AIエージェントの作り方｜業務用エージェントを作る7ステップとツール別の手順【2026年版】

「AIエージェントを自社で作ってみたいが、何から手を付ければよいか分からない」「ChatGPTやCopilotで“エージェントを作る”画面は見つけたが、何を書き込めば業務で使えるのか分からない」「プログラミングが必要なのか、ノーコードで足りるのか判断できない」。AIエージェントの導入を検討する中小企業から、こうした相談が増えています。

総務省の令和8年版情報通信白書によると、日本企業のうち何らかの業務で生成AIを利用している割合は86.4%まで上がりました。一方で、「社員が生成AIを活用したアプリやAIエージェントを開発可能な技術環境にある」と答えた中小企業は11.4%にとどまります。生成AIを「使う」段階から、自社の業務に合わせて「作る」段階に進めている会社は、まだ1割程度です。

この記事では、プログラミングの経験がない担当者でも業務用のAIエージェントを作れるように、作り方の全体像、作る前の設計、7つのステップ、主なツール別の作り方、指示書の書き方、テストの方法までを順に解説します。費用の内訳や見積もりの見方はAIエージェントの導入費用の記事で詳しく扱っているので、この記事では「どう作るか」に絞ります。

【結論】AIエージェントは「業務を1つ選び、手順書を書き、確認しながら小さく作る」

先に結論をまとめます。中小企業がAIエージェントを作るときに押さえるべき点は次の3つです。

• ツールより先に業務を選ぶ。最初の1つは「毎週くり返す・手順が決まっている・間違えても人が直せる」業務にします
• エージェントの中身は「手順書」。目的・指示・参照する資料・使う道具・やってはいけないことを文章で書けば、ノーコードのツールで形にできます
• 人の確認を前提に作る。送信・削除・支払いなど取り消せない操作は人が行い、AIには下書きと準備までを任せます

この3点を守れば、最初のエージェントは社内の担当者1人でも数日から2週間程度で試作できます。逆に、ツール選びから始めたり、いきなり全自動を狙ったりすると、作ったものが使われずに終わりがちです。

なぜ今、中小企業に「AIエージェントを作る力」が要るのか

生成AIの利用は広がったが、「作れる環境」は1割

総務省の令和8年版情報通信白書は、日米独中の企業に生成AIの環境整備の状況を尋ねています。日本の中小企業の回答は次のとおりです（複数回答）。

出典：総務省「令和8年版 情報通信白書」図表Ⅰ-2-1-5

同じ項目を国別に見ると、AIエージェントを開発可能な環境があると答えた割合は日本15.3%に対し、米国22.1%、ドイツ27.4%、中国31.1%です。社内データをAIが参照できるようにしている割合は、日本24.5%に対して米国57.2%、ドイツ54.4%、中国73.0%と、2倍以上の差があります。AIエージェントは「社内の資料を読み、社内の手順で動く」ことで効果が出る仕組みなので、この差はそのまま活用の深さの差になります。

手作業が多い会社ほど、エージェントで減らせる余地が大きい

中小企業基盤整備機構（中小機構）の「中小企業のAI等の利活用に係る実態調査」（2026年3月）では、ITを導入済みの企業（n=922）に業務全体に占める手作業の割合を聞いています。「80%以上（ほとんどが手作業）」が20.2%、「60〜79%（手作業の方が多い）」が31.5%で、合わせて51.7%の企業は業務の6割以上が手作業のままです。ここでいう手作業には、紙の作業や手入力に加えて「人の判断に依存する作業」も含まれます。

手入力の転記、資料を探して要点をまとめる作業、決まった形式の文書の下書きは、AIエージェントが得意な領域です。ツールを入れたあとも手作業が残っている会社ほど、エージェントを1つ作るだけで減らせる時間が大きくなります。

外に頼るだけでは「使いこなせない」

同じ中小機構の調査で「従業員のITリテラシーが高い」に当てはまる（とても・やや）と答えた企業は22.4%（n=1,632）でした。AI導入後の運用課題でも「従業員による活用が進まない」が28.9%（n=1,587）にのぼります。外部に作ってもらったエージェントでも、指示の直し方や資料の差し替え方を社内の誰かが分かっていなければ、業務が変わったときに使えなくなります。自社で小さく作ってみる経験は、外注する場合にも要件を正しく伝える力になります。

