DX×AI人材育成プログラム
AIを活用したDX推進を 理解度高く、社員に浸透させる
DX×AI人材育成プログラム
AIを活用したDX推進を 理解度高く、社員に浸透させる
- Feature
特 徴
AI×DX推進とは？
「AI（人工知能）」と「DX（デジタル・トランスフォーメーション）」化の関連については、AIがDXの推進において中核的な役割を果たしていると言えます。AIの活用がDXを加速し、企業や組織に変革をもたらしています。
01.業務の効率化と自動化
AIを活用することで、手作業やルーチン業務を自動化し、業務効率を大幅に向上させることができます。社員がより高度な業務に集中できる環境を整えることが可能です。
02.データ分析能力の向上
データサイエンスやAIを活用した分析手法を学ぶことで、企業が持つ大量のデータを活かし、意思決定や戦略策定に役立てることができます。これにより、競争力のあるデータ駆動型のビジネス展開が可能になります。
03.イノベーションの促進
AI技術の理解と応用により、新しいビジネスモデルやサービスの創出が可能になります。生成AIなどの技術は、これまでにない製品やサービスの開発に貢献します。
04.顧客対応の改善
AIによる自然言語処理やチャットボットの活用により、迅速で的確な顧客対応が可能となり、顧客満足度の向上に繋がります。また、個別のニーズに応じたカスタマイズされた対応が可能になります。
04.柔軟な業務プロセスの導入
AIを使ったプロジェクト管理や自動化ツールの導入により、業務プロセスを柔軟に変更し、適応力のある組織運営が可能になります。これにより、急激な市場変化や顧客ニーズの変動にも対応しやすくなります。
- Program
プログラム
講習時間
全10時間／各チャプター
費 用
400,000円（税抜）／１名／各チャプター
受講方式
eラーニング
※eラーニングでの受講は、全てLMS（Learning Management System）により学習の進捗管理を行います。
※講師派遣等をご希望の場合は、別途相談ください。
※講師派遣等をご希望の場合は、別途相談ください。
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- AI × DX Human Resources Development Program
AI × DX人材育成プログラム
Chapter 1
AIの基本構造と導入基盤の構築方法
01.AI基本構造
「AIの基礎：
アルゴリズムから学習システムまで」
「AIの基礎：
アルゴリズムから学習システムまで」
AIシステムの基本的な構造を学び、アルゴリズムやニューラルネットワーク、データ処理の仕組みを理解します。AIがどのようにデータから学び、進化していくかを理解することが目的です。
＜ 習得できるスキル ＞
- AIの基本的なアルゴリズムを理解する
- データの役割とAI学習プロセスの理解
- 機械学習によるAIシステムの進化を認識する
02.AIの種類
「AIの種類と応用範囲：
狭義から汎用まで」
狭義AI、汎用AI、超知能AIといった異なるAIのタイプを学び、それぞれの応用例や制限について解説します。産業界での使用例とそれぞれのAIが持つ強みと弱みを理解します。
＜ 習得できるスキル ＞
- 狭義AIと汎用AIの違いを理解する
- 各AIタイプのユースケースや応用例を把握する
- 各AIカテゴリの長所と短所を評価する
03.ChatGPTの理解
「ChatGPTの仕組みと可能性」
「ChatGPTの仕組みと可能性」
ChatGPTの動作原理やアーキテクチャ、そのビジネスやコミュニケーションでの活用方法について理解します。ChatGPTとの効果的な対話方法も学びます。
＜ 習得できるスキル ＞
- GPTモデルがどのようにテキストを生成するかを理解する
- ChatGPTの構造と使用シナリオを分析する
- より良い結果を得るための質問の仕方を学ぶ
04.ChatGPTの活用
「日常業務でのChatGPTの実践的活用法」
「日常業務でのChatGPTの実践的活用法」
このモジュールでは、ChatGPTを使ったコンテンツ作成、カスタマーサービス、社内コミュニケーションなど、日常業務を効率化するための実践的な使用方法を学びます。
＜ 習得できるスキル ＞
- ChatGPTをビジネスタスクに活用する方法を学ぶ
- AIツールを活用した業務フローを構築する
- ChatGPTを使って日常業務の課題を解決する
05.ChatGPTでの業務改善
「ChatGPTを使った業務最適化と
改善事例」
「ChatGPTを使った業務最適化と
改善事例」
ChatGPTを活用して生産性を向上させ、ワークフローを最適化し、運用コストを削減した事例やシナリオを学びます。同様の改善を実践するための方法を考察します。
