Hermes Agentとは？GitHubスター15万超の「使えば使うほど賢くなる」AIエージェントの仕組み・特徴・使い方を解説
- Hermes AgentはNous Researchが開発した、SOUL.md、内蔵メモリ、セッション検索、外部メモリプロバイダ、スキル機能を備えるオープンソースAIエージェント
- GitHubスター数157k超、MITライセンスで無料利用可能。Claude・GPT・Gemini・Ollamaなど200以上のモデルに対応し、コマンド1つで切り替えられる
- スキルの自動作成・Curatorによる整理・GEPAによる最適化まで一気通貫で搭載し、使えば使うほど自分の文脈と手順を蓄えていく「成長するエージェント」
2026年3月、AI研究機関のNous Researchから「Hermes Agent」が公開されました。GitHubでは公開から数ヶ月でスター数が157,000を突破し、コントリビューターは1,149人に達しています。
「Hermes Agent」は、単なるチャットボットの延長ではなく、SOUL.md・3層メモリシステム・エージェント自身が書き換えるスキル機能という3つの仕組みを1つのフレームワークに統合した、自己改善型のAIエージェントです。
これまでの一般的なAIエージェントには、「セッションが終わると記憶がリセットされる」「同じ修正を何度も依頼しなければならない」「スキルや手順を自分でメンテナンスし続ける必要がある」といった課題がありました。
一方でHermes Agentは、セッションをまたいで記憶を保持し、複雑なタスクをこなした後にエージェント自身がスキルとして手順を書き残します。スキルライブラリのメンテナンスを担うCuratorや、実行ログからスキルを最適化するGEPAパイプラインまで搭載し、継続的な自己改善が可能です。
しかし、新しいAIエージェントフレームワークが登場するたびに、「既存のエージェントと何が違うのか」「実際にどの程度学習するのか」「自分の環境で動かすにはどこから始めればよいのか」といった疑問を感じる方も多いのではないでしょうか。
そこで本記事では、Hermes Agentの概要や仕組み、特徴を整理しながら、具体的なセットアップ手順から業界別の活用シーンまで詳しく解説します。最後までお読みいただくことで、Hermes Agentがどのような思想で設計され、どのような場面で力を発揮するのかが理解できるはずです。
＼生成AIを活用して業務プロセスを自動化／
Hermes Agentとは
Hermes Agentは、AI研究機関のNous Researchが開発し、2026年3月に公開したオープンソースのAIエージェントフレームワークです。
「The agent that grows with you（あなたと共に成長するエージェント）」というコンセプトのもと、セッションをまたいで記憶を保持し、経験からスキルを自動生成し、使えば使うほど自分の文脈と手順を蓄えていく設計です。
GitHubでは2026年5月時点でスター数が157,000を突破。フォーク数は25,000超、コントリビューターは1,149人に達しており、最新バージョンはv0.14.0（2026年5月リリース）です。
他のオープンソースエージェントとの最大の違いは、「ランタイム時のスキル学習」「複数層に分かれた永続メモリ」「オプションの重み学習パイプライン（GEPA）」という3つの機能を、1つのフレームワークに統合させた点。
現時点でこの3機能を統合しているオープンソースエージェントは他にないのではないでしょうか。
| 比較項目 | Hermes Agent | OpenClaw |
|---|---|---|
| アーキテクチャの中心 | 学習するエージェント（メッセージングは入口） | メッセージングゲートウェイ（エージェントを差し込む） |
| 永続メモリ | 3層構造（Tier 1〜3） | あり（シングル層中心） |
| スキルの自己作成・進化 | エージェント自身が書き換え可能 | 非対応 |
| GEPAによる最適化 | 対応（別リポジトリで提供） | 非対応 |
| マルチエージェント運用 | プロファイル機能で対応 | 限定的 |
| ライセンス | MIT | MIT |
最も近い立ち位置にあるOpenClawとの違いはアーキテクチャの「向き」。
Hermesは内部の学習ループが主役でメッセージング接続は入口に過ぎないのに対し、OpenClawはまずメッセージング体験を構築してそこにエージェントを差し込みます。
Hermes Agentの仕組み
Hermes Agent全体は、run_agent.pyの中にある1つのAIAgentクラスを中心に動いています。
CLI・メッセージングゲートウェイ・バッチランナー・IDE連携など、すべての入力インターフェースがこのコアエージェントへの「入口」。
