Workshop

企業向け AI 研修：考え方から実践まで、社員が自分の AI Agent をつくる

EgentWrX は企業内研修のために設計した講座を提供しています。受講者は部門の実際の業務シーンを教室に持ち込み、講師は研修前にその業務に合わせてデモを準備します。実際の事例を分解しながら自分の AI Agent のつくり方を教え、参加した全員が実践力を持って仕事に戻れることを目指します。

満席の大会場で行われた AI Agent 導入講演。スクリーンに TURBO フレームワーク — 業界フォーラムでの講演。TURBO フレームワークで AI Agent 導入に最適な業務の選び方を解説

6時間1 日の実践ワークショップ

50%手を動かす演習の時間

10–20個研修前に御社の業務に合わせて用意するデモ AI Agent

101個1 回のワークショップで受講者がつくった AI Agent

研修後、受講者ができるようになること

基礎コースを終えると、受講者は次の 5 つを自分の手でできるようになります。どれも授業中に 1 回ずつ実際に操作するので、部門に戻ってそのまま再現できます。

01最初に AI に任せる業務を選ぶTURBO フレームワークで部門の業務を評価し、AI Agent に最初に任せるべき業務を見つけるとともに、人の判断が必要な業務を見分けます。

02業務を AI が理解できるタスク記述に書き直すAI に渡すデータ、適用するルール、出力する形式を明確にします。ここがはっきりすれば、プロンプトが書けるようになります。

03結果が安定するプロンプトを書く手順を分解し、人の確認が必要な箇所にチェックポイントを置き、出力形式と判断ルールを明示することで、同じ AI Agent が毎回同じ結果を出すようにします。

04ナレッジベースをつくり、回答が正しいか検証するデータの性質に応じて文書 Q&A、表検索、全文照合を選び、AI が読める形式にデータを整えてから、実際の質問で誤答がないか確かめます。

05自部門で使える AI Agent を完成させるモデル選択、役割設定、プロンプト作成からナレッジベースのアップロードまでをプラットフォーム上で自力で行い、研修が終われば部門に持ち帰って試せます。

注：TURBO は五つの判断基準の英語の頭文字です。Time-consuming（時間がかかる）、User-wide（利用者が多い）、Repeat（繰り返し頻度が高い）、Buffer（人と AI の協働に向く）、Operable（手順に分解しやすい）。

企業のニーズに合わせて選べる専用コース

現場の社員、部門の推進役、管理職では、AI 導入で解決すべき課題が異なります。そこで講座を四つの形式に分け、単独でも、導入段階に合わせた組み合わせでも開講できるようにしています。

基礎

AI Agent 実践ワークショップ

生成 AI
AI Agent
LLM
プロンプトエンジニアリング
Prompt Engineering
ナレッジベース
データクレンジング
人と AI の協働
AI SOP

時間: 1 日 6 時間。講義と演習がほぼ半々
対象: AI Agent に初めて触れる全社員、部門の AI 推進役。プログラミングの経験は不要
事前: 受講者が業務棚卸し表を記入し、講師が御社の資料を使って 10–20 個のデモ AI Agent を準備

コース内容

01AI Agent の仕組み

言語モデル、プロンプト、ナレッジベース、ツールがどのように AI Agent を構成するか、また一般的な対話型 AI との能力の限界や企業データの安全性の違い

02業務選定とプロセス分解

適性の判断と TURBO フレームワークで部門の業務から AI に向くものを選び、入力データ、処理ルール、出力形式を明確に分解する方法

03構造化プロンプト設計

プロセス設計、仕様の記述、テストと修正を通じて、毎回同じ結果を出すプロンプトを書き、人の確認が必要な箇所にチェックポイントを設ける方法

04ナレッジベース構築の基礎

データの種類に応じて文書 Q&A、表検索、全文照合を選び、社内データを AI が読める形式に整える方法

実践演習

講師と一緒に AI Agent をゼロからつくる。例：名刺整理、請求書整理、法規 Q&A、売上データ検索
自部門の業務で 2 つ目の AI Agent をつくり、講師が 1 つずつ調整
成果発表と講師の講評

