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このコースでは、生成型 AI モデルを活用するために OpenAI API を使用する方法を学びます。このコースでは、API の基本的な使用方法、さまざまな言語モデルの活用、実際のプログラミング例、および応用事例を通じて、生成型 AI の実用的な適用方法について説明します。

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人工知能、AI、エージェント…何か途方もないものに見えますが、実際に取り組んでみると案外難しいことではありません。そうであるからこそ、ごく簡単な機能でさえも自身の手で実装してみることが非常に重要となります。会社で実際に活用できる実践的なプロジェクトを通じて、多様なユースケースを自ら体験し、AIエージェントの活用法、さらには応用技術までを習得していきます。

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生成AIまたはLLMをベースにRAG（検索拡張生成：Retrieval-Augmented Generation）システムを構築しても、望む性能が得られず、適切な解決策が見つからない場合はどうすればよいでしょうか？ 本講義では、認知負荷（Cognitive Load）理論に基づき、RAG性能を改善する方策を提示します。この講義を通じて、LLMコンテキストウィンドウの限界を理解し、RAGシステムにおける認知負荷の効果的な管理方法を習得できます。チャンク（Chunk）のサイズと構造設計、高品質チャンク生成手法、動的最適化、性能評価、実践技法などを網羅する実務レベルの理論講義です。

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「AIに質問して答えてもらうだけの時代は終わりました。」 これからはAIが自ら行動します。 メールを読み、HRシステムで残りの年次有給休暇を確認し、会議のスケジュールを立て、社内文書を調べて情報を要約し、必要な画像やリンクを整理する「実行型AIエージェント」が登場しました。 驚くべきは、これらすべてを開発者でなくても作成できる点です。Azure AI AgentプラットフォームとMicrosoftの最新フレームワーク（Semantic Kernel、AutoGenなど）を活用すれば、これからは誰でもコーディングなしでも実際の業務に投入可能なマルチエージェントシステムを構築できます。 「働くAI」、「つながるAI」、「自ら判断し動くAI」を自分で作ってみてください。 未来はもはや遠い話ではありません。 今、あなたの指先から始まります。

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まだ M365 Copilotを「手伝うツール」だとばかり思っていませんか？ これからは M365 Copilotを「直接作る時代」です。 「Microsoft 365 Copilot、使ってみましたか？」 会議の要約、ドキュメント作成、メール整理…便利ではありますが、はたしてこれだけでAIが本当に「あなたに代わって仕事をしている」と言えるでしょうか？ いまだに人がプロセスを設計し、ファイルを移動し、ボタンを押さなければならないのであれば、AIはまだアシスタントに過ぎません。 M365 Copilotユーザーから脱却し、M365 Copilotを「直接作る人」になる方法。 Copilot StudioとAzure AIの強力な機能(AI Foundry, AI Search, Speech, Custom Modelsなど)を組み合わせて、あなただけの「実行型Copilot」を設計し展開する方法をお伝えします。