ループ自体は同期的なエージェントループです。システムプロンプトの組み立てから始まり、以下の流れでタスクを処理します。
- SOUL.md→メモリ→スキルの順でシステムプロンプトを組み立てる
- コンテキスト使用率を確認し、必要であれば圧縮を行う
- 割り込み可能なAPI呼び出しを実行する
- ツール呼び出し（コード実行・ファイル操作・Web検索など）を処理する
- 再び1に戻る
実行先として7種類のターミナルバックエンドを選択できます。
ローカルターミナル・Docker・SSH・Singularity・Modal・Daytona・Vercel Sandboxのいずれかを設定1つで切り替え可能。同じコードのまま、ノートPCからクラウドGPUサーバーへ実行場所を移せます。
また、3種類のAPIフォーマットに翻訳するレイヤーがあるため、Claude・GPT・Gemini・ローカルOllamaへの切り替えがコマンド1つで完結します。
Hermes Agentの特徴
Hermes Agentの最大の強みは、アイデンティティ層・3層メモリ・自己改善スキル・Curator・GEPA・マルチエージェント運用を1つのフレームワークに統合した点です。ここでは各機能を詳しく見ていきます。
SOUL.mdはエージェントのアイデンティティを固定する
Hermes Agentは、エージェントがどのような存在かを定義するSOUL.mdを持ちます。
~/.hermes/SOUL.mdに配置され、システムプロンプトの最優先スロット（スロット#1）として、他のすべての情報が読み込まれる前にロードされます。性格・トーン・コミュニケーションスタイル・絶対やらないことをここに記述します。
このファイルは手書きで静的。プロジェクトが変わっても、セッションが変わっても、エージェントの性格は固定されたまま動きます。
セッションをまたいだ記憶保持が可能
Hermes Agentのメモリは3つの層（Tier 1〜3）に分かれており、それぞれ目的と速度が異なります。
| 層 | 内容 | 特徴 |
|---|---|---|
| Tier 1 | MEMORY.md（最大2,200文字）+ USER.md（最大1,375文字） | 常にコンテキストに注入。即座に参照可能 |
| Tier 2 | 全会話の全文検索（SQLite / FTS5） | 大容量の履歴を扱える。LLM要約なし |
| Tier 3 | 8種類の外部メモリプロバイダ（プラグイン可能） | 組み込みメモリと並走。 |
Tier 1はセッション開始時にシステムプロンプトへ「固定スナップショット」として注入されます。MEMORY.mdにはエージェントが「自分のために書いたメモ」が、USER.mdにはユーザー自身のプロフィール（名前・好み・習熟レベルなど）が入ります。
Tier 2はCLIとメッセージングの全会話をSQLiteに保存し、FTS5でフルテキスト検索できます。何週間も前の会話をキーワードで呼び出すことが可能です。
Tier 3はさらに深い永続メモリのための外部プロバイダ層。各ターン前に関連メモリをプリフェッチし、レスポンス後に会話ターンをシンクし、セッション終了時にメモリを抽出するという3つの処理を自動で行います。
経験を手順書として蓄積
スキルはYAMLフロントマター付きのMarkdownファイルで、エージェントの「手続き的記憶」として機能します。「何を知っているか」ではなく「どうやるか」を扱う層です。
エージェントがskill_manageツールを使って自分でスキルを作成・更新する点が特徴的です。5回以上ツールを呼ぶ複雑なタスクを完了したとき、エラーから解決策を見つけたとき、ユーザーがアプローチを修正したときなどに、自動的にSKILL.mdとして保存されます。
トークン消費を抑えるために段階的開示（Progressive Disclosure）を採用。
レベル0では名前と説明のみを見て、必要なタイミングでスキル本文・参照ファイルへと踏み込む構造です。何百ものスキルを抱えていても、コンテキスト量の急増を抑えられます。
スキルライブラリを自動でメンテナンス
エージェントが自動作成するスキルは、放置すると重複・陳腐化が進みます。これを整理するのがCurator。バックグラウンドのメンテナンス機能で、cronデーモンではなく「非アクティブチェック」で起動します。
最後の実行から7日が経過し、かつ2時間以上アイドル状態のときに起動。
30日未使用で「stale」、90日未使用で「archive」に自動遷移します。その後、フォークされたエージェントが最大8イテレーションのLLMレビューを行い、「keep・patch・consolidate・archive」のいずれかを判断します。
実行ログからスキル改善を支援
GEPA（Genetic-Pareto Prompt Evolution）は、エージェントの自己評価バイアスを克服するための外部最適化パイプラインです。
