業務自動化のためのLLM API活用講座（Python）

この講座で身につくこと

• 文書処理の入力項目、出力項目、人の確認条件を定義できます。
• 生成AIを呼び出して所定の項目を抽出するPython処理を作成できます。
• 形式の誤りと根拠のない値を検出する検証処理を作成できます。
• 再試行と二重処理防止を備えた一括処理を実装できます。
• テスト結果と利用記録を残す実行手順書を作成できます。

こんな方に

• 社内文書の分類や転記を自動化するシステム担当者
• Pythonで既存業務に生成AIを組み込みたい開発担当者
• AI処理の失敗や利用量を管理する担当者

カリキュラム（全24時間）

1. 第1回 文書処理の要件と接続準備4時間
   • LLM（文章を扱う生成AIモデル）で抽出する項目を定義します。
   • API（外部サービスを呼び出す窓口）の入出力を確認します。
   • Claude APIの認証キーを環境変数で読み込みます。
   • 模擬の社内依頼文を使い、最小の呼び出し処理を実行します。
2. 第2回 形式を決めた項目抽出4時間
   • JSON（項目名と値で表すデータ形式）で出力を指定します。
   • 依頼種別、希望日、必要事項をPythonで抽出します。
   • Pydanticで必須項目とデータ型の検証処理を作成します。
   • 不明な項目を推測で埋めず、確認待ちに分けます。
3. 第3回 根拠確認と評価用データの作成4時間
   • 各抽出値に対応する原文箇所を出力させます。
   • 形式検証とは別に、日付や値の根拠を照合します。
   • 正常、情報不足、矛盾を含む入力と期待結果を作成します。
   • pytestで検証処理と処理分岐を自動確認します。
4. 第4回 通信障害と再処理への対応4時間
   • 応答待ち時間の上限と再試行するエラーを定義します。
   • 呼び出し回数の制限に対し、待ち時間を延ばして再試行します。
   • 処理IDと完了記録を使い、同じ業務結果の二重保存を防ぎます。
   • 途中で失敗したファイルだけを再処理します。
5. 第5回 利用量と確認待ち一覧の管理4時間
   • 処理件数、応答時間、APIの利用量を記録します。
   • 処理上限に達した場合に新たな呼び出しを停止します。
   • 確認待ちの項目をCSV（表形式のテキスト）へ出力します。
   • 認証キーや文書本文を実行記録に残さない設定を確認します。
6. 第6回 一括処理の総合演習4時間
   • 別の模擬文書群で抽出から結果保存まで実行します。
   • 入力に紛れた命令文を処理指示として扱わないか試験します。
   • 成功、保留、失敗の件数と出力を照合します。
   • 設定項目、再実行、停止方法を手順書にまとめます。

受講後に手元に残るもの

• 文書の項目抽出と一括処理を行うPythonコード
• 模擬データと自動テスト
• 確認待ち一覧と利用記録の出力見本
• 設定・実行・再処理の手順書

受講の前提と環境

前提：Pythonの関数、辞書、ファイル入出力、例外処理の基礎が必要です。パッケージを導入し、プログラムを実行できる環境を用意します。

環境：WindowsまたはMacのPC、Python、Visual Studio Codeを用意します。Pythonと記載の公開ライブラリは無料で利用できます。Claude APIを使える法人管理のアカウントと認証キーが必要です。APIの利用は従量課金で、ブラウザー版の契約とは別です。 通信許可と利用上限を事前に確認します。使用ライブラリはanthropic、Pydantic、pytestです。通信なしの検証は模擬応答で実施できますが、実際のAPI接続演習には利用枠が必要です。

企業ごとの調整

社内依頼文や受付票など、対象業務の項目と確認条件を調整します。承認済みAPIに置き換え、接続方法に応じて実装と検証の時間配分を変更できます。 演習には、個人情報を除いた自社の業務データまたは配布する模擬データを使います。

助成金を使う場合

社内システム担当者・開発担当者の文書処理機能の実装、入力検証、障害時の再処理に直結する訓練です。助成の可否は、計画届の内容に基づき管轄の都道府県労働局が判断します。

計画届に添付するカリキュラム資料（時間数、回ごとの内容、実施形態）をご用意します。助成金の申請書類の作成・提出の代行は、社会保険労務士の業務のため行いません。事業展開等リスキリング支援コースは令和8年8月3日に改正されています（経過措置あり）。制度の内容は助成金ガイドと、厚生労働省「人材開発支援助成金」でご確認ください。

この講座についてのよくある質問