📄️ Chapter 2: AIエージェントの構成
この章では、AI エージェントの内部構成について解説します。
📄️ Chapter 3: AIエージェントの開発準備
この章では、AI エージェントを構築するための土台となる LLM API の基本的な使い方を、実際のコードを動かしながら学んでいきます。主に OpenAI を中心に解説しますが、一部のセクション（3-1、3-2、3-4、3-6）では Google Gemini や Anthropic Claude の API も併せて紹介します。同じタスクを異なるプロバイダーで実装することで、API 設計の共通点や差異を実感できる構成です。
📄️ Chapter 4: ヘルプデスク担当者を支援するAIエージェントの実装
企業のヘルプデスクでは、ユーザーからの問い合わせに対してマニュアルや過去の QA 事例を調べながら回答を作成する必要があります。この作業は人手で行うと時間がかかるうえ、担当者の知識や経験によって回答品質にばらつきが生じます。
📄️ Chapter 5: データ分析AIエージェントの実装
企業のデータ分析では、CSV ファイルなどのデータを読み込み、仮説を立て、Python コードで分析を実行し、結果をレビューしてレポートにまとめるという一連の工程があります。