産業AIoTブートキャンプ

コホート6｜ LLM、RAG、エージェントによるAIオーケストレーション

テクノロジーの未来への完全無料のゲートウェイ！

高度なAIワークフローを理解し実装したいプロフェッショナル向けに設計された、LLM、RAG、エージェントによるAIオーケストレーションに関するライブ・オンラインブートキャンプ第6期で未来へ踏み出しましょう。わずか8週間のパートタイム学習で、LLMベースのシステム、RAGパイプライン、インテリジェントエージェント構築の実践的スキルを習得し、実際のAIプロジェクトにオーケストレーション技術を適用する方法を学びます。



Who can benefit from it?

参加対象者

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エンジニア＆デベロッパー

実世界のアプリケーション向けにLLM、RAGパイプライン、AIエージェントをオーケストレーションする実践的なスキルを身につけたい、ソフトウェアまたはAIの実務経験を持つプロフェッショナル。

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AI＆データ愛好家・学習者

プロンプトエンジニアリング、ベクターデータベース、ナレッジグラフ、および高度なAIワークフローを探求したい学習者および実務家。

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アイデアを持つクリエイター・起業家

オーケストレーション技術を活用して次世代AIプロダクトの構築を目指す起業家、イノベーター、スタートアップチーム。

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プロダクトマネージャー＆テックリーダー

よりスマートな機能を定義し、ソリューションを評価し、クロスファンクショナルチームを効果的に導くために、AIのオーケストレーション層を理解する必要がある意思決定者。

Be a Trailblazer in AI Orchestration

プログラムのハイライトと特典

ネットワーキングの機会


業界を越えてLLM、検索システム、AIエージェントを探求する仲間、メンター、イノベーターとつながることができます。

ツールとリソースへの専用アクセス


現代のAIアプリケーションを支えるAPI、ベクターデータベース、ナレッジグラフ、エージェントフレームワークを活用できます。

実践的体験


自律型ワークフロー、文脈に応じたQ&A、マルチエージェント連携のための実世界のAIシステムを構築し、オーケストレーション技術を適用します。

専門知識へのアクセス


AI駆動型ソリューションの設計、デプロイ、スケールにおいて実務経験を持つSenzMateのAIおよびプロダクト専門家から直接学びます。
BootCamp Program

Program Highlights

Target Audience

Belive

Professionals from software, AI/ML, product management, and technology innovation who want to understand and apply LLMs, RAG pipelines, and AI agents in real-world projects.

Curriculum Design

Network

Our curriculum is crafted to give a practical understanding of AI orchestration, covering prompt engineering, vector databases, knowledge graphs, and agent frameworks—all applied to real-world AI solutions.

Practical Learning

Innvate

Gain hands-on experience building AI systems that combine LLMs, RAG pipelines, and agents. Work on projects like autonomous workflows, contextual Q&A, and multi-agent collaboration, guided by SenzMate experts with real-world deployment experience.

About the Bootcamp

産業AIoTブートキャンプ：コホート6｜LLM、RAG、エージェントによるAIオーケストレーション

高度なAIワークフローを理解し実装したいプロフェッショナル向けに設計された、LLM、RAG、エージェントによるAIオーケストレーションに関するライブ・オンラインブートキャンプ第6期で未来へ踏み出しましょう。わずか8週間のパートタイム学習で、LLMベースのシステム、RAGパイプライン、インテリジェントエージェント構築の実践的スキルを習得し、実際のAIプロジェクトにオーケストレーション技術を適用する方法を学びます。

コホート6 モジュール計画（全8週）

コホート6 | Week 01

LLMの基礎入門

  • 大規模言語モデル（LLM）の進化
  • コア概念：Transformer、アテンション機構、事前学習とファインチューニングの比較
  • 産業界におけるLLM応用事例の研究
  • Hands-on (実践): API経由でホスト型LLM（GPT-4 / Llama 3など）を使用・操作する。

コホート6 | Week 02

プロンプトエンジニアリング

  • 効果的なプロンプティングの原則
  • Zero-shot、Few-shot、Chain-of-Thought（思考の連鎖）プロンプティング
  • 構造化プロンプティング（JSON、XML出力、ツール統合）
  • Hands-on (実践): 再利用可能なプロンプトテンプレートを使用したアプリケーションの構築。