上級

エンタープライズ AI Agent 上級実践：RAG ナレッジベース設計と品質検証

RAG
ベクトル検索
Text-to-SQL
データエンジニアリング
AI ハルシネーション
AI 検証
回帰テスト
MCP
AI Agent 運用ガバナンス

時間: 約 5 時間。講義と演習がほぼ半々
対象: 基礎コースを修了し、本番投入を控えた AI Agent を持つ推進役、運用を担う IT 部門と PM

コース内容

01RAG ナレッジベース設計

ベクトル検索、表検索（Text-to-SQL）、全文検索の仕組みと使い分け、そして AI Agent が指定したデータだけに基づいて回答するためのプロンプト設計

02企業データエンジニアリング

構造化、ノイズ除去、バージョン管理の三原則で社内文書と Excel を整え、AI Agent の回答精度を根本から高める方法

03品質検証とデバッグ

AI のハルシネーションと高リスクな場面を見極め、正常系、境界値、異常系の三種類のテストケースで検証し、回帰テストで修正のたびに既存機能を壊さないようにする方法

04運用ガバナンスとシステム連携

開発、テスト、受け入れ、本番投入までのライフサイクル管理と、MCP を使ってデータベース、メール、スプレッドシートに AI Agent を安全に接続する方法

実践演習

AI を使ってデータを整え、整えたデータで法規 Q&A の AI Agent をつくる
既存の AI Agent のテストケースを書き、誤りを見つけて修正し、要件変更に合わせたプロンプト調整を練習

受講して得られるもの

データの種類ごとに適したナレッジベース設計を選び、AI Agent の回答に根拠を持たせる力
社員に使ってもらう前に AI Agent の誤答を見つけ出す、本番前のテスト手法
勘に頼ったプロンプト修正に代わる、体系的なデバッグの手順
MCP で社内システムと連携すべき時期を見極め、AI Agent を質問への回答から一連の業務の完了へと広げる判断力

管理職

AI 変革リーダーシップ講座：導入戦略、ガバナンス、成果管理

AI 変革
AI ガバナンス
シャドー AI
データ分類
権限管理
人によるレビュー（HITL）
ROI 評価
AI 推進役
バリューストリームマップ

時間: 2〜3 時間。管理職がその場でテーマを選ぶ演習を含む
対象: 部門長、中堅・上級管理職、DX 推進責任者
位置づけ: 管理職・経営層向けの講座です。技術的な細部には踏み込まず、マネジメントの枠組みを使って「企業が AI Agent を安全かつ効果的に使うには」という理論と実務の知識を築きます

コース内容

01AI 導入戦略と管理職の役割

ChatGPT、言語モデル、AI Agent、企業向けプラットフォームの違いと、導入において管理職が担う三つの責務：テーマを決める、推進役を指名する、効果を確認する

02データセキュリティとガバナンス

データを公開、社内、機密の三段階に分類し、権限の階層化と監査ログを組み合わせ、人のレビューを残すべき工程を明確にする方法

03テーマ選定と推進人材

簡易版のバリューストリームマップで待ち、手戻り、データの転記を見つけ、TURBO で優先順位をつけ、四つの条件で部門の AI 推進役を選ぶ方法

04成果管理と展開

正確性、利用率、効果の三層の指標で成果を確認し、仕入先書類の照合、工程歩留まりの分析、図面仕様の抽出といった製造業の事例を交えて、1 部門から全社へ広げる道筋を描く方法

実践演習

管理職が部門の候補テーマを要件棚卸し表に書き込み、最初に取り組むテーマの優先順位をつける

受講して得られるもの

優先順位をつけた部門の AI 導入テーマのリスト
部門の AI 推進役 1〜2 名の人選と、研修後の進め方
拡大するか見直すかを判断するための、AI Agent の成果指標
社内の AI 利用ポリシーにそのまま盛り込めるデータ分類と権限の原則

講演

企業・業界イベントでの講演

Agentic AI
AI Agent 活用
製造業の AI
スマート製造
DX
技能伝承

時間: 2 時間以内。フォーラム、年次大会、業界団体、社内イベントに対応
内容: 主催者のご要望に合わせて講演テーマと事例を調整

よくある講演テーマ

「ツール」から「同僚」へ：製造業はどう自前の AI Agent を育てるか
最初の AI Agent づくりから、工場全体の AI チームへ
ベテランの経験を残す：AI による技能伝承
AI 変革の Dos & Don’ts：中堅・上級管理職が AI を本当に仕事に役立てるには

人数と解決したい業務をお知らせください

チームのための AI Agent 企業内研修を計画する

コンサルタントより速やかにご連絡いたします。

1 日ワークショップの流れ

ワークショップは研修日の前から始まっています。受講者が業務棚卸し表を提出することで、講師は御社の資料を使ってデモを準備でき、当日の午後はすべて受講者が手を動かす時間になります。