＜ 習得できるスキル ＞
- AIを使った業務改善ポイントを特定する
- AI駆動型の業務フロー最適化を設計する
- AI導入によるビジネスの効率向上を測定する
06.AIに関する倫理
「AIの倫理的課題：
イノベーションと責任のバランス」
「AIの倫理的課題：
イノベーションと責任のバランス」
データプライバシーや偏見、責任の所在といったAIが引き起こす倫理的な課題について学びます。これらのリスクを軽減しつつ、イノベーションを進めるための戦略をお手元のAIと議論します。
＜ 習得できるスキル ＞
- AI導入における倫理的課題を認識する
- 倫理的にAIを活用するための戦略を実施する
- AIの責任ある運用を実現するためのフレームワークを構築する
07.AI導入のフロー
「AIの導入プロセス：
アイデアを現実にするステップ」
「AIの導入プロセス：
アイデアを現実にするステップ」
既存のシステムにAIを導入するための実践的なガイドです。ニーズの評価から完全な統合までのプロセスを学び、変革の管理、技術統合、ステークホルダーとの調整に焦点を当てます。
＜ 習得できるスキル ＞
- AI導入戦略を計画し、実行する
- AIプロジェクトを管理し、導入リスクを軽減する
- ビジネス目標とAIソリューションを整合させる
08.ChatGPTとの対話
「AIとの対話をマスターする：
ChatGPTを使いこなす」
「AIとの対話をマスターする：
ChatGPTを使いこなす」
ChatGPTとの対話における高度なテクニックを学び、複雑な質問やタスクに対して、より関連性が高く、精度の高い回答を引き出す方法を身につけます。
＜ 習得できるスキル ＞
- ChatGPTに対する高度な質問の作成方法を習得する
- AIにパーソナライズされた応答をトレーニングする
- 対話の流れや応答の質を向上させる方法を学ぶ
09.AIと仕事の未来
「AIによる職場の変革：
新しいトレンドと役割」
「AIによる職場の変革：
新しいトレンドと役割」
既存のシステムにAIを導入するための実践的なガイドです。ニーズの評価から完全な統合までのプロセスを学び、変革の管理、技術統合、ステークホルダーとの調整に焦点を当てます。
＜ 習得できるスキル ＞
- AI導入戦略を計画し、実行する
- AIプロジェクトを管理し、導入リスクを軽減する
- ビジネス目標とAIソリューションを整合させる
10.総括
「AIの知識を総括し、
実践へとつなげる」
「AIの知識を総括し、
実践へとつなげる」
これまで学んだ主要な概念を振り返り、ビジネスコンテキストにおけるAIツールの適用方法を統合的に考えます。AIを活用した持続可能な戦略を構築するための手法を学びます。
＜ 習得できるスキル ＞
- 実践的なAI戦略をビジネスに応用する
- 複雑なAI概念を統合して実務に役立てる
- 持続可能なAIロードマップを作成し、継続的な改善を行う
Chapter 2
ディープラーニングと実運用設計
01.ディープラーニングの基礎
「ディープラーニングの仕組みと基本概念」
「ディープラーニングの仕組みと基本概念」
ディープラーニングの基本的な概念、ニューラルネットワークの仕組み、学習アルゴリズムについて学びます。これにより、AIの中核技術であるディープラーニングの理論的基盤を理解します。
＜ 習得できるスキル ＞
- ディープラーニングの基本構造と仕組みを理解する
- ニューラルネットワークの構築方法を学ぶ
- 学習アルゴリズムの適用方法を習得する
02.ディープラーニングの応用
「実践におけるディープラーニングの活用」
「実践におけるディープラーニングの活用」
ディープラーニングを実際のビジネスや産業分野でどのように応用するかを学びます。画像認識、自然言語処理、音声認識など、具体的なアプリケーション例を通してその実用性を理解します。
＜ 習得できるスキル ＞
- ディープラーニングの応用方法を学ぶ
- 産業分野でのディープラーニング活用例を理解する
- 特定のビジネス課題にディープラーニングを適用する方法を習得する
03.AIプロジェクトのスタート
「AIプロジェクトの計画と実施」
「AIプロジェクトの計画と実施」
AIプロジェクトを効果的にスタートさせるための計画策定、目標設定、リソース配分の方法を学びます。プロジェクトのフェーズごとの管理や、実行に必要な準備作業についても学びます。
＜ 習得できるスキル ＞
- AIプロジェクトの初期計画を立案するスキル
- プロジェクトリソースの管理と調整
- プロジェクトの進行に必要なツールやフレームワークの理解
04.データサイエンスとAI
「データ活用の技術とAIとの統合」
「データ活用の技術とAIとの統合」
