりIT教育サービスを提供してきた専門機関です。そのノウハウをAI研修にも活かし、AIリテラシーから生成AI活用、AIエージェント構築まで、受講者のレベルや目的に応じた研修設計で脱落者を生むことなく最大限の学習効果を提供しています。
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業務効率80%アップも実現
実務直結の研修貴社の業務データや実業務をテーマにした実践演習を取り入れ、研修直後から現場でAIを活用できる設計になっています。導入事例では、製造部門で月40時間の工数削減、市場調査業務が1時間から数分に短縮、データ集計業務が30分から1分に短縮するなどの成果が生まれています。
AIエージェント活用研修プログラム
AIエージェント活用研修とは、マイGPT/Gems・NotebookLMによるエージェント作成から始まり、Difyによるナレッジ設計・ワークフロー化、Claude Coworkによる業務自動化と実装計画、Claude CodeによるSkills開発・MCP連携・チーム展開までを全12回で体系的に習得するカリキュラムです。
各回に判断クイズとミニ実装を組み込み、最終回までの総合ワークで自分の業務テーマの自動化を実装・発表します。ツールの選定判断から現場への導入設計まで、一貫して実践できる力が身につきます。
- AIエージェントを業務に導入・活用したい方
- DX推進・業務自動化を担うリーダー・推進担当者の方
| 講座 | 内容 | 詳細 |
|---|---|---|
| 第1回 AIエージェント 基礎理解と体験 |
AIエージェントと関連技術の概観 | AIエージェントの概念と基盤技術、RAGなど関連技術 |
| マイGPT/Gemsの作成 | マイGPT/Gemsによる役割設定、指示文による回答制御の体験 | |
| 社内ナレッジ参照AIの作成 | NotebookLMによる文書参照、根拠限定回答と業務適用の検討 | |
| 業務への導入イメージ | 業務活用例の検討、適用案の発表とフィードバック | |
| クイズと演習 | [判断クイズ] この業務にはマイGPTとNotebookLMどちらが向くか、[ミニ実装] NotebookLMに文書を登録して回答の違いを確認する | |
| 第2回 AIエージェント実践① 構築・ナレッジ設計・ワークフロー化(Dify) |
AIエージェント構築の基礎 | ナレッジ登録、RAGチャットボットの作成と評価 |
| Difyによるナレッジ設計 | 文書構造による精度の違い | |
| ワークフロー化と回答制御 | ワークフローの役割と質問分類、ナレッジ切替と回答制御 | |
| クイズと演習 | [判断クイズ] このナレッジ構造だと精度が下がる理由を説明せよ、[ミニ実装] 文書構造を改善して回答精度を比較する | |
| 第3回 AIエージェント実践② プロンプト設計と社内導入(Dify) |
Difyを用いたプロンプト設計と回答品質 | 指示文設計と回答の安定化、業務向け表現と誤回答抑制 |
| 社内導入の設計観点 | 適性業務の見極めと権限管理、運用ルールと継続改善 | |
| クイズと演習 | [判断クイズ] このプロンプトのどこが問題か・どう直すか、[ミニ実装] 自部門向けプロンプトテンプレートを作成する | |
| 第4回 AIの仕組み・リスクと 社内ナレッジ活用 |
AIの仕組みとリスク | ハルシネーションの理解と制御、著作権リスクと質疑 |
| リスクの分類と機密情報の判断 | MCPとリスクの4象限分類、リスク判断フローと機密情報の見極め(演習) | |
| チームでの社内ナレッジ活用 | リソースの追加と再構成、スライド生成の活用と注意点、各種生成タイプの活用 | |
| 業務への導入イメージ | 業務活用例の検討、適用案の発表とフィードバック | |
| 判断軸を鍛える演習 | [判断クイズ] この情報は社外AIに入力してよいか・よくないか、[ミニ実装] 自部門の情報を分類してAI入力可否フローを作る | |
| 第5回(Cowork1) Cowork概要と実装イメージ |
Coworkとは何か | チャットAIとの違いとCowork登場の背景、Coworkを動かすための指示手順、デモで見る業務活用例 |
| 部門ごとの活用パターン | 他部門の活用例から自分の業務を考える | |
| Claude Codeとの違い(概要) | CoworkとClaude Codeはどう違うか | |