エージェントに「うまくいったか？」と尋ねるのではなく、実行ログを直接読んで「なぜ失敗したのか」を理解し、進化的探索でターゲットを絞った改良案を提案します。
GPUは不要でAPI呼び出しのみで完結。コストはおよそ使うモデルにもよって異なりますが約$2〜$10/回。最良のバリアントはHermesリポジトリへの「PR」として送られ、直接コミットは行わない設計です。
プロファイルによるマルチエージェント運用
Hermes Agentはプロファイル機能で複数のエージェントを独立した形で並行運用できます。各プロファイルが専用のconfig・メモリ・スキル・セッション・SOUL.mdを持ち、デフォルトでは互いに何も共有しません。
デザイナー・プログラマー・リサーチャーの3人チームを作る場合、それぞれにSOUL.mdで異なる人格を定義し、専用のTelegram Botを割り当てるだけ。中身は同じHermesでも、SOUL.mdによって「別人」として振る舞います。
Hermes Agentの安全性・制約
Hermes Agentが提供するセキュリティ対応と制約事項を以下に整理します。
| セキュリティ項目 | 内容 |
|---|---|
| コマンド承認 | 許可リストベースの承認パターンで危険なコマンドを制御 |
| DMペアリング | メッセージングゲートウェイへのDMはペアリング済みユーザーのみ受け付ける |
| コンテナ隔離 | Docker・Singularity等のバックエンドで実行環境を分離できる |
| ターン上限 | タスクごとに90ターン制限（無限ループ・コスト暴走の防止） |
| シークレット管理 | APIキー等の秘密情報は.envファイルに自動振り分け |
| スキル保護 | Curatorはバンドル済み・Hub由来スキルに干渉しない |
| Curator安全策 | 実行前に毎回tar.gzスナップショットを保存。ロールバック可能 |
xAIのコーディングエージェントであるGrok Buildについて、以下記事で紹介しております。詳しく知りたい方は、併せてご確認ください。
Hermes Agentの料金
Hermes Agent本体はMITライセンスのオープンソースソフトウェアであり、無料で利用できます。
ただし、エージェントの動作に必要なLLMのAPIコストは利用者が負担します。選択するプロバイダ・モデルによってコストは大きく異なります。
| 費用項目 | 内容 |
|---|---|
| Hermes Agent本体 | 無料（オープンソース / MITライセンス） |
| LLM APIコスト | 利用するプロバイダのAPI料金に準拠（OpenAI / Anthropic / Gemini 等） |
| GEPAパイプライン実行 | 1回あたりおよそ$2〜$10（API呼び出しのみ・GPU不要） |
| インフラ | $5のVPSから稼働可能。ModalやDaytonaはアイドル時ほぼゼロコスト |
Hermes Agentのライセンス
Hermes AgentはMITライセンスのもとで公開されています。商用利用・改変・配布・私的利用はいずれも許可されています。
| 利用用途 | 可否 |
|---|---|
| 商用利用 | ⭕️ |
| 改変 | ⭕ |
| 配布 | ⭕ |
| 特許使用 | 条件あり |
| 私的使用 | ⭕️ |
Mac miniで24時間365日稼働するPerplexity Personal Computerについて、以下記事で紹介しております。詳しく知りたい方は、併せてご確認ください。
Hermes Agentの使い方
Hermes Agentはワンラインのコマンドでインストールでき、APIキーさえあればすぐに動かし始められます。ここでは基本的なセットアップの手順を順に解説します。
インストール（Linux・macOS・WSL2）
ターミナルで以下のコマンドを1行実行するだけでインストールが完了します。uv・Python 3.11・Node.js・ripgrep・ffmpegが自動でセットアップされます。
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh | bashインストール後はシェルを再読み込みします。
source ~/.bashrc # zshの場合は source ~/.zshrc
セットアップウィザードを実行する
以下のコマンドでウィザードを起動します。LLMプロバイダ・APIキー・モデル・使用ツールを対話形式で設定できます。
hermes setupOpenAI・Anthropic・Geminiのほか、OpenRouter（200以上のモデル）やローカルのOllamaも選択可能。APIベースの利用であれば最低8GB RAMで動作します。
チャットを開始する
セットアップが完了したら、以下のコマンドだけでターミナルUIが起動します。
hermes