事前受講者が部門の業務棚卸し表を記入し、講師がその業務に合わせて 10–20 個のデモ AI Agent を用意

09:00生成 AI の現状と企業の成功事例。人と AI の協働について共通認識をつくる

09:40御社の資料を使い、用意した AI Agent をその場でデモ

10:40受講者の日常業務を例に、導入前後の作業時間の差をその場で試算

11:10AI Agent のよくある活用例と TURBO フレームワーク

13:00実践演習（前半）：プロンプトを書き、自分の AI Agent をつくる

14:40実践演習（後半）：完成させてテストし、講師が 1 つずつ調整

15:30成果発表と講師の講評。部門への展開方法を話し合う

以下は 1 日コースの一例です。時間割はご要望に合わせて調整できます。

受講者はこの研修から何を持ち帰るのか？

AI の研修が役に立ったかを判断する一番の近道は、受講者が教室を出るときに「どんな実際のスキルと成果物を持ち帰ったか」を見ることです。以下はすべて実際の事例です。

台湾の電機大手：65 名の企業内研修で、1 日に 101 個の AI Agent

この台湾の電機大手で行った 1 日ワークショップでは、事前に 47 名の社員が AI に任せたい業務を 52 件挙げ、当日は 101 個の AI Agent ができあがりました。そのうち 87 個は社員が自分でつくったもので、対象の部門とテーマは下表のとおりです。

65名参加した社員

52件事前に挙がった業務

101個当日つくられた AI Agent

87個社員が自分で完成

部門	社員がつくった AI Agent
品質保証	RoHS・REACH 規制物質の検索
エンジニアリング	BOM 比較、図面の分析・整理
法務	契約必須条項のチェック
財務	交通費精算、請求書整理
購買	協力会社の評価
人事	新入社員 Q&A、職務記述書の作成
製造	MES データ分析、製品不具合履歴の検索

電機メーカーでの AI Agent ワークショップ。ノートパソコンで演習する受講者

7 日間で、現場社員 60 名が 20 個以上の AI Agent

繊維グループのベトナム工場で行った 7 日間の実践研修では、製造、技術、人事、購買、工務の現場社員 60 名が全日程に参加し、梱包明細、進捗管理、勤怠照会、契約照合、自動レポートなど 20 個以上の AI Agent をつくりました。

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金属工業研究発展センターから三度の招聘、募集開始と同時に満席

2025 年、金属工業研究発展センター（MIRDC）と共同で「AI Agent 開発実務ワークショップ」を三度開催しました。理論と実機演習を組み合わせ、ファスナーや工作機械業界の管理職とエンジニアが、業務の棚卸し、データ整備、プロンプト作成、AI Agent 設計を実際に体験し、毎回募集開始と同時に満席になりました。同じ時期に、金属業の企業で見積仕様の照合、クレーム回答文書、ISO 品質マニュアルの要約といった AI Agent の導入も支援し、あるファスナーメーカーでは見積作業が 2 時間から 5 分に短縮されました。

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教室の様子

この教え方を選ぶ理由

AI の研修に効果があったかどうかは、受講者が教室を出たあとも自分で続けられるかで決まります。

ツールより先に業務プロセスを分解する

ツールは変わり続けますが、業務を手順に分け、入力と出力を明確にする力は古くなりません。そのため研修ではプロセスの分解に最も時間をかけ、プラットフォームの操作は最後の一歩にとどめます。

御社の資料で授業をする

研修前に業務棚卸し表を回収し、御社の実際の資料でデモを準備します。受講者が目にするのは教科書の例ではなく、自分が毎日している仕事を AI が処理する様子です。

IT 部門の関与も宿題も不要

最初の段階の目標は自信をつけてもらうことです。そのため社内システムとの連携も宿題もなく、社員が成果を出し、部門が効果を実感してから、IT 部門の協力が必要な複雑な業務に進みます。

デモ用のプロンプトをすべて渡す

講師がデモのために書いたプロンプトは、受講者にすべて教えます。TURBO フレームワークと構造化プロンプトの手法と合わせて、部門に戻ってから新しい業務に応用できます。

EgentWrX と企業が進める人と AI の協働

繊維、ファスナー、精密機械、化学、自動車部品、電子製造、飲食チェーン、公共部門にわたります。

講師

講師は全員、企業導入の最前線で働いています。授業で紹介する事例と手法は、私たちが実際にお客様と歩んだ導入の過程から生まれたものです。

陳慶蔚 Albert

CEO & Co-founder

製品イノベーションとマーケティングで 20 年以上の経験を持ちます。共同創業した嚮網科技は 2017 年に LINE 台湾に買収され、その後 LINE Taiwan の EC 事業部シニアディレクターとして LINE ショッピングと LINE ライブコマースを立ち上げました。現在は Intellicon Solutions の共同創業者兼 CEO として、500 社を超える企業の AI Agent 導入を率い、2026 FCA イノベーションビジネスアワード金賞と台湾・経済部「智慧創新大賞」を受賞しています。また国立台湾大学進修推広学院の講師を務め、2026 AI Award Best Speaker 優秀賞を受賞しました。毎年数十件の講演と授業に招かれ、招聘先には金属工業研究発展センター、プラスチック工業技術発展センター、資訊工業策進会、工業技術研究院、台湾電機電子工業同業公会、台湾工作機械・部品工業同業公会、国立台湾大学と国立中央大学の EMBA プログラムが含まれます。国立台湾大学土木工学科、商学研究科修了。