| Coworkのリスクとガイドライン | リスクを見つけて対策を考える演習 | |
| クイズと演習 | [判断クイズ] この業務タスクはCoworkに向くか・向かないか、[ミニ実装] Coworkで簡単な業務タスクを実際に動かす | |
| 第6回(Cowork2) Coworkのセキュリティ・ コスト管理・業務自動化 |
情報の扱い方を決めておく | 情報を分類して扱い方を決めるルール作り、機密情報を守る具体的な方法 |
| コスト・トークン管理 | AIを使うとどれくらいコストがかかるか | |
| 業務自動化とSKILL化 | 自動化デモで業務の流れを見る、よく使う手順を保存して再利用する(SKILL化) | |
| クイズと演習 | [判断クイズ] このSKILLの設計のどこが問題か、[ミニ実装] 自分の繰り返し業務をSKILLとして書き起こす | |
| 第7回(Cowork3) 業務再設計とセキュアな 実装計画 |
業務の優先順位を決める | 業務を分析して優先順位をつける、AI化しやすい業務の見極め方、業務を「入力・処理・出力」に分けて整理する |
| セキュリティを加味した実装ガイド | AIに渡す情報を安全な形に整える、誰がどこまで使えるかを決める | |
| 業務棚卸しと実装計画 | 業務を全て書き出して漏れなく確認する、棚卸し結果を計画書にまとめる演習、業務の流れを図にして共有する | |
| クイズと演習 | [判断クイズ] この業務はCoworkとClaude Codeどちらで実装すべきか、[業務適用] 完成した実装計画書を発表し講師からレビューを受ける | |
| 第8回(Code1) Claude Code基礎 CLAUDE.md・Hooks実践 |
Claude Codeの全体像 | Claude Codeとは何か(エージェントハーネスの考え方)、LLMの基本概念とコンテキストという考え方、カスタマイズできる範囲を知る、.claude/ディレクトリの中身を知る |
| CLAUDE.mdでルールを教える | CLAUDE.mdの適切な記述方法 | |
| Hooksで前後の処理を自動化する | 作業の前後に自動で処理を挟む仕組み(Hooks)、コンテキストウィンドウの限界と要約(Compaction)の仕組み | |
| Cowork / Claude Codeの使い分け | CoworkとClaude Codeをどう使い分けるか | |
| コスト・トークン管理(深掘り) | Claude Codeでのコストの考え方 | |
| クイズと演習 | [判断クイズ] この設定はCLAUDE.mdとHooksのどちらに書くべきか、[ミニ実装] CLAUDE.mdを書いて動作の変化を確認する | |
| 第9回(Code2) 安全な環境設計と Skills開発 |
【活用例1】文書系タスク体験 | 文書要約・整理・校正タスクの基本的な利用 |
| 安全な環境設計 | プロンプトインジェクション攻撃とリスク、作業環境を分離して安全に保つ仕組み(Sandbox)、「確認なしで実行してよいか」を設定する(Permission設計)、1つの対策に頼らない守り方、[演習]Permission設計を実際に行う | |
| Skillsで手順を再利用可能にする | SKILL.mdの概要、他の人が作ったスキルを呼び出す・取り込む | |
| AIの出力物をどう確認するか | 出力結果を確認するチェック方法やエラー時の対処 | |
| クイズと演習 | [判断クイズ] この操作はdeny・ask・allowのどれに設定すべきか、[ミニ実装] SKILL.mdを作成して出力結果を確認する | |
| 第10回(Code3) MCP・API連携と チーム展開 |
【活用例2】データ系タスク体験 | 表データの集計・可視化・分析タスクにおける利用 |
| 【活用例3】業務オペレーション系タスク体験 | タスク整理・ファイル仕分けタスクにおける利用 | |
| MCPで外部ツールとつながる | MCPとは何か(外部ツールへの接続口)、Google Driveと連携してファイルを処理する、Gmailと連携してメールを分類する | |
| APIで自分からシステムをつなぐ | MCPで足りない時のAPI連携という選択肢、API連携が必要なシーン | |
| チームへの展開と引き継ぎ | 作ったものを他の人が使える形にする(SKILL.mdなど)、異動・退職後も困らない引き継ぎの考え方 | |