コホート6 | Week 03

RAG（検索拡張生成）の基礎

  • RAGが必要とされる理由：LLMのコンテキスト制限の克服
  • ワークフロー：ドキュメント取り込み → チャンク分割 → 埋め込み（Embedding） → 検索
  • Hands-on (実践): ベクター検索を用いてドキュメントに対する簡単なQ&Aアプリケーションを構築する。

コホート6 | Week 04

ベクターデータベースと検索

  • ベクター埋め込みと類似性検索の深掘り
  • ベクターDBの比較：Pinecone、Weaviate、Chroma、FAISS
  • ハイブリッド検索（キーワード検索 ＋ 意味検索）
  • Hands-on (実践): 文脈に応じたQ&AのためLLMをベクターDBに接続する。

コホート6 | Week 05

ナレッジグラフとグラフデータベース

  • ナレッジグラフ：ノード、エッジ、リレーションシップ
  • 活用事例：推論、説明可能性、データ統合
  • ツール：Neo4j、GraphQL、RDF/OWLの基礎
  • Hands-on (実践): 小規模なグラフDBを構築し、Cypher/SPARQLでクエリを実行する。

コホート6 | Week 06

グラフとLLMの統合

  • 知識拡張型LLM（GraphRAG、グラフニューラルネットワーク ＋ LLM）
  • グラフがどのように精度と追跡可能性（トレーサビリティ）を向上させるか
  • Hands-on (実践): LLMを用いて自然言語でグラフDBをクエリするアプリケーションの構築。

コホート6 | Week 07

エージェントとオーケストレーション

  • AIエージェントとは何か？計画立案、推論、ツール利用
  • エージェントフレームワーク：LangGraph、LangChain Agents、CrewAI
  • マルチエージェント連携のパターン
  • Hands-on (実践): ツール呼び出し機能を備えたシンプルなLLMエージェントを構築する。

コホート6 | Week 08

高度なエージェント技術

  • エージェントにおけるメモリ（短期メモリ、長期メモリ、エピソードメモリ）
  • マルチモーダルエージェント（テキスト、画像、音声、コード実行）
  • 階層型＆再帰的エージェント（サブエージェントを管理するエージェント）
  • エージェントシステムにおける安全性、アライメント、ガードレール
  • Hands-on (実践): 永続的メモリと複数ツール連携機能を備えたエージェントを構築する。

コホート6 | Week 01

LLMの基礎入門

  • 大規模言語モデル（LLM）の進化
  • コア概念：Transformer、アテンション機構、事前学習とファインチューニングの比較
  • 産業界におけるLLM応用事例の研究
  • Hands-on (実践): API経由でホスト型LLM（GPT-4 / Llama 3など）を使用・操作する。

コホート6 | Week 02

プロンプトエンジニアリング

  • 効果的なプロンプティングの原則
  • Zero-shot、Few-shot、Chain-of-Thought（思考の連鎖）プロンプティング
  • 構造化プロンプティング（JSON、XML出力、ツール統合）
  • Hands-on (実践): 再利用可能なプロンプトテンプレートを使用したアプリケーションの構築。

コホート6 | Week 03

RAG（検索拡張生成）の基礎

  • RAGが必要とされる理由：LLMのコンテキスト制限の克服
  • ワークフロー：ドキュメント取り込み → チャンク分割 → 埋め込み（Embedding） → 検索
  • Hands-on (実践): ベクター検索を用いてドキュメントに対する簡単なQ&Aアプリケーションを構築する。

コホート6 | Week 04

ベクターデータベースと検索

  • ベクター埋め込みと類似性検索の深掘り
  • ベクターDBの比較：Pinecone、Weaviate、Chroma、FAISS
  • ハイブリッド検索（キーワード検索 ＋ 意味検索）
  • Hands-on (実践): 文脈に応じたQ&AのためLLMをベクターDBに接続する。

コホート6 | Week 05

ナレッジグラフとグラフデータベース

  • ナレッジグラフ：ノード、エッジ、リレーションシップ
  • 活用事例：推論、説明可能性、データ統合
  • ツール：Neo4j、GraphQL、RDF/OWLの基礎
  • Hands-on (実践): 小規模なグラフDBを構築し、Cypher/SPARQLでクエリを実行する。

コホート6 | Week 06

グラフとLLMの統合

  • 知識拡張型LLM（GraphRAG、グラフニューラルネットワーク ＋ LLM）
  • グラフがどのように精度と追跡可能性（トレーサビリティ）を向上させるか
  • Hands-on (実践): LLMを用いて自然言語でグラフDBをクエリするアプリケーションの構築。

