BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:【無料・参加特典付き】今のエンジニア経験 に、次は何を足す？｜LLM・RAG・AIエージェント、どこ までやれば実務で通用するか X-WR-CALNAME:【無料・参加特典付き】今のエンジニア経験 に、次は何を足す？｜LLM・RAG・AIエージェント、どこ までやれば実務で通用するか X-WR-TIMEZONE:Asia/Tokyo BEGIN:VTIMEZONE TZID:Asia/Tokyo BEGIN:STANDARD DTSTART:19700101T000000 TZOFFSETFROM:+0900 TZOFFSETTO:+0900 TZNAME:JST END:STANDARD END:VTIMEZONE BEGIN:VEVENT UID:1000114@techplay.jp SUMMARY:【無料・参加特典付き】今のエンジニア経験に、 次は何を足す？｜LLM・RAG・AIエージェント、どこまで やれば実務で通用するか DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20260908T180000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20260908T190000 DTSTAMP:20260903T102837Z CREATED:20260902T053301Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/10001 14?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n「LLMもRAGも エージェントも、名前は知っている。でも、作れるか と言われると自信がない」\n「ベクトルDB、埋め込み、 評価、LLMOps。覚えることが多すぎて、どこから手をつ けるか決まらない」\n「AIエンジニアに興味はあるが、 いまの自分との距離がつかめない」\nそんな悩みはあ りませんか？\nAI関連の学習情報は、覚えるべきものが 並列に流れてきます。どこまでやれば足りるのかとい う線が見えないまま止まっている方は少なくありませ ん。\nそこで今回は、AI関連職の求人票を27件、職種を5 つに分けて開き、必須要件と歓迎要件の両方を読みま した。\nまず、RAGを必須要件に明記していた求人は27件 中0件でした。AIエージェントも、必須に入っていたの は2件だけです。どちらも一貫して、歓迎要件か入社後 の業務内容として書かれていました。\nそして求人は 、はっきり2つのタイプに割れていました。モデルの研 究開発を主務とする求人と、作ったものを本番で回す ことを主務とする求人です。ITエンジニアが届きやす いのは後者で、必須要件はいまの開発と運用の仕事で した。\nさらに意外だったのが、必須欄に最も一貫し て入っていたものです。Web開発でもクラウドでもなく 、「品質を自分で定義して測り、改善した経験」と「 曖昧な要件を構造化し、事業側と合意する力」の2つで した。\nとはいえ、それだけで務まるわけでもありま せん。本セミナーでは、いまの経験がそのまま通用す る範囲を示したうえで、足りない部分が何で、それを どこまでやれば実務で通用するのかまでお伝えします 。\n■ このセミナーでわかること───────── ───────────────────────✓ LLM・RAG・AIエージェントが、実務では何を作る仕事な のか✓ 求人票27件が、必須要件として実際に書いてい たこと✓ いまの開発・運用・テストの経験が、AI開発 のどこでそのまま効くのか✓ 足りない部分は何で、ど の水準まで到達すればよいのか✓ いまは手を出さなく てよい領域はどこか✓ どこまでできれば、実務で通用 すると言えるのか\n■ このような方におすすめです─ ──────────────────────── ───────✓ システム開発、インフラ、保守運用 、社内SE、PMなどの経験がある方✓ AIエンジニアへの転 身に興味はあるが、いまの経験との距離がつかめない 方✓ LLMやRAGを触ってはみたが、良し悪しの判断がつか ない方✓ 学習情報が多すぎて、どこから手をつけるか 決められない方✓ スクールや講座を検討する前に、必 要な範囲を把握しておきたい方\n※AI・機械学習の実務 経験は不要です。現在ITエンジニアとして働いている 方、過去にIT業務へ携わった経験がある方が主な対象 です。