| クイズと演習 | [判断クイズ] この連携はMCPとAPIどちらで実現すべきか、[業務適用] 自部門の業務にMCP連携を組み込んで発表する | |
| 第11回(Code4) 発展知識と 総合ワークの開始 |
コンテキストの上手な活用 | コンテキストを意識した伝え方の工夫 |
| AIに任せる業務・任せない業務を決める | AIに任せない業務をリストにする | |
| 発展知識の補足①:サブエージェント | 複数のAIに役割分担させる考え方 | |
| 発展知識の補足②:バージョン管理 | 作業履歴を残し元に戻せるようにする考え方 | |
| 総合ワーク | 各自の業務テーマを決めて作り始める、[総合制作] 自分の業務テーマで自動化を実装する | |
| 第12回 総合ワークの仕上げと 成果発表 |
総合ワーク(続き) | [総合制作] 実装を完成させて動作確認する |
| 最終整備とレビュー | 完成版の最終チェック | |
| 成果発表 | 作ったものを実際に動かして発表する | |
| 定着と継続改善 | 定着・継続改善のためのアクションプランを作成 |
時間数・日程
24〜36時間(2〜3時間×全12回)
※カリキュラム内容や時間数のカスタマイズができますので、お気軽にご相談ください。
※開催日程は貴社のご要望をお伺いしご提案いたします。
※受講形式:集合研修(Zoomオンライン・実地)
料金体系
受講者数や時間数に応じて変動します。また、カリキュラム内容のカスタマイズや講師派遣などのご要望に応じて変動いたします。ご予算にあわせてのご提案もできますので、お気軽にお問い合わせください。
AIエージェント活用研修について相談するAI活用系の研修を受けた企業の事例
講師から「プロンプトの言葉遣いを丁寧にしたら、回答精度が上がる」と研修で教えていただき、早速言い回しを変えてみたそうです。その結果、回答の精度がぐっと上がったと話していました。結論として、初めてChatGPTを使う方も、すでに試していた方も、それぞれの立場でChatGPTへの理解が深まる研修で、満足度が高かったという印象です。
AI活用系の研修事例をみる
生成AIを使ったツアータイトルのアイデア出しや日程の作成など、業務に直結したワークに可能性を感じました。今まで個人の経験に頼っていたツアータイトルのアイデア出しや日程作成で生成AIが実践的な提案をしてくれるため、負担軽減や業務効率の上昇につなげられそうという感想が上がっています。
AI活用系の研修事例をみる
受講者のコメント
- 今後実際の業務で活用できるような発見がある事を楽しみにしています。今まであまり使ってなかったDeep ResearchやNotebookLMをより駆使する事で業務の効率化やスタッフ分析なども行えると感じたのでまた色々触っていきたいと思いました。
- AI利用の用途の幅広さにびっくりしました。GEMやNoteBook等個別にカスタマイズして常に同じフォーマットでの出力や、同じソースからデータを引用する等統一性も大事だと思うので時間がある時に構築します。
- 昨日に続きGemを更に知れて、議事録作成時の社内ルールも作れそうです。スライド作成やマニュアル作成に関しても、現状あるものをよりブラッシュアップする事もできそうですし再度作り直す事でより把握しやすい物が作れそうなので実践でも早速取り入れたいと思いました。
- ありがとうございました。AIの回答ソースを準備できるnotebookLMにとても興味を持ちました。より正確に回答を得たい場合などに活用できそうだと感じた。
- 情報を与えて生成する、ことを意識していこうと思った。また、RAGに関連して、前回紹介してくれたNoteBookLMのような参照先を設定できるものも、RAGの一種なのでしょうか。
- AI基礎研修
- 生成AI研修
- Copilot研修
- AIエージェント入門研修
- AIエージェント実践研修
- AI業務改善(Claude Cowork)研修
- AIガバナンス研修
- AX推進 伴走支援
- G検定対策研修
- 管理職向けAIリテラシー研修
- AIクリティカルシンキング研修
AIエージェント活用研修についてのよくある質問
AIエージェント活用研修の内容と対象者について
