会社ですぐに使える業務自動化AIエージェント (w. n8n, LangGraph)
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。
【講座公開】AIエージェントの性能を証明する方法：評価（Evaluation）深化実習
こんにちは！先日、私の初の著書出版のニュースとともにお知らせしていた「AIエージェント評価（Evaluation）」深掘り講義がついにオープンしました！🎉
前回お送りしたメッセージでお伝えした通り、本を通じて評価に関する「理論的な土台と核心原則」を固めたとすれば、今回の講義は実務環境でこれをどのように自動化し、システムとして構築するのかについての完璧な実習および適用ガイドです。
添付された目次でご覧いただけるように、主観的なテストを超えて客観的な指標でエージェントを管理するための核心的な内容をぎっしりと詰め込みました。
📌 主な講義内容
Golden Dataset構築のすべて： RAGASライブラリ、LangSmith、カスタムエージェント、およびClaude Code Agent Skillを活用した効率的な評価データセット生成手法
多角的な評価（Evaluation）の実習：最終回答の正確性を確認するe2e評価から、ドキュメントを適切に取得できたか、ツールを正しい順序（Trajectory）で活用したかを検証するコンポーネント評価（Component Evaluation）まで
高度な評価指標およびフレームワークの適用： Anthropic推奨のエージェント評価指標、そしてAIの潜在能力(
pass@k)と一貫性(pass^k)を測定する方法持続可能な評価システムの構築方法
単にエージェントを「実装」することを超えて、プロダクションレベルで自分のAIが「常に正しく動作しているか？」をデータで「証明」し、最適化したい方々にとって、最も確かなガイドとなるでしょう。本でしっかりとした基礎を固めたなら、次は続く今回の実習講義を通じて「評価の完成」を直接体験してみてください！
発売記念アーリーバード30%割引中ですので、本で固めたしっかりとした理論をベースに、今すぐ'評価の完成'を体験してみてください！