AIビジネス推進人材育成プログラム

AIなどを全くしらないあなたでも、今後のビジネスに必須テクノロジーであるAI・IoTを用いてビジネスを考えるノウハウをたった2日で学ぶことができます。

AIビジネス推進人材とは？

AIビジネスを推進するための3つのノウハウを有した人材です

AIビジネス企画力

AI技術を理解し、AIで可能なビジネス企画や開発計画を立案できるノウハウ

AIビジネス推進力

AIエンジニアと共にAI推進プロジェクトを管理・推進するノウハウ

AIビジネス経営力

AIによってデジタル戦略立案やイノベーションを推進できるノウハウ

習得できるスキル

AIビジネス推進人材育成プログラムで習得できるスキル

AI技術の理解

ディープラーニングなどのAI技術の理解を理論／ハンズオンで実践的に理解します。その上で、AIが出来る事／出来ない事をケーススタディを通して学習 することで、現実的なAIビジネス企画が立案できるためのベースを確立します。

AI企画立案力

デザイン思考などイノベーションノウハウを学習し、明確な目的からAIビジネス企画を立案する能力を獲得します。さらにはデータ起点のAI可否検、データ 収集計画立案、AI精度対策などAIビジネスを詳細化するノウハウまで獲得します。

AIプロジェクト管理力

AIプロジェクト管理やAIプロジェクト推進に必要なノウハウを学習した上で、模擬AIプロジェクトを通じたAI開発をAzure Machine Learningを利用して体験 することで、実践的なAIプロジェクトの管理ノウハウを獲得します。

AIツール利用ノウハウ

R言語の基礎を理解し、データ分析を経営に活かすための基本ノウハウを獲得します。さらんはAzure Machine LearningやIBM WatsonといったAIツールを自分の手で 利用することで、AI実践力を身に着けます。

詳細を知る

プログラムの詳細は次のファイルをご参照ください

　　

紹介動画



カリキュラム

事前学習①（e-learning）

時間 内容
３０分 まずはAIを知ろう！
　
  • AIによるビジネス変革
  • AIにおけるビジネス力
    • 　
３０分 事例から見るAIの全体像
　
  • 画像識別の事例
  • 言語識別の事例
  • 音声識別の事例
  • 予測分析の事例
  • 生成・制御の事例
    • 　
ケース時間含め４５分 AIモデルキャンバスの学習
　
  • AIモデルキャンバスの学習
  • 画像識別の出来る事／出来ない事
  • ケーススタディ１（きゅうりの仕分けシステム）
    • 　
70分 AIの基礎知識
　
  • AIの基礎知識（機械学習とAI）
  • AIの基礎知識（ディープラーニングの仕組み理解）
  • 実際にディープラーニングを見てみる
  • AIの基礎知識（アルファ碁による深層強化学習）
    • 　
ケース時間含め６０分 AIの出来る事／出来ない事の学習
　
  • AIが出来る事
  • AIが出来ない事①
  • AIが出来ない事②
  • ケーススタディ２（AI出来る事／出来ない事の判別）
  • AIの出来ない事③
  • AIの出来ない事④
  • ケーススタディ３（自動運転におけるAIの精度対応）
    • 　
ケース時間含め４０分 AIモデルキャンバスの総合演習
　
  • ケーススタディ４（AIドクターの企画立案）
  • ケーススタディ５（AIドクターのデータ整理方法）
    • 　
４０分 AIビジネス企画立案ノウハウ
　
  • AIビジネス企画立案ステップ
  • 実態調査フェーズ
  • AIビジネス企画書の立案
  • AI開発企画書の立案
    • 　
１０分 実行力を持たせるためのAIビジネス企画案の検証
　
  • ビジネス案検証フェーズ
  • ビジネス実効性検証フェーズ
    • 　


プログラム1日目（AI機能とツール学習）

時間 内容
10:00-11:00 画像識別の学習
　
  • 事前学習のおさらい
  • AI／機械学習プロジェクト体験1
    - 画像識別を利用したAIプロジェクト体験（ハンズオン）
  • ケーススタディ１（画像識別のビジネス企画演習）
    • 　
11:00-12:30 データ分析／予測分析の学習１
　
  • 予測分析の理論学習
  • R言語によるデータ分析実践（ハンズオン）
  • AI／機械学習プロジェクト体験2
    - データ分析方針検討グループワーク（ハンズオン）
    • 　
12:30-13:30 お昼
13:30-15:30 データ分析／予測分析の学習２
　
  • EC企業を例にしたレコメンデーション開発の具体例の確認
  • AI／機械学習プロジェクト体験2
    - Azure MLによる予測分析モデル構築実践（ハンズオン）
  • ケーススタディ③（データから見るAIモデル可否検討）
    • 　
15:30-16:30 言語識別と音声識別の学習
　
  • 言語識別の仕組みと事例学習
  • Watsonによる言語解析APIのデモ機確認（ハンズオン）
  • 音声識別の仕組みと事例学習
  • Watsonによる音声解析APIのデモ機確認（ハンズオン）
    • 　
16:30-18:00
　
  • チャットボットの学習
    • 　
  • Watsonによるチャットボット構築（ハンズオン）
  • ケーススタディ４（弁護士業務における言語識別AIの活用）
    • 　
18:00-19:00 生成・制御の学習
　
  • 生成・制御の仕組みと事例学習
  • GANによる画像生成（ハンズオン）
  • ケーススタディ５：（AI化範囲の特定）
    • 　


プログラム2日目（AIビジネス推進体験）

時間 内容
10:00-11:00 AI×IoTビジネスモデルの基礎
　
  • IoT事例の確認
  • AI × IoTビジネスモデル
  • AI × IoTビジネスの本質
  • ケーススタディ６（プラットフォーム化の検討）
  • AI × IoTビジネスモデルに必要なノウハウ
  • ケーススタディ７（ジョブ理論の練習）
    • 　
11:00-12:00 デザイン思考ワークショップによる事業案創出（前半）
　
  • 課題の発見
  • ジョブの創出
  • ビジネスモデル案の創出
    • 　
12:00-13:00 お昼（兼質問タイム）
13:00-15:00 デザイン思考ワークショップによる事業案創出（後半）
　
  • ビジネスモデル案のコンセプト作り
  • ビジネスモデル案のコンセプト案の検証
  • AIモデルキャンバスへの整理
    • 　
15:00-16:30 AIプロジェクト管理の学習
　
  • AI開発のプロジェクト管理の方法
  • AI精度の確認（ハンズオン）
  • ケーススタディ８（AI精度を担保する業務フロー設計）
    • 　
16:30-19:00 模擬AI開発プロジェクト体験
　
  • 検証データの確認
  • AIモデル構築方針の検討
  • Azure MLを利用したデータ検証の実施
  • 実証検証結果の評価
    • 　




講座日程


  • 11/30(土)・12/1(日)：AIビジネス推進人材育成プログラム
  • 1/25(土)・1/26(日)：AIビジネス推進人材育成プログラム

時間と料金

【個人向け研修】
事前学習（7時間）＋2日間のプログラムで合計２１時間 （10:00~19:00）
個人向け料金：12万円（税込）

授業風景