インターネット・アカデミーのAIエージェント活用研修では、マイGPT/Gems・NotebookLM・Dify・Claude Cowork・Claude Codeの5つのツールを順に学び、目的に応じた最適な方法でAIエージェントを業務に実装する力を、全12回・24〜36時間で身につけます。第1回〜第4回では、マイGPT/GemsやNotebookLMによるエージェント作成、Difyによるナレッジ設計・ワークフロー化・プロンプト設計、AIのリスクと機密情報の判断を扱います。第5回〜第7回では、Claude Coworkを使った業務自動化とSKILL化、セキュリティとコスト管理、業務棚卸しに基づく実装計画の作成を行います。第8回〜第12回では、Claude CodeのCLAUDE.md・Hooks・Skills・MCP連携を学び、最後は自分の業務テーマで自動化を実装して成果を発表します。
AIエージェント活用研修は、プログラミング経験を前提としていません。前半で扱うマイGPT/Gems・NotebookLM・Difyはノーコードで操作でき、Claude CoworkやClaude Codeも自然言語での指示を中心に学習を進めます。ただし、第8回以降のClaude Codeではコマンド操作や設定ファイルの記述を扱うため、ChatGPTなどの生成AIを業務で使った経験があり、PCでのファイル操作に慣れていると理解が早くなります。主な対象は、AIエージェントを自部門の業務に導入・活用したい方や、DX推進・業務自動化を担うリーダー・推進担当者の方です。
AIエージェント入門研修はマイGPT・Gems・NotebookLMでAIエージェントの考え方を身につける4時間の研修、AIエージェント実践研修はDifyまたはCopilot Studioで自社業務に合わせたAIエージェントを作成し、導入・運用までを設計する8時間の研修です。AIエージェント活用研修は、この2つの研修の範囲に加えて、Claude Coworkによる業務自動化と、Claude Codeによる外部ツール連携・チーム展開までを扱う全12回の研修です。特定のツールに絞って短期間で学びたい場合は入門研修や実践研修、ツールの使い分けを含めて体系的に習得し、自部門で自動化を実装できる人材を育てたい場合はAIエージェント活用研修が適しています。
業務の内容や扱う情報によって、適したツールが異なるためです。たとえば、決まった役割での回答生成はマイGPT/Gems、社内文書を根拠にした回答はNotebookLMやDify、PC上のファイルを扱う定型業務の自動化はClaude Cowork、外部ツールとの連携やチームで再利用できる仕組みづくりはClaude Codeが得意とする領域です。一つのツールだけを学ぶと、向いていない業務にも無理に当てはめてしまい、導入が進まない原因になります。AIエージェント活用研修では各回に「この業務にはどのツールが向くか」を判断するクイズを組み込み、目的に応じてツールを選べる判断軸を養います。
社内にDifyやClaude Codeなどで業務自動化を構築・運用した経験を持つ方がいて、その方が教育に時間を割ける環境であれば、社内育成で目的を達成できるケースもあります。一方、AIエージェント関連のツールは機能追加や仕様変更が頻繁で、複数ツールの最新仕様と使い分けの基準を社内で体系化し続けるには相応の工数がかかります。特に機密情報の扱いや権限設計は、個人の試行錯誤に任せると組織としての基準が定まりません。インターネット・アカデミーでは、外部研修で判断基準と実装の型をつくり、その後の展開は社内で進めるという形もご提案しています。
AIエージェント活用研修の実施方法とカスタマイズについて
インターネット・アカデミーのAIエージェント活用研修は、貴社のご要望に合わせたカスタマイズに対応しています。業種や職種に合わせた演習テーマの調整や、各回の時間数の調整が可能です。全12回を通して受講いただくことで、ツールの選定から実装・チーム展開までを一貫して習得できる構成ですが、「Claude CoworkとClaude Codeの回を中心に学びたい」など、特定の範囲に重点を置きたいご要望もご相談ください。
AIエージェント活用研修は、Zoomを使ったオンラインでの集合研修と、対面での実地研修に対応しています。1回あたり2〜3時間・全12回の構成で、開催日程や実施間隔は貴社のご要望をお伺いしたうえでご提案します。第11回・第12回の総合ワークでは受講者が自分の業務テーマで自動化を実装するため、各回の間に業務へ適用する時間を確保できる日程にすると、研修の効果を高めやすくなります。