マルチライン編集・スラッシュコマンド補完・会話履歴・ストリーミングツール出力に対応したフルTUIが立ち上がります。
最初のセッションで複雑なタスクをこなすと、エージェントが自動的にスキルを作成・保存していきます。
指示を与える
「今のMac環境を分析して」と指示を与えてみます。
結果はこちら
╭─ ⚕ Hermes ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮
分析結果をまとめます。
--- ハードウェア ---
機種: Mac mini (Mac16,11)
チップ: Apple M4 Pro
コア数: 14コア (Performance 10 + Efficiency 4)
メモリ: 64 GB
ストレージ: 926GB (使用12GB / 空き426GB / 使用率3%)
稼働時間: 6日9時間56分
--- ソフトウェア ---
OS: macOS 26.3.1 (Darwin 25.3.0, arm64)
SIP: 有効 / セキュア仮想メモリ: 有効
--- 開発環境 ---
言語・ランタイム:
Python 3.9.6 (system) + 3.13 / 3.14 (Homebrew)
Node.js v25.2.1
Java (system)
パッケージマネージャ:
Homebrew formula: 122本
Homebrew cask: 2本 (ngrok, openscreen)
主な開発ツール (Homebrew):
ffmpeg / imagemagick / tesseract (メディア処理)
postgresql@14 / sqlite / sqlcipher (DB)
ollama (ローカルLLM)
supabase / flyctl / awscli (クラウド)
gh / ripgrep / tmux (開発ユーティリティ)
docker (コンテナ)
cmake / mlx / mlx-c (ML/ビルド)
--- アプリケーション ---
AI/LLMツール:
ChatGPT, Claude, LM Studio, Genspark, Manus, Codex, Cursor
開発:
Xcode, Docker, Cursor, Blender, OBS
生産性:
Microsoft Office全套, Google Workspace系, Notion, Obsidian, DeepL
コミュニケーション:
Teams, Slack, LINE, Zoom, OneDrive
ユーティリティ:
Raycast, Karabiner-Elements, Keka, Clipy, Spokenly
--- 所感 ---
M4 Pro + 64GBという非常にパワフルな構成です。AIツール・開発環境が充実しており、
ローカルLLM (ollama + LM Studio)、クラウド開発 (supabase / flyctl / awscli)、
メディア処理 (ffmpeg / imagemagick) など幅広い用途に対応できる環境が整っています。
ストレージ使用率3%とまだかなり余裕があります。かなりしっかり私の環境をリサーチしてくれました。
実際に動いている様子がこちらです。
よく使うコマンド一覧
インストール後に覚えておくと便利なコマンドをまとめます。
| コマンド | 用途 |
|---|---|
| hermes model | LLMプロバイダ・モデルの変更 |
| hermes tools | 使用ツールの設定 |
| hermes update | 最新バージョンへの更新 |
| hermes doctor | 動作診断・問題の特定 |
| hermes claw migrate | OpenClawからのデータ移行 |
| hermes profile create <name> | 新しいエージェントプロファイルの作成 |
| hermes skills | スキルの一覧表示・管理 |
複雑タスクを完遂するマルチエージェント型AIであるMiniMax Agentについて、以下記事で紹介しております。詳しく知りたい方は、併せてご確認ください。
Hermes Agentを使ってみた
今回はHermes AgentとSlackを繋げてみたいと思います。SlackでHermes Agentを使うためにはBot TokenとSocket Mode接続用のトークンが必要になるので、設定をする前にSlack側で取得しておきましょう。
Slack botの作成
Slack API Appsで新しいAppを作ります。App名はなんでもよく、名前をつけたらFrom scratchを選択。
OAuth & PermissionsとBasic Informationの中にあるApp-Level Tokensから2種類のトークンを取得します。