AIエージェントの作り方は大きく4つ

総務省・経済産業省の「AI事業者ガイドライン」の令和7年度更新内容（2026年3月）では、AIエージェントを「特定の目標を達成するために、環境を感知し自律的に行動するAIシステム」と定義する案が示されています。業務の言葉に置き換えると、「目的を与えると、資料を読み、道具を使い、手順を進めて成果物を返すAI」です。

この仕組みを作る方法は、技術の難しさの順に次の4つに分けられます。

中小企業が最初に取り組むなら、①か②から始めるのが現実的です。①は社員がすでに使っているAIチャットの延長で作れるため、教育の手間が最も少なく済みます。①で「この業務はAIに任せられる」と確かめてから、②や③で自動化の範囲を広げる順番にすると、作り直しが減ります。それぞれの費用の目安はAIエージェントの導入費用の記事を参照してください。

作る前に決める「エージェントの5つの部品」

どのツールで作る場合でも、AIエージェントは次の5つの部品でできています。ツールの画面の名前は違っても、入力する中身は同じです。作り始める前に、この5つを紙やドキュメントに書き出しておくと、ツールを変えても使い回せます。

このうち最も重要なのは5の「権限と確認」です。AI事業者ガイドラインの更新内容でも、AIエージェントのリスクとして「自律的行動による人間の意図しない動作」や、外部との連携先が増えることによる攻撃対象の拡大が追加されました。最初から「AIは下書きと準備まで、外に出す・消す・払うは人」と線を引いておけば、AIが誤っても実害を小さく抑えられます。社内ルールの決め方はAIエージェントのセキュリティ対策の記事で12項目に整理しています。

AIエージェントの作り方7ステップ

ここからは、①AIチャットのカスタム機能か②ノーコードのワークフローで、最初のエージェントを作る手順を説明します。全体で2〜4週間を目安にしてください。

ステップ1：任せる業務を1つ選ぶ（1〜2日）

最初の業務は、次の4つの条件をできるだけ多く満たすものを選びます。

• 週に1回以上くり返している
• 手順や判断の基準を言葉で説明できる
• 入力（メール、議事録、表など）と出力（下書き、一覧、要約など）がはっきりしている
• 間違えても、人が見れば気づけて直せる

総務省の白書で、日本企業が生成AIの効果を感じる割合が最も高かった業務は「議事録・メール作成補助」で72.3%でした。2番目の「社内ヘルプデスク」（42.7%）と比べても大きな差があります。文書の下書きや社内からの問い合わせ対応は、最初の題材として失敗が少ない領域です。反対に、中小機構の調査でAI導入後も効率化が難しいとされたのは「人の判断が必要な業務（営業提案、顧客折衝など）」で67.1%でした。こうした業務は、エージェントに判断させるのではなく、判断材料をそろえる部分だけを任せます。

ステップ2：今のやり方を手順書にする（2〜3日）

選んだ業務を、ふだん担当している人に説明してもらい、手順を番号付きで書き出します。「どの資料を見るか」「どこで迷うか」「迷ったら誰に聞くか」まで書くのがコツです。あわせて、1件あたりにかかっている時間と月の件数を記録しておきます。この数字が、完成後に効果を測るときの基準になります。

手順書が書けない業務は、まだエージェントに任せる段階ではありません。人によってやり方が違う場合は、先にやり方をそろえることが先決です。

ステップ3：指示（システムプロンプト）を書く（1〜2日）

ステップ2の手順書をもとに、AIへの指示を書きます。書き方の型は後の章「指示書の書き方」で詳しく紹介します。最初から完璧を目指す必要はありません。A4で1枚程度の分量で、目的・手順・出力の形・禁止事項がそろっていれば十分です。

ステップ4：参照させる資料を整える（2〜5日）

エージェントの回答の質は、読ませる資料の質で決まります。次の順で整えます。

• 古い版を外す：改定前の料金表や規程が混ざっていると、AIは古い方を答えることがあります
• 1ファイル1テーマにする：「よくある質問」「料金表」「手続きの流れ」のように分けると、参照の精度が上がります
• 表は文章でも説明する：複雑な表や画像だけの資料は読み違いが起きやすいため、要点を文章で補います
• 入れてはいけない情報を除く：パスワード、個人情報、取引先と非開示の約束がある情報は入れません