AIエージェント活用研修では複数のサービスを使用するため、受講者ごとにインターネットに接続できるPCと、各サービスを利用できるアカウントをご用意いただく必要があります。マイGPTやClaude Cowork・Claude Codeなど一部の機能は有料プランでの提供となるため、貴社にてご契約をお願いしています。また、Claude CoworkやClaude Codeはアプリケーションのインストールを伴うため、社内PCへのソフトウェア導入が制限されている場合は、事前に情報システム部門との調整が必要です。必要なアカウントの種類・プランと環境要件は、ご相談の段階でご案内します。
AIエージェント活用研修では、セキュリティを複数の回にわたって扱います。第4回ではハルシネーションや著作権のリスク、社外のAIに入力してよい情報の判断を、第6回・第7回ではClaude Coworkで扱う情報の分類ルールや利用権限の決め方を、第9回ではプロンプトインジェクションへの対策、作業環境の分離(Sandbox)、実行前の確認設定(Permission設計)を学びます。一つの対策に頼らず、ツールの特性に応じた守り方を設計できる状態を目指します。全社的なAI利用方針の策定やガバナンス体制の構築まで踏み込む場合は、AIガバナンス研修が適しています。
AIエージェント活用研修の費用と導入の進め方について
AIエージェント活用研修の費用は、受講人数・研修時間・カリキュラムのカスタマイズ範囲・実施形式(オンライン/実地)の4つによって変動します。なお、演習で使用する各サービスの利用料は研修費用に含まれていないため、貴社にてご契約をお願いしています。見積もりの前提となる変数と相談の進め方は、AI研修の費用ページで解説しています。ご予算の上限が決まっている場合は、その範囲で実施できる構成をご提案しますので、お気軽にご相談ください。
AIエージェント活用研修は全12回・24〜36時間の構成のため、厚生労働省の人材開発支援助成金における訓練時間10時間以上という要件を、研修単体で満たします。ただし、助成金の支給には訓練開始前の計画届の提出など、訓練時間以外の要件もあります。インターネット・アカデミーでは、貴社の状況に合わせた申請の進め方と、受給額のシミュレーションを無料で承っています。
AIエージェント活用研修の効果は、受講者が研修中に作成した自動化の仕組みを、研修後に実際の業務で運用し始めることで現れます。研修では第7回で業務の棚卸しと実装計画の作成を行い、第11回・第12回の総合ワークで自分の業務テーマの自動化を実装して動作確認まで行うため、研修終了時点で業務に適用できる成果物が手元に残ります。インターネット・アカデミーのAI研修全体では、経営企画部門の月次決算集計の自動化により月17万円相当の工数を削減した事例や、設備管理部門のモニタリング業務の自動化によりデータ更新作業を80%削減した事例などがあります。
研修後に使用ツールのライセンスが継続されない場合や、社内でのAI利用範囲が定まっていない場合は、研修で作成した仕組みを業務で運用できず、効果が限定的になります。また、研修後に実装計画を進める時間が確保されていない場合や、自動化の対象となる業務の手順が属人化したまま整理されていない場合も、定着に時間がかかります。研修では業務の棚卸しや継続改善のアクションプラン作成を扱いますが、全社的な推進体制の構築から取り組まれる場合は、AX推進伴走支援もご検討ください。
研修費用を最大75%削減できる助成金
インターネット・アカデミーのIT研修では、要件を満たすことで厚生労働省の人材開発支援助成金が利用できます。研修費用に対する経費助成と、受講中の賃金に対する賃金助成の両方が支給されます。
この助成金制度ではいくつかのコースが用意されており、研修目的に合わせて使用できる制度をご提案いたします。

| 経費助成 | 賃金助成 | |
|---|---|---|
| 中小企業 | 75% | 1000円(1人1時間) |
| 大企業 | 60% | 500円(1人1時間) |
※経済産業省のDX認定を取得している企業は、研修テーマを問わず「人への投資促進コース」が利用できます。
助成金を使った研修の事例紹介や、貴社が研修を行った場合に支給される助成額シミュレーションも承っています。お気軽にご相談ください。
助成金について相談するAIエージェント活用研修についてのご相談
IT人材育成に精通したコンサルタントに無料でさまざまな相談をしていただけます。お気軽にご相談ください。
- 人材育成計画を立てるために人材育成の事例などをとりあえず聞きたい
- 助成金の使い方や、支給額のシミュレーションを知りたい
- 自社の業務や受講者のレベルにあったカリキュラムを提案してほしい











