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【第1章】AIエージェントとは何か：質問するAIから「仕事を進めるAI」へ

単に質問に答える従来の生成AI活用から一歩進み、自律的に手順を組み立てて目的を達成する「AIエージェント」の基本概念を学びます。

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【第2章】生成AIとAIエージェントの違い：役割と特徴の比較

「生成AI」と「AIエージェント」の役割の違いを明確にし、それぞれの特徴と強みを対比しながら理解を深めます。

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【第2章・応用】競合調査で見る「生成AI」と「AIエージェント」の実務アプローチ

「競合調査レポートの作成」を具体的な例に挙げ、生成AIとAIエージェントで実務の進め方がどう変わるかを比較します。

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【第3章】各AIツールの強みと選び方：目的別の基本戦略

主要なAIモデルやプラットフォームの個性を整理し、「どれを選ぶべきか」という業務適性の判断基準を学びます。

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【第3章・詳細】5大AIツールの得意分野と実務向けユースケース一覧

主要5大ツール（ChatGPT、Claude、Gemini、Copilot、専用AI）の強みと、それぞれに最適な具体的業務を一覧表で解説します。

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【第4章】AIエージェントが得意な業務：エージェント化の「見極めポイント」

実務の中で、どのような仕事が「AIエージェント化」に適しているのか、その見極め基準と得意な作業パターンを学びます。

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【第5章】AIエージェントの限界と「人間の役割」：責任と最終判断の境界線

AIエージェントが「できないこと」を正しく認識し、人間の介入が必要な「確認・最終判断」の重要性を理解します。

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【第6章】業務をエージェント化する8つの手順：スモールスタートと改善

実際の業務を分解し、段階的にAIエージェントの仕組みへと落とし込んでいく具体的な8ステップを学びます。

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【第7章】ワークフロー設計の重要性：プロンプトの長さより「業務の流れ」

優れたAIエージェントの作成に必要なのは、長い指示（プロンプト）ではなく「明確に分解された業務の流れ（ワークフロー）」であることを学びます。

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【第8章】トークンとコストの最適化：情報を賢く渡す「3つの節約ルール」

AIの利用コストを抑え、かつ動作速度や安全性を高めるための、トークンの節約と情報圧縮の考え方を学びます。

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【第9章】実務で使えるAIエージェント：まずは「30〜50%削減」を目指す実例集

議事録、メール返信、SNS投稿、競合調査など、身近なオフィスワークやマーケティングで即導入できるエージェントの具体例を紹介します。

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【第10章】AIエージェント動画編集への応用：XML/Premiere Pro連携 of 未来

AIを「動画編集アシスタント」として活用し、Premiere Pro等への指示書（XML/JSON）を生成する最先端のワークフローを学びます。

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【第11章】総まとめ：AIエージェント活用を成功させる3つの基本原則

基礎講座全体の学びを振り返り、「業務の分解」「適切な役割分担」「人間の最終判断」というAIエージェント活用の3大原則を再確認します。