社内の文書を検索して答える仕組みを本格的に作る場合は、社内ナレッジAI検索（RAG）の記事も参考になります。

ステップ5：道具をつなぎ、権限を最小にする（1〜3日）

メールやカレンダー、共有ドライブなどと連携させる場合は、必要な道具だけを、必要な範囲だけつなぎます。最初は「読む」権限だけにし、「書く」「送る」権限は試行で問題がないと確かめてから足します。連携先のアカウントは、個人のものではなく業務用のものを使い、誰のどの権限で動いているかを記録しておきます。

ステップ6：テストする（3〜5日）

過去の実際の案件から、典型的なもの・まれなもの・答えてはいけないものを合わせて20件程度用意し、エージェントに処理させます。合否の基準は「担当者が手直し5分以内で使えるか」のように、業務の言葉で決めます。テストの具体的な方法は後の章「テストと評価の方法」で説明します。

ステップ7：少人数で使い、直しながら広げる（2週間〜）

まず作った人を含む2〜3人で2週間使います。うまくいかなかった例を集め、原因が「指示」「資料」「道具」のどれにあるかを分けて直します。ステップ2で測った1件あたりの時間と比べ、確認時間を含めても短くなっていれば、部署全体に広げます。効果の測り方は生成AI導入のROI・効果測定の記事で詳しく解説しています。

ツール別：AIエージェントの作り方

主なツールでの作り方を紹介します。各社とも機能の名前や提供範囲が頻繁に変わっているため、ここでは2026年11月6日時点の公式ヘルプで確認した内容を記載しています。作り始める前に、必ず最新の公式ヘルプを確認してください。

ChatGPT：プラグインで作る（カスタムGPTは提供終了予定）

ChatGPTで業務用のエージェントを作る機能として広く使われてきたカスタムGPTは、提供を終了し、「プラグイン」へ移行することがOpenAIのヘルプセンターで案内されています。標準の終了予定日は2026年12月11日で、個人向けのアカウント（Free・Go・Plus・Pro）ではすでに新しいGPTを作成できません。これから作る場合は、プラグインで作ります。

• 作り方：プラグインのディレクトリから「Plugin Creator」を追加し、チャットで作りたいものを説明すると、プラグインのひな形が作られます
• 中身：指示にあたる「スキル」、外部サービスとの連携にあたる「アプリ」、参照用のファイルを組み合わせます。前述の5つの部品のうち、指示・知識・道具がここに入ります
• 共有：Business・Enterpriseでは、同じワークスペースの中で「招待した人のみ」「リンクを知っている人」「ワークスペースのディレクトリ」の範囲で共有できます

既存のGPTを移行すると、指示はスキルに、知識ファイルは参照ファイルに移りますが、カスタムアクションは引き継がれません。外部のシステムとつないだGPTを使っている場合は、移行後に連携部分を作り直す必要があります。より手軽な方法として、指示とファイルをまとめておける「プロジェクト」機能もあり、決まった資料を見ながら作業するだけならこちらで足ります。

Claude：プロジェクト・スキル・コネクタを組み合わせる

Claudeでは、目的に応じて次の機能を組み合わせます。

• プロジェクト：指示とナレッジ（ファイル）を1か所にまとめる機能です。無料プランでも5個まで作れ、Team・Enterpriseでは組織内で共有できます（Claudeヘルプセンター）
• スキル：業務の手順や書式をまとめて、必要なときにClaudeが読み込んで使う仕組みです。無料を含む全プランで使えますが、コード実行の有効化が必要です
• コネクタ：外部のアプリやサービスと接続する機能で、前述の「道具」にあたります。Team・Enterpriseでは組織のオーナーが有効にする必要があります
• Cowork とスケジュールタスク：有料プランでは、Claude Cowork で作業を定期的に実行させることもできます。頻度は毎時・毎日・毎週・平日・手動から選べます

最初はプロジェクトに指示書と参照資料を入れるだけで十分です。同じ手順を複数のプロジェクトで使い回したくなったらスキルに、毎朝の集計のように決まった時間に動かしたくなったらスケジュールタスクに進みます。Coworkの詳細はClaude Coworkとはの記事で解説しています。

Google Workspace：Workspace Studio でフローを作る

Google Workspace を使っている会社は、Workspace Studio で、Geminiを使った業務の自動化（フロー）を作れます。公式ヘルプで案内されている手順は次のとおりです。