コホート6 | Week 07

エージェントとオーケストレーション

  • AIエージェントとは何か？計画立案、推論、ツール利用
  • エージェントフレームワーク：LangGraph、LangChain Agents、CrewAI
  • マルチエージェント連携のパターン
  • Hands-on (実践): ツール呼び出し機能を備えたシンプルなLLMエージェントを構築する。

コホート6 | Week 08

高度なエージェント技術

  • エージェントにおけるメモリ（短期メモリ、長期メモリ、エピソードメモリ）
  • マルチモーダルエージェント（テキスト、画像、音声、コード実行）
  • 階層型＆再帰的エージェント（サブエージェントを管理するエージェント）
  • エージェントシステムにおける安全性、アライメント、ガードレール
  • Hands-on (実践): 永続的メモリと複数ツール連携機能を備えたエージェントを構築する。

Expected Outcomes of Cohort 6

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Comprehensive understanding of AI orchestration concepts, including LLMs, RAG pipelines, knowledge graphs, and AI agents.

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Proficiency in building and managing AI workflows for real-world applications such as contextual Q&A, autonomous task execution, and multi-agent collaboration.

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Expertise in integrating LLMs with vector databases, knowledge graphs, and agent frameworks for scalable AI solutions.

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Hands-on experience with tools and frameworks used in AI orchestration, including LangChain, CrewAI, Pinecone, Neo4j, and other industry-standard platforms.

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Knowledge of best practices for designing, deploying, and maintaining practical AI solutions.

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Confidence in orchestrating AI-driven systems for product development, business solutions, and industry projects.

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Networking opportunities with peers, mentors, and industry professionals working in AI and related fields.

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Certificate of Completion to validate your skills and knowledge in AI orchestration and practical AI system design.

前提条件と所要時間

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8週間で週8〜10時間のコミットメント（ライブセッション含む）。

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毎週2時間のハンズオンセッションに参加（推奨）。

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任意参加の1時間Q&Aセッション。

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AI/MLの基本概念の理解、プログラミングまたはAIツールの操作経験。

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LLM、RAG、ナレッジグラフ、エージェントフレームワークへの関心。

応募・参加の5ステップ

応募・参加の5ステップ

申込フォームに入力し、自身の情熱とキャリアの意気込みを伝えて選考をスタートします。
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チームが申請を厳正に審査し、選考された方に確認通知と詳細情報をお送りします。
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プログラム構造を把握し、講師や同期の参加者と交流するオリエンテーションに参加します。
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専門講師の指導のもと、実践的なAIoTおよびAIの基礎知識をしっかりと固めます。
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実際のAI/IoTプロジェクトのキックオフに参加し、コンセプトから実装までチームで取り組んでいきます。
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SenzMate's Industrial AIoT Bootcamp | Cohort 06- Enrollment Form

Join SenzMate’s Industrial AIoT Bootcamp by filling out the form below. This 8-week program is designed for professionals eager to master the next generation of AI systems, combining Large Language Models (LLMs), Retrieval-Augmented Generation (RAG), and intelligent agents. Gain hands-on experience in orchestrating AI workflows, building contextual Q&A systems, and designing multi-agent solutions that mirror real-world applications. Take the next step in your AI journey by learning how to design, deploy, and scale orchestrated AI solutions in a collaborative, industry-focused environment.

Important Information:
  • 費用: 全額支給（完全無料）
  • 選考プロセス: 第6期では30名の候補者を選考します。

FAQ

Frequently Asked Questions

Have questions about how our solutions work or how they can support your daily operations? This FAQ section provides simple and clear answers to help you understand everything you need in one place.

This cohort provides an immersive, hands-on learning experience designed to equip you with the skills to orchestrate AI systems using Large Language Models (LLMs), Retrieval-Augmented Generation (RAG), and intelligent agents. Over 8 weeks, you will work on real-world projects, including building contextual Q&A systems, multi-agent workflows, and AI pipelines integrated with vector databases and knowledge graphs. The program is fully focused on practical AI applications, ensuring that your skills are directly relevant to real-world challenges in product development, business solutions, and industry projects. Courses are conducted on a dedicated Moodle LMS platform for an engaging, remote, part-time learning experience..

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