Tokenを2種類取得したら、Socket ModeをOnにもしておきましょう。
さらにSubscribe to bot eventsも追加します。
ひとまずSlack側の設定はこれでおしまいです。Install to xxxというボタンがあるのでそれをクリックしてワークスペースにAppを追加しておきましょう。
Hermes Agentの設定
hermes gateway setupと入力をしてSlackを選択、取得した2種類のトークンを入力し、hermes gateway startで起動すればOKです。
設定している様子がこちらです。
Slackからメッセージを送る
設定が完了したら、実際にSlackからメンションをつけてメッセージを送ってみましょう。
もしUnauthorized user: “ユーザーID(ユーザー名)” on slackというエラーが出た場合には、echo ‘SLACK_ALLOWED_USERS=ユーザーID’ >> ~/.hermes/.envをターミナルで実行してください。
実際に動いている様子がこちらです。
これでSlackでHermes Agentとやりとりをすることができるようになりました。
Alibaba発の個人向けAIアシスタントであるQwenPaw（CoPaw）について、以下記事で紹介しております。詳しく知りたい方は、併せてご確認ください。
【業界別】Hermes Agentの活用シーン
ここではHermes Agentの特性を活かした業界別の活用シーンを紹介します。Hermes Agentをどのように使おうか悩んでいる方はぜひ参考にしてみてください。
ソフトウェア開発・エンジニアリング
Hermes Agentは「プロジェクトの文脈を完全に把握したスタッフエンジニア」として機能します。
コードベースの規約・よく使うデバッグ手順・チームのコーディングポリシーをMEMORY.mdに蓄積することで、毎回説明する手間がなくなります。複数リポジトリを扱う場合は、コードレビュー担当・テスト担当・ドキュメント担当の3プロファイルを並走させる構成も考えられます。
プログラマープロファイルにClaude Codeを組み合わせる運用も可能。HermesがオーケストレーションとメモリをClaude Codeがファイル編集・コマンド実行・git管理を担う分業体制もできます。
ソフトウェア開発の自動化に興味がある方は下記の記事もご覧ください
AIリサーチ・情報収集
研究者・アナリストには、毎日のAI動向ダイジェストを自動配信するリサーチャーエージェントとしての活用が期待できるでしょう。
cronスケジューラと組み合わせることで、GitHubトレンド・論文・SNSの反応を4ストリームで自動収集し、朝の指定時刻にTelegramで受け取る運用ができます。
リサーチャーのSOUL.mdに「全主張にURLで出典をつける」「出典を捏造しない」と明記しておくことで、情報精度を担保できます。
リサーチ業務を効率化させるAIツールについては下記で解説
クリエイティブ・コンテンツ制作
デザイナーやライターには、スタイルを学習したうえで一貫性のある成果物を生成するクリエイティブエージェントとしての活用ができそうです。
リファレンス画像や文体サンプルを渡してエージェントに学習させ、そのスタイルを再現するスキルを自己作成させるパターンを使えば、ニュースレターの導入文・X（旧Twitter）スレッド・イラスト生成など、一貫性が欲しいあらゆる出力に応用できます。
クリエイティブ作成に生成AIを用いる方法は下記で解説
個人の業務自動化・定期タスク管理
フリーランサーや個人事業主には、定型業務を代行する「24時間稼働の個人アシスタント」として力を発揮します。
週次レポートの生成・バックアップの実行・定期的なWebスクレイピングなど、自然言語で指示するだけでcronジョブとして登録できます。
$5のVPSで常時稼働させることで、ノートPCが閉じていても処理が続く環境が構築できます。
生成AIのビジネス活用術は下記で解説
【課題別】Hermes Agentが解決できること
Hermes Agentが解決できる代表的な課題と、解決できない領域を整理します。
セッション間で記憶が消える問題を解消できる
従来のAIエージェントは、セッションが終わった瞬間にすべての文脈を失います。Hermes Agentの3層メモリとFTS5全文検索により、何週間前の会話でもキーワードで検索・参照できます。
クリティカルな事実はTier 1に、それ以外はTier 2に、という棲み分けで、重要情報を失わずに記憶を管理できます。
同じスキルを何度も再発明する手間を省ける
複雑なタスクを解決するたびに、エージェント自身がSKILL.mdとして手順を書き残します。次回同様の問題が発生したとき、ゼロから再発見せず既存スキルを呼び出すことで、時間とトークンコストを削減可能。
Curatorによる定期整理とGEPAによる品質検証まで組み合わせることで、スキルライブラリの品質を長期間維持できます。