\n■ 当日の内容────────────── ──────────────────1．AIエンジニ アは、実際に何を作っているのかLLMを呼ぶ、RAGを足す 、エージェントにする。この3つが同じ仕組みの上に積 み上がっていることを整理します。\n2．求人票27件が 、必須要件に書いていたことどの媒体のどの企業を読 んだのかを開示します。職種を5つに分けて読むと、求 人は2つのタイプに割れていました。必須欄に実際に並 んでいたものを、原文のまま見ていきます。\n3．いま の経験が、そのまま効く場所本番のRAGで問題になるの は、取り込みの品質、アクセス権、ログ設計、更新へ の追従です。求人票の原文でも、DB設計やモニタリン グ設計として書かれています。\n4．付け足すのは、デ ータを読む力・AI実装・品質評価の3つデータ分析と統 計・機械学習でデータを読めること、RAGとAIエージェ ントを自分で組めること、AIの出力品質を自分で測れ ること。この順番でしか積み上がらない理由と、到達 ラインの目安をお伝えします。\n5．手を出さなくてよ い領域と、到達ライン求人票が必須にも歓迎要件にも 挙げていなかった領域を先に外し、どこまでできれば 実務で通用するのかを、動かせる・測れる・直せるの3 段階で示します。\n6．質疑応答申込時と冒頭アンケー トで寄せられた質問を参考にお答えします。\n※内容 は当日の進行により一部変更となる場合があります。\ n■ 参加者限定特典─────────────── ─────────────────ご参加いただい た方へ、セミナー終了後に次の資料をお送りします。\ n『AIを作る側へ進むための学習ロードマップ』\n必要 になるスキルの全体像、役割ごとに変わる学習範囲、 学ぶ順番の考え方を整理したガイドです。セミナーの 振り返りと、今後の学習計画づくりにご活用ください 。\n■ 希望者向け無料個別相談────────── ──────────────────────セミ ナー終了後、希望される方へ無料の個別相談をご案内 します。\n個別相談では、これまでのご経験を伺いな がら、次の内容を一緒に整理します。\n✓ いまの経歴 が、どの求人の必須要件に届いているか✓ 足りない部 分に、どれくらいの時間を見ておけばよいか✓ ご自身 に合った学習の範囲と順番✓ 教育訓練給付金の対象と なる可能性\n講座への申込を前提としたものではあり ません。「自分の場合はどうなのかを確認したい」と いう段階でもご利用いただけます。\n※教育訓練給付 金の受給資格および支給可否は、最終的にハローワー クが判断します。\n■ 登壇者─────────── ─────────────────────三好大 悟（株式会社リベルクラフト 代表取締役）\n慶應義塾 大学で金融工学を専攻後、スタートアップでデータサ イエンティストとして勤務。セブン＆アイ・ホールデ ィングスでのAI推進を経て、株式会社リベルクラフト を設立。\n企業のAI・データ活用支援と人材育成に取り 組み、JAXA関連の支援実績、AI Market AWARD 2025受賞、著書7 冊。最新刊は『いちばんやさしい生成AI＆ナレッジ活 用の教本』（インプレス）。\n■ 開催概要───── ─────────────────────日時：2 026年9月8日（火）18:00〜19:00形式：オンライン参加費： 無料参加方法：お申し込み後、参加用URLをご案内しま す主催：Craft College・株式会社リベルクラフト\n■ 注意 事項────────────────────── ────・オンライン配信URLは、お申し込みいただい た方へご案内します。・安定したインターネット環境 からご参加ください。・同業他社による営業・勧誘、 内容の録画・録音・無断転載はご遠慮ください。・当 日の内容や時間は、進行状況により一部変更となる場 合があります。\n■ 主催者について──────── ──────────────────Craft Collegeは、 AI・データサイエンスを実務で活用できる人材を育成 するオンラインスクールです。株式会社リベルクラフ トが運営しています。 LOCATION: URL:https://techplay.jp/event/1000114?utm_medium=referral&utm_source=ics&ut m_campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR