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[企業向けチャレンジ] 南博士のn8nを活用したAI Agent入門

AI活用に関心はあるものの、エージェントの構造や実装方法が漠然としている学習者のために、AIエージェント制作ツール「n8n」を活用して、エージェントが動作する核心的な原理から実際の業務に適用可能なワークフローの構成までを段階的に説明します。理論中心ではなく実習中心で、自動化・連携・意思決定のフローを直接実装しながら、AIエージェントを自ら設計・拡張できる基準と感覚を身につけることを目標とします。

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講座評価

講座

こんにちは。

ヨンジン・ドットコム『コーディングは初めてなので with Python』著者の南博士です。

C/C++、Python、そしてAIを活用した自動化システム(AI Agent)の開発を主に行っています。

私の講義をご覧になっているすべての皆様、最後まで "ファイト" です！

💡個人ブログ: https://blog.naver.com/nkj2001

💡AIブログ: https://blogagent.kr

🎞Youtube: https://www.youtube.com/@blographer/featured

📖書籍購入: ヨンジン・ドットコム『コーディングは初めてなので with Python』

講師紹介

こんにちは。現場ですぐに活用できる技術を伝えるAI実務活用専門家のナム博士です。

C/C++ベースのWindows用セキュリティプログラム開発者としてキャリアをスタートし、20年以上にわたり実務中心の開発経験を積んできました。Win32 API、MFC、COM、ATLなどの低レベルシステムプログラミングから、ASP、ASP.NET、PHP、Flask、Django、FastAPIといったウェブプログラミングなど、複雑な業務ロジックの実装まで幅広く手掛けてきました。
現在はPythonとAI Agentを中心としたR&Dおよび実務自動化に注力しています。

実務の現場で実際のデータを扱いながら、企画と開発業務を遂行してきた経験を活かし、理論にとどまらず、実務に必ず必要なAI活用方法とAIエージェントの設計方法を明確に伝えます。単なるプロンプト入力の枠を超え、複雑な業務プロセスを構造化・自動化することで、生産性を実質的に改善するアプローチを重点的に扱います。

また、Inflearn（インフラン）にて累計受講生数8,000人以上、合計レビュー数528件、講義評価4.8を記録し、実務中心の講義の効果を証明しており、個人ブログ、YouTube、Naver Expert、知恵袋など、多様なチャネルを通じてプログラミングとAI分野の実務知識と問題解決の経験を継続的に共有しています。

5월

26일

챌린지 시작일

2028년 5월 26일 오전 04:00

챌린지 종료일

2028년 8월 30일 오전 08:00

챌린지 커리큘럼

全体

30件

セクション 1．AIとAIエージェントの核心概念まとめ（入門編）

7件

1. OT：この講義で扱う範囲と目標（「使用」→「構造化/自動化」）
2. AIサービス一挙まとめ：ChatGPT / Gemini / Claude / Perplexity / Grokの特徴
3. LLMの役割：「言葉を生成するエンジン」と限界（もっともらしさ vs 検証）
4. シングルモーダル vs マルチモーダル概念（テキスト・画像・オーディオ）
5. ベクトル・概念ベースの理解
6. プロンプトだけでは限界が来る瞬間（時間の浪費、結果の不一致）
7. 「プロジェクト/指示」で結果を固定する方法（ChatGPT Projects、Gemini Gems）

セクション 2．AIエージェントを「ツール」として理解する：事例で構造を把握する

7件

8. AI vs AI Agent：目的型自動化の違い（Input–Process–Output）
9. エージェントの核心：「目的＋手順＋検証＋反復改善」フレームワーク
10. Opal 事例 1) 自然言語でコード作成・実行・レポート出力（万歳暦の例）
11. 実務的な観点のポイント：学習時点・年度の誤りなどのリスクと補正の考え方
12. Opal 事例 2) PDF → 分析 → キャラクター化 → カット構成 → 成果物（漫画生成フロー）
13. 制約のあるエージェントビルダーの限界（ノード・機能の制限、韓国語処理など）
14. 次の段階へ進む基準：「より自由度や拡張性が必要になった時」

セクション 3．n8nで実務型AIエージェントを作る：自動化・拡張・高度化ロードマップ

14件

15. なぜn8nなのか：Make/Zapierと比較した自由度・拡張性・APIベースの連携
16. 「APIがあればn8nでできる」という考え方（接続可能な範囲）
17. 実務例：アンケート（Google フォーム/スプレッドシート）ベースのイベント自動処理アーキテクチャ
18. GAS(Apps Script) + Webhookでトリガー構成（Googleスプレッドシート → n8n呼び出し）
19. 条件判断設計：受講生か否か / 受講レビューの有無 / 進捗度（例：30％以上）などのチェックロジック
20. 結果アクションの設計：メール送信・クーポン発行などの自動処理フロー
21. 非開発者と開発者の境界が崩れた理由と現実的な学習戦略
22. 「業務の構造化」が核心である理由（コーディングより先に必要な能力）
23. 上級例：長い作業（小説/コンテンツ）のエージェント化（トークン制限、一貫性の維持）
24. パート/チャプター分解 → ポイント保存 → 伏線設計/回収 → 検証 → 合本ワークフロー
25. マルチモーダル拡張の概要：音楽・画像・映像生成パイプラインの観点から
26. モデル・ツールエコシステムの体験：Replicate、ComfyUI（画像界のn8n）、ハードウェア・レンタルの概念
27. 迅速なアップデート・バージョン変化への対応法（コミュニティ・検証・テストループ）
28. 今後の学習ロードマップ：「テンプレート化 → 自動化 → Agentの高度化 → 運用」

セクション 4．n8n実習

2件

챌린지에서 배워요

AIエージェントの構造と動作原理を理解し、説明できるレベルの概念確立
n8nを活用して簡単なAIエージェントのワークフローを直接設計・構築する経験
外部サービス（API、データ、LLM）を連携させ、自動的に判断・処理するフローを構築する能力
業務に適用可能なAI自動化シナリオを自ら設計できる基準の確保

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう？

ChatGPTやGemini以上のAI活用方法について知りたい方
AIエージェントに関心はあるが、構造や実装方法が漠然としている初心者
反復的な業務を自動化したいが、コードを書くことに抵抗がある実務担当者

前提知識、
必要でしょうか？

n8nの使用経験がなくても受講できるよう、基礎から説明します。
VPSサーバーの使用、ドメインの使用に対して有料の費用が発生する場合があります。
AI・自動化ツールを使用した経験があれば、理解の助けになります。
ChatGPT API、Gemini APIなどのAPI使用料金が発生します。

よくある質問

プログラミングを全く知らなくても受講できますか？

n8nを初めて使うのですが、大丈夫でしょうか？

この講義は理論中心ですか、それとも実習中心ですか？

授業で有料のAIモデルや別途費用が必要ですか？

講義を受けた後、一人でもAIエージェントを作れるようになりますか？

취소 및 환불 규정
챌린지는 지식공유자가 설정한 수업 최소 정원이 충족되지 않을 경우, 폐강 안내가 고지되며 결제 내역이 자동취소됩니다.

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ナム博士

講師略歴

講師紹介

著書および講義履歴

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