• ［フローを新規作成］を選ぶ
• ［開始条件］で、メールの受信などのイベントか、スケジュールを選ぶ
• ［ステップの選択］で、要約・分類・下書き・通知などの処理を並べる
• 名前を付けて［テスト実行］で動きを確かめ、［オンにする］で有効にする

AIに作りたい内容を文章で説明して作る方法や、テンプレートから作る方法もあります。なお、Geminiアプリの「Gem」は、Business・Enterpriseのエディションでは早くても2027年3月1日以降、作成・編集・利用ができなくなり、「スキル」へ移行するとGoogle Workspaceの管理者ヘルプで案内されています。スキルの提供時期は延期が告知されているため、これから作る場合は移行の予定を確認してから選んでください。

Microsoft 365：エージェントビルダーと Copilot Studio を使い分ける

Microsoft 365 では、作れるものの範囲が異なる2つの道具があります。

• エージェントビルダー：Copilot Chat の［新しいエージェント］から作ります。作りたいものを文章で説明する方法、［構成］タブで項目を入力する方法、テンプレートから作る方法があります。設定項目は名前・説明・指示（8,000文字まで）・ナレッジ・スターター プロンプトなどです（Microsoft Learn）
• Copilot Studio：外部サービスと連携するアクションや、複数の処理をつなぐワークフロー、社外向けのチャネルが必要な場合に使います。エージェントビルダーでは外部連携のアクションは作れないため、必要になったら Copilot Studio に移して作り込みます

ライセンスにも注意が必要です。Microsoft Learn の前提条件のページによると、指示とWeb検索だけを使うエージェントは Copilot Chat の範囲で使えますが、SharePointのファイルなど社内のデータを参照させるには、従量課金か Microsoft 365 Copilot のライセンスが必要です。メールやTeamsの会議の内容を使う場合は Microsoft 365 Copilot のライセンスが必要になります。料金はMicrosoft 365 Copilot導入ガイドを参照してください。

Dify：ノーコードでワークフローを組む

Difyは、画面上で処理の部品をつないでAIアプリを作れるノーコードのツールです。クラウド版には無料のサンドボックスプランがあり、公式の料金ページでは、メッセージクレジット200・アプリ5個・チームメンバー1名などの範囲で試せると案内されています。

• Workflow：入力を受け取り、決まった手順で最後まで処理する形。書類の要約や分類など、会話のいらない処理に向きます
• Chatflow：Workflowに会話の機能を加えた形。社内のQ&Aのように、やりとりしながら答える用途に向きます
• Agent：AIが自分で道具を選びながら進める形。新しいAgentはベータ版として提供されています（Dify公式ドキュメント）

Difyは、ChatGPTやClaudeなど複数のAIモデルを切り替えて使えるのが利点です。一方で、作った人が設定の意味を理解していないと保守が難しくなるため、指示書と処理の流れ図を一緒に残しておくことが大切です。

プログラムで自作する場合：「いちばん単純な形」から始める

APIやSDKを使って自作する場合も、考え方は同じです。Anthropicは公式の技術記事「Building effective agents」で、できるだけ単純な方法から始め、必要になったときだけ複雑にすることを勧めています。同記事では、決まった手順で処理する「ワークフロー」と、AIが自分で手順を決める「エージェント」を分けて考えており、業務の多くは前者で足ります。手順が決まっている業務を無理に自律型のエージェントにすると、動きが読みにくくなり、テストも難しくなります。

ツールの選び方の早見表

指示書（システムプロンプト）の書き方

どのツールでも、エージェントの動きを決める中心は指示書です。次の6項目の型で書くと、抜け漏れが減り、別の人が引き継いでも直しやすくなります。

指示書の例（問い合わせメールの返信下書き）

上の型で書いた例です。実際には自社の業務に合わせて書き換えてください。

• 役割：あなたは当社の営業担当が、問い合わせメールへの返信下書きを作るためのアシスタントです
• 入力：お客様からのメール本文が貼り付けられます
• 手順：①問い合わせを「料金」「納期」「サービス内容」「その他」に分類する ②添付の「よくある質問」と「料金表」から回答の根拠を探す ③根拠が見つかった項目だけ回答を書く ④見つからない項目は「担当者が確認します」と書き、申し送り欄に質問を写す
• 出力：件名、本文（400字以内、です・ます調）、担当者への申し送り（箇条書き）の3つ
• 参照の決まり：資料に書かれていない金額・日付・条件は書かない
• 禁止事項：値引き、納期、契約条件を約束しない。メールを送信しない