データサイエンスの基本概念を理解し、AIとデータサイエンスの統合による分析手法や意思決定プロセスを学びます。データの前処理、分析、モデル構築に関する基礎技術を習得します。
＜ 習得できるスキル ＞
- データ分析の基本スキル
- AIモデル構築に向けたデータの前処理方法
- データサイエンスとAI技術の統合的活用方法
05.生成AI
「創造的AI：コンテンツ生成と未来の可能性」
「創造的AI：コンテンツ生成と未来の可能性」
生成AIの基礎概念を学び、テキスト、画像、音楽などの生成を行うAIモデルについて実践的な理解を深めます。生成AIの創造的な応用方法を探り、ビジネスへの導入可能性を検討します。
＜ 習得できるスキル ＞
- 生成AIのモデル構造と動作原理を理解する
- 生成AIを使ったコンテンツ制作方法を学ぶ
- 生成AIのビジネス活用法を検討し、実践に応用するスキル
06.AI倫理：機械と道徳的半面
「AIの倫理的側面と社会的責任」
「AIの倫理的側面と社会的責任」
AIがもたらす倫理的な課題や道徳的影響を検討します。データの公平性やバイアス、AIの意思決定における透明性と説明責任の重要性を学び、実社会でのAIの倫理的運用方法を考察します。
＜ 習得できるスキル ＞
- AI倫理に関する基本的な知識
- AIシステムの設計時に倫理的課題を考慮する方法
- AIの公平性と透明性を確保するための実践的手法
07.ロボティクスとAI
「ロボットとAIの統合：自動化と未来の技術」
「ロボットとAIの統合：自動化と未来の技術」
AIとロボティクスの統合により自動化技術がどのように進化しているかを学びます。産業用ロボットやサービスロボットの活用例を通じて、AIがロボティクス技術にどのように貢献しているかを理解します。
＜ 習得できるスキル ＞
- ロボティクスとAIの連携方法
- 自動化技術におけるAIの役割を理解する
- ロボティクスの実用的な応用事例を学ぶ
08.AIと言語処理
「自然言語処理の基礎と応用」
「自然言語処理の基礎と応用」
自然言語処理（NLP）の基本的な概念と技術を学び、テキストデータの処理、機械翻訳、質問応答システムなどの応用方法を理解します。言語データを用いたAIモデルの構築とその実用的な活用方法を探ります。
＜ 習得できるスキル ＞
- 自然言語処理の基本技術と応用例
- テキストデータの処理技術を学ぶ
- NLPモデルの構築と実践的な応用方法を習得する
09.AIプロジェクトのリスト管理
「AIプロジェクトの進行管理とリスト化」
「AIプロジェクトの進行管理とリスト化」
AIプロジェクトの効率的な進行管理方法を学びます。タスクのリスト化、進捗管理、リソースの最適化を通じて、複数のAIプロジェクトを同時に運営する際のスキルを身につけます。
＜ 習得できるスキル ＞
- AIプロジェクトのタスク管理とリスト化スキル
- プロジェクト進行のモニタリングとリソース調整
- 効率的なプロジェクト管理ツールの活用方法
10.AI技術の進化と将来性
「AI技術の進化と未来への展望」
「AI技術の進化と未来への展望」
AI技術の歴史的進化と今後の発展について学び、AIがどのように将来の社会やビジネスに影響を与えるかを探ります。最新のAI技術動向や将来的な可能性について理解を深め、変化に対応できるスキルを習得します。
＜ 習得できるスキル ＞
- AI技術の最新トレンドと未来予測を理解する
- AIの進化に対応するための柔軟な思考法
- ビジネスや社会におけるAIの未来的な可能性を探るスキル
Chapter 3
長期運用設計
01.AI技術と社会統合
「AI技術と社会の調和：
新しい可能性へのアプローチ」
「AI技術と社会の調和：
新しい可能性へのアプローチ」
AI技術がどのように社会に統合され、産業界や日常生活で活用されるかを理解します。各業界でのAIの役割やその影響について学び、技術と社会の調和を目指す取り組みを検討します。
＜ 習得できるスキル ＞
- AI技術の社会的なインパクトを評価する
- 産業界でのAI導入例を理解する
- AI技術を社会に統合する方法を考える
02. AIと多層構造
「AIシステムの多層構造と
その応用」
「AIシステムの多層構造と
その応用」
AIがどのように多層的なシステムの中で機能し、異なる技術やプロセスが連携しているかを学びます。AIがどのようにデータを処理し、意思決定プロセスに影響を与えるかを理解します。
＜ 習得できるスキル ＞
- 多層的なAIシステムの構造を理解する
- データ処理とAIの連携を把握する
- 多層構造を活用したAIシステムの設計方法を学ぶ
03.活用分野参考例（医療）
「医療におけるAIの革新：診断から治療まで」
「医療におけるAIの革新：診断から治療まで」