陳旻筠 Claudia

COO & Co-founder

2018 年に摯行国際を創業して複数の飲食ブランドを展開し、2022 年にブランドが飲食グループに買収されました。その後 91APP の PMO シニアプロジェクトマネージャーとして、ブランド経営、運営管理、部門横断プロジェクトの推進に携わりました。現在は Intellicon Solutions の共同創業者兼 COO で、自ら研修を行った企業は石油化学、繊維、製靴、電子、自動車部品、ねじ・ファスナー、食品機械、飲食、マーケティング・メディアにわたります。繊維グループのベトナム工場では 7 日間の実践研修を率い、製造、技術、人事、購買、工務の現場社員 60 名が研修終了までに 20 個以上の AI Agent をつくりました。金属工業研究発展センターやプラスチック工業技術発展センターの業界ワークショップでも何度も教えており、まず業務プロセスを棚卸しし、ベテランの経験を再現できる力に変えることを重視しています。

方盛叡 Rayson

FDE 導入コンサルタント

FDE（Forward Deployed Engineer）としてお客様の現場に入り、要件ヒアリング、AI Agent 開発から検証・引き渡しまでを一貫して支援しています。これまでに繊維、金属ファスナー、電機、化学などの業界で 20 社以上を担当しました。部門をまたぐマルチ AI Agent 協働システムの設計を得意とし、営業、購買、生産管理、財務に分散した業務をリレー式のワークフローにつなぎ、1 枚の書類が部門間を何度も行き来しなくて済むようにします。台湾・経済部 iPAS AI 応用プランナー中級能力認定を取得しています。

研修のあと

研修を終えた受講者の手元には AI Agent の試作品があり、次は二つの方向に進めます。

研修後すぐにつくれる事例

財務、購買、人事、営業、品質保証、通関にわたる 20 の部門別事例を用意しました。いずれも実際の入力データ、実行の流れ、出力を掲載しており、次の AI Agent のテンプレートとして使えます。

20 の部門別事例を見る →

試作品から本番運用へ

教室でつくった試作品を部門が毎日使うツールにするには、本番データの整備、検証、運用管理が必要です。この段階は私たちのコンサルティングチームが伴走します。

コンサルティングを見る →

よくあるご質問

企業内研修を計画される際によくいただくご質問です。

社内で研修を実施できますか。: できます。ワークショップは御社での対面研修としても、オンラインのライブ配信としても実施できます。社内で行えば実際の業務フローを教室に持ち込めるので、受講者は自部門が明日取り組む業務そのものを題材に練習できます。会場、回数、形式は研修の計画時に一緒に決めます。
プログラミングの経験は必要ですか。: 必要ありません。この研修に必要なのはプログラミングではなく、自部門の業務をよく知っていることです。プロンプトと AI Agent は自然言語で設計し、演習中は講師が同席して操作や質問をサポートするので、現場の社員、部門長、DX チームが一緒に受講できます。
1 クラスは何名ですか。人数が多い場合はどうしますか。: 講師 1 名で 20 名まで担当し、20 名を超える場合は技術サポート担当を加えます。演習が時間の半分を占め、受講者一人ひとりにサポートが必要だからです。さらに人数が多い企業は複数回に分けるか、複数の教室で同時に実施でき、全社向けの基礎研修と推進役向けの実践研修を分けて計画することもできます。
研修前に何を準備すればよいですか。: 研修前に受講者が業務棚卸し表を記入し、AI に任せたい業務、使うデータ、期待する出力を書いていただきます。講師はその内容に合わせてデモを準備します。当日は受講者がノートパソコンを持参し、企業側で教室、プロジェクター、安定したネットワークをご用意ください。
一般的な AI 研修との違いは何ですか。: 一般的な AI 研修の多くはツールの機能紹介ですが、私たちの研修は受講者自身の業務から出発し、まずプロセスを分解してから AI Agent で形にします。研修が終わる時点で、受講者一人ひとりが自分の業務に合わせた AI Agent を手にしており、残るのは授業のメモだけではありません。
費用はどう決まりますか。: 費用は研修の形式、時間数、回数、人数によって決まり、デモをカスタマイズするかどうかも影響します。受講予定の人数と解決したい業務をお知らせいただければ、ご要望に合わせた研修プランとお見積りをお送りします。

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