複数エージェントの同時運用を効率化できる
プロファイル機能により、完全独立したエージェントを複数並走させられます。コンフィグ・メモリ・スキルがそれぞれ分離されているため、用途ごとに最適化されたエージェントチームの構築が可能です。
1人の開発者が「コーダー・リサーチャー・デザイナー」の3エージェントを運用する構成は、単一エージェントを使い回す場合と比べてスキルとメモリの干渉がなく、それぞれの専門性を高められます。
| 課題 | 解決できる | 解決できない（制約） |
|---|---|---|
| セッション間の記憶喪失 | 3層メモリで対応 | Tier 1の容量上限（合計約3,575文字） |
| スキルの陳腐化 | Curator + GEPAで対応 | GEPAは別リポジトリ・別途実行が必要 |
| マルチエージェント運用 | プロファイル機能で対応 | プロファイル間のメモリ共有は非標準 |
| 定期タスクの自動実行 | cronスケジューラで対応 | ゲートウェイデーモンの常時起動が必要 |
| モデルの自由な選択 | 200以上のモデルに対応 | APIキーと利用コストは自己負担 |
金融業務を自動化するClaude AIエージェント10種について、以下記事で紹介しております。詳しく知りたい方は、併せてご確認ください。
Hermes Agentの活用事例
ここではHermes Agentの活用事例をXでリサーチした結果を紹介していきます。Hermes Agentを使ってみようと思っている方はぜひ参考にしてみてください。
Xの投稿検索
Hermes AgentでX Premium サブスクリプションを利用できるようになっています。また、Hermes AgentはXの投稿を検索することも可能。
Hermes Agentのよくある質問
ここではHermes Agentのよくある質問について回答していきます。Hermes Agentの使用を検討している場合には、ぜひ参考にしてみてください。
Hermes Agentで自分だけのAIを育てよう
Hermes Agentは、「使えば使うほど賢くなる」をコンセプトとする、Nous Researchが開発したオープンソースのAIエージェントフレームワークです。
OUL.md・3層メモリシステム・エージェント自身が書き換えるスキル機能という3つの仕組みが一体となり、他のオープンソースエージェントにはない複利的な成長を実現しています。
単なる「メモリ付きチャットボット」ではなく、使うたびに自分の文脈と手順を蓄えていく「相棒」に近い存在といえるでしょう。普通のAIエージェントが「使うほど同じことを繰り返させる対象」だとすれば、Hermesは使うほど説明が不要になっていくという逆の方向に進化します。
GitHubスター数が157,000を超え、コントリビューターが1,149人に達していることからも開発者コミュニティが実際に価値を認めた証拠といえます。今後はスキルのエコシステムがさらに拡充され、プロファイルを活用したマルチエージェント運用が個人・企業問わず広がっていくと考えられます。
ぜひ皆さんも本記事を参考にHermes Agentを使ってみてください！
最後に
いかがだったでしょうか？
Hermes Agentを活用することで、セッションをまたいだ記憶保持・スキルの自動蓄積・マルチエージェント運用が、オープンソースで実現できます。一方で、LLMのAPIコストやGEPAのセットアップなど、導入設計次第で効果が変わる部分もあるため、自分のユースケースに合ったプロバイダ・インフラ選択も重要です。
株式会社WEELは、自社・業務特化の効果が出るAIプロダクト開発が強みです！
開発実績として、
・新規事業室での「リサーチ」「分析」「事業計画検討」を70％自動化するAIエージェント
・社内お問い合わせの1次回答を自動化するRAG型のチャットボット
・過去事例や最新情報を加味して、10秒で記事のたたき台を作成できるAIプロダクト
・お客様からのメール対応の工数を80％削減したAIメール
・サーバーやAI PCを活用したオンプレでの生成AI活用
・生徒の感情や学習状況を踏まえ、勉強をアシストするAIアシスタント
などの開発実績がございます。
生成AIを活用したプロダクト開発の支援内容は、以下のページでも詳しくご覧いただけます。
➡︎株式会社WEELのサービスを詳しく見る。
まずは、「無料相談」にてご相談を承っておりますので、ご興味がある方はぜひご連絡ください。
➡︎生成AIを使った業務効率化、生成AIツールの開発について相談をしてみる。
「生成AIを社内で活用したい」「生成AIの事業をやっていきたい」という方に向けて、生成AI社内セミナー・勉強会をさせていただいております。
セミナー内容や料金については、ご相談ください。
また、サービス紹介資料もご用意しておりますので、併せてご確認ください。