医療分野におけるAIの活用事例を学びます。AIを用いた診断、治療、予防の分野での実際のケーススタディを通じて、AIが医療にどのように貢献できるかを探ります。
＜ 習得できるスキル ＞
- 各分野でのAIの応用例を理解する
- 現場でのAI導入プロジェクトの企画方法を習得する
- AI技術を社会に統合する方法を考える
04.活用分野参考例（教育）
「教育の未来：AIが変える学びのかたち」
「教育の未来：AIが変える学びのかたち」
AIが教育分野にどのような変革をもたらすか、個別学習のサポートや教育プログラムの最適化について考察します。教育現場でのAI活用の事例を通して、より効率的な学習支援を目指します。
＜ 習得できるスキル ＞
- AIを活用した教育支援ツールの理解
- 教育プログラムの最適化にAIを活用する方法
- 学習におけるAI技術の適用方法を学ぶ
05.AIと環境運用設計
「持続可能な社会のためのAIと環境運用設計」
AI技術を環境管理や持続可能な運用にどのように活用するかを学びます。環境問題へのAIの対応や、エネルギー効率化に貢献するAIシステムの設計について検討します。
＜ 習得できるスキル ＞
- 環境管理におけるAIの役割を理解する
- AIを用いたエネルギー効率化の方法を学ぶ
- 持続可能な社会を支えるAIソリューションを設計する
06. AIと個人のプライバシー
「AIシステムの多層構造と その応用」
「AIシステムの多層構造と その応用」
AIが個人データに与える影響と、そのリスクについて学びます。プライバシーを保護しながらAI技術を活用するための方法や、法規制に準拠したプライバシー管理の重要性について考察します。
＜ 習得できるスキル ＞
- プライバシー保護のためのAI利用方法を理解する
- データの安全な取り扱い方と法的要件を把握する
- プライバシー保護のためのAI技術を導入する方法を学ぶ
07.AIとセキュリティー
「AIを活用したセキュリティ強化の最前線」
「AIを活用したセキュリティ強化の最前線」
サイバーセキュリティ分野におけるAIの役割を学びます。AIを活用してサイバー攻撃の検知や防止を行う方法を理解し、AIによるセキュリティリスクへの対策を検討します。
＜ 習得できるスキル ＞
- AIを使ったサイバーセキュリティの強化方法を学ぶ
- AIを用いたリスク検知と対応手法の理解
- セキュリティ分野でのAI技術の適用方法を習得する
08. 活用分野参考例（芸術）
「創造性とAI：芸術の新しい地平」
「創造性とAI：芸術の新しい地平」
芸術分野におけるAIの役割を探り、AIが創造的なプロセスにどのように関与するかを学びます。AIによるアート生成や、創作活動の補助を行う新しい技術を検討します。
＜ 習得できるスキル ＞
- 芸術分野でのAI活用例を理解する
- AIを使ったアート作品の生成プロセスを学ぶ
- 創造的なプロジェクトでのAIの適用方法を習得する
09.活用分野参考例（エンターテイメント）
「エンターテイメントの未来：
AIが変える娯楽のかたち」
「エンターテイメントの未来：
AIが変える娯楽のかたち」
映画、音楽、ゲームなどエンターテイメント分野におけるAIの活用例を学びます。AIを活用したコンテンツ制作やパーソナライズされた体験の提供について探求します。
＜ 習得できるスキル ＞
- エンターテイメント分野でのAI応用例を理解する
- AIによるコンテンツ制作の手法を学ぶ
- パーソナライズされた体験を提供するためのAI活用方法を習得する
10. AIの社会的展望
「AIの未来と社会的展望：
変革の可能性を探る」
「AIの未来と社会的展望：
変革の可能性を探る」
AI技術の将来の展望や、社会にどのような影響を与えるかを考察します。AIが社会全体にどのように貢献できるか、その可能性と課題についてお手元のAIと議論します。
＜ 習得できるスキル ＞
- AI技術の将来予測を理解する
- 社会的課題に対するAIの可能性とリスクを評価する
- AIが社会に与える影響を考慮した戦略を構築する
以下の企業様、業種の方にお勧めしています。
- 現状の非効率な業務から脱却したい。
- 社内のDX化を進めたいが何をしていいか分からない。
- 社内のスタッフの意識改革を行いたい。
- 体系的に業務改善を行いたい。
- ChatGPTの理解度を深めて活用できる具体案が知りたい。
- ChatGPTを実践的に使用してみたい。
- マーケティングコスト削減を行いたい。
- EC事業者様
- 学校や保育園事業者様
- 不動産事業者様
- 広告代理事業者様
- システム開発事業者様
- 製造・メーカー事業者様
DX×AIは様々な事業者様に今後必要なスキルセットとなっております。
是非お気軽にお問合せくださいませ。