AIエージェント活用事例
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学習・キャリア実装例

教授・学科・授業条件を確認して該当する講座を探すエージェント

講座を探すエージェントが教授・学科およびデータ構造を確認し、条件に合った授業を検索すると著者は報告しています。

n8n

使い方

  1. Airtableの講座データとTwilioのSMS入力を連携し、検索する授業の条件を伝えます。
  2. DBスキーマと教授・学科リストを確認した後、検索条件を作成して開講講座を検索します。

結果

公開されている例で目標とされる成果物は、条件に合致した開講講座のリストだと著者は述べています。

補足

TwilioのSMSとAirtableのサンプルデータを使った実装例です。実際の履修登録は行いません。公開設定とツール連携を確認しましたが、著者は実際の実行はしていないと記載しています。

出典

n8n 공개 워크플로 #3499 原文 ↗

プロンプト例 · n8n

目標：教授・学科・授業条件を確認して該当する講座を探してください。

入力・環境：[講座データ]、[学科・教授条件]、[Twilio連携]、[開講学期]。

参考原文：https://n8n.io/workflows/3499

原文の公開構成をもとにテスト環境を作成できるよう、設定と連携を準備してください。欠落しているサブワークフロー・API・アカウント権限があれば、実際に連携するまで未完了と表示してください。

準備する連携とデータ：Airtableの講座データとTwilioのSMS入力を連携し、検索する授業条件を伝えてください。

実装するエージェントの動作：DBスキーマと教授・学科リストを確認し、検索条件を作成して開講講座を検索してください。

動作範囲：TwilioのSMSとAirtableのサンプルデータを使った実装例です。実際の履修登録は行いません。

成果物は条件に合致した開講講座のリストです。必要な設定手順と実際の実行方法もまとめてください。ツールが返した結果を確認し、次の作業を選択し、アクセスできないデータや未実行の作業は別途記載してください。

検証：同名の講座や未開講の授業を区別できるか、教授名が曖昧な場合に追加確認を行うかをテストしてください。検証に使った入力と実際の出力、まだ確認できていない項目を分けて示してください。