指示書は一度で完成しません。テストで失敗した例を見て、「どの手順の書き方が曖昧だったか」を1行ずつ直していきます。直した日付と理由を指示書の末尾に残しておくと、うまくいかなくなったときに戻せます。

テストと評価の方法

テスト用の案件は3種類そろえる

テストでは、うまくいきそうな例だけを試しがちです。次の3種類を、合わせて20件程度用意します。

評価は「正確さ」「手直しの時間」「守るべきことを守ったか」の3つで見る

1件ずつ、次の3点を記録します。

• 正確さ：事実や金額に誤りがないか。誤りが1つでもあれば不合格とします
• 手直しの時間：担当者が使える形にするまでの時間。ステップ2で測った「人だけでやった時間」と比べます
• 禁止事項：してはいけないことをしていないか。1件でも破ったら、指示書か権限を直してから再テストします

目安として、典型的な案件で8割以上が合格し、禁止事項の違反がゼロになったら、少人数での試行に進みます。中小機構の調査では、AI導入企業の83.2%が「業務効率化／作業時間の短縮」の効果を挙げています（n=327）。効果を正しく判断するには、AIの処理時間ではなく、人の確認と手直しを含めた時間で比べることが大切です。

業務別：最初に作りやすいエージェント5例

中小企業が最初の1つとして作りやすいエージェントを、必要な部品と合わせて紹介します。

総務省の白書の業務類型別のデータでも、日本企業で「業務プロセスがAI中心に変更されている」と答えた割合は、議事録・メール作成補助で11.3%、社内ヘルプデスクで11.9%と、どの業務でも1割前後にとどまります。多くの会社はまだ「個人の作業効率化」の段階にあり、上の表のように業務の流れごとエージェントに任せられれば、それだけで一歩先に進めます。

会社の規模別：作り方の進め方

従業員10名以下：経営者か担当者1人が、AIチャットのカスタム機能で作る

社員が使っているAIチャットのカスタム機能で、1〜2個のエージェントを作るところから始めます。共有の設定は最小限にし、作った人が自分の業務で効果を確かめてから、ほかの社員に配ります。新たな契約を増やさずに始められるのが利点です。

従業員11〜50名：部署ごとに「作る人」を1人決め、型をそろえる

部署ごとに1人ずつ作る担当を決め、前述の「5つの部品」と「指示書の6項目」の型を全社で共通にします。作ったエージェントは一覧にして、名前・目的・作成者・参照資料・最終更新日を記録します。型がそろっていれば、担当者が異動しても引き継げます。

従業員51名以上、または基幹システムと連携したい：ノーコードと外部の支援を組み合わせる

受発注や顧客管理のシステムとつなぐ場合は、ノーコードのワークフローか、プログラムでの自作が必要になります。業務の整理と試作は社内で行い、連携部分や権限の設計は外部の支援を受けると、社内に知識を残しつつ安全に進められます。NexiのAI構築・開発では、小さく試作して現場で検証しながら仕上げる進め方をとっています。

AIエージェント作りでよくある失敗5つと回避策

失敗1：ツール選びから始め、任せる業務が決まらない

原因：話題のツールを契約してから「何に使えるか」を考えるため、作ったエージェントが業務に合いません。
回避策：ステップ1の4条件で業務を先に選び、その業務の入力と出力に合うツールを選びます。

失敗2：指示が短すぎて、毎回結果がぶれる

原因：「丁寧に返信して」のような一文だけの指示では、AIが判断基準を推測するため、出力が安定しません。
回避策：指示書の6項目をすべて埋め、出力の見本を1つ付けます。

失敗3：古い資料を読ませ、誤った回答が出る

原因：共有フォルダをまるごと参照させ、改定前の料金表や規程が混ざっています。
回避策：参照させる資料を選び、版の管理担当を決めます。資料を改定したら、エージェントの資料も同じ日に差し替えます。

失敗4：最初から送信や登録まで自動にして、事故が起きる

原因：テストで問題がなかったため、メール送信やシステムへの登録まで任せてしまいます。
回避策：取り消せない操作は人の確認を必ず挟みます。自動化の範囲は、試行の記録を見て1段階ずつ広げます。

失敗5：作った人しか直せず、使われなくなる

原因：指示書や参照資料の場所が作った人の頭の中にしかなく、異動や退職で止まります。
回避策：エージェントの一覧と指示書を共有の場所に置き、変更履歴を残します。中小機構の調査でも、AI導入後の運用課題として「運用担当者の負荷が重い」が29.1%にのぼっており、1人に頼らない体制が欠かせません。

よくある質問（FAQ）

Q1. プログラミングができなくてもAIエージェントは作れますか？

作れます。AIチャットのカスタム機能やノーコードのツールなら、指示を文章で書き、資料を登録し、連携先を選ぶだけで形にできます。必要なのはプログラミングよりも、業務の手順を言葉で説明する力です。基幹システムとの連携や大量のデータ処理が必要になった段階で、プログラムでの開発を検討してください。

Q2. 無料で作ることはできますか？

ツールによっては無料のプランでも試せますが、業務で使う場合は会社で契約した法人向けプランをおすすめします。法人向けプランでは、入力した内容をAIの学習に使わない設定や、管理者による利用状況の確認ができるためです。個人の無料アカウントに社内の資料や顧客の情報を入れるのは避けてください。

Q3. 最初の1つを作るのにどのくらいの期間がかかりますか？

業務を1つに絞れば、試作までは数日から2週間程度が目安です。その後、少人数で2週間ほど試し、直しながら広げます。期間が長くなる原因の多くは、手順書づくりと資料の整理です。ツールの操作に時間がかかることは多くありません。

Q4. ChatGPT、Claude、Gemini、Copilotのどれで作ればよいですか？

社員がふだん使っているツールで作るのが基本です。メールや文書の多くがMicrosoft 365にあるならCopilot、Google Workspaceを使っているならGeminiのように、資料のある場所に合わせると連携の設定が簡単になります。各ツールの法人プランの違いはChatGPT・Claude・Gemini法人版の比較の記事で整理しています。

Q5. 作ったエージェントが間違った回答をしたら、誰の責任になりますか？

エージェントの出力を使って社外に出したものは、使った会社の責任になります。だからこそ、送信・契約・支払いなど外に影響する操作は人が確認してから行う設計にします。社内のルールとして「AIの出力は下書きであり、最終確認は担当者が行う」と明文化しておくと、確認の漏れを防げます。

Q6. 社内の資料をAIに読ませても情報漏えいしませんか？

法人向けプランで、学習に使わない設定と、利用できる人の範囲を確認していれば、リスクを大きく下げられます。ただし、パスワードや認証情報、取引先と非開示の約束がある情報などは、どのプランでも入れないルールにします。詳しくはAIエージェントのセキュリティ対策の記事を参照してください。

Q7. 社内に作れる人がいない場合はどうすればよいですか？

まず1人、業務をよく知る人を「作る人」に決め、研修や伴走支援で最初の1つを一緒に作るのが近道です。中小機構の調査でも、AI・ITの導入を進めるための公的支援として「従業員向けの教育・研修」を必要とする企業が67.7%にのぼりました。研修の内容や助成金の使い方はAIエージェント研修の費用相場と始め方の記事で解説しています。

まとめ｜最初の1つを、手順書から作り始める

AIエージェントの作り方の要点を振り返ります。

• 作り方は「AIチャットのカスタム機能」「ノーコードのワークフロー」「プログラムで自作」「開発会社に依頼」の4つ。中小企業は前の2つから始める
• どのツールでも、中身は「目的・指示・知識・道具・権限と確認」の5つの部品でできている
• 業務を1つ選び、手順書を書き、20件程度でテストし、少人数で直しながら広げる
• 送信・削除・支払いなど取り消せない操作は人が行い、AIには下書きと準備を任せる

総務省の白書では、AIエージェントを開発できる環境がある中小企業は11.4%でした。まだ多くの会社が「使う」段階にとどまっている今、最初の1つを作って業務に定着させることが、AI活用を一歩先に進めるきっかけになります。

Nexiでは、AIエージェントの業務選びや試作の伴走（AIコンサルティング）、社内で作れる人を育てるAI研修、連携を含む構築（AI構築・開発）を行っています。サービスの内容は資料請求から、具体的なご相談はお問い合わせからお気軽にどうぞ。