AIビジネスプランナー養成講座 【企業研修|カスタマイズ研修】
プログラム概要
昨今、AI 技術や機械学習技術が身近なものになり、その周辺の様々なテクノ ロジーを活用してビジネス改善や効率化を図りたいという企業が増えています。 しかしその一方で、AI 技術や周辺のテクノロジーを真に理解し、自社の事業や クライアント企業のために活用できる人材の不足が問題となってきました。
本講座では、ビッグデータやIoT、AI 技術の全体像を理解し、適切にビジネスに 活用していくための知識の習得~ビジネス企画の実践を通じて、様々な ビジネス解決をできる人材の育成を目的としています。講座内では知識の 理解だけでなく、各業界のデータ活用事例なども取り上げ、業界や業種を 問わずAI ビジネスに携わる方に求められる様々な知見を獲得することができます。
企業内のデータ活用を最前線で担うデータサイエンティストや機械学習エンジニアだけではなく、営業職やビジネス企画職・開発職の方までAI ビジネスに関わるあらゆる職種の方に有用なカリキュラムとなっています。
※講座の受講対象者に関連して、2019年5月31日に参加した人工知能サミットでは、参加した企業様の多くが「データを分析できる人材を育成したい」、「AIを活用したビジネスを企画できるようになりたい」など、共通の課題を抱えていると共に、講座で受講者が得るスキルは多くの企業様が求めていると感じました。サミットの詳細を知りたい方は『5月31日開催の人工知能サミット 出展レポート』をご覧ください。
研修のゴール | 1.AI技術について、周囲のステークホルダーらの質問に答えるために必要十分な知識を持っている 2.実際のAI 活用業務に必要な要件を理解しており、AI 技術者と導入・運用時に合意を図ることができる |
受講対象 | ・AIの現状や今後、基本となる知識を得たい方 (例えば、経営者、企画部、マーケティング部 など) ・AI 技術を現場で積極的に活用していきたい事業部門の担当者 (例えば、開発部門、製造部門、情報システム部門 など) |
講座内容 | 3 セッションの講義・ワークショップ形式の講座 |
受講人数・金額 | 最大20名様(330万円~、税込) |
リーフレット |
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お申込み方法 | この講座は個別見積となります。 下記までお問い合わせいただけますようお願いします。 |
プログラムの位置づけ
図1.企業研修のプログラム体系
データ活用人材 育成ステップ | ステップのゴール | 企業研修のプログラム |
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Step1 興味をもつ | データを活用する意識の醸成 | データ活用セミナー経営層や現場の社員向けに、データ活用の先進事例や、データサイエンス・統計・AIのコンセプトを紹介。受講者への動機づけと、データ活用の基礎知識の習得を目指します。 |
Step2 知る | 一般的な分析プロセスの理解・習得 | パッケージ研修データ活用・分析ノウハウを体系化した公開講座のパッケージをベースに、貴社ビジネス課題やスキルレベルに適した研修を提供します。 |
Step3 解決できる | 自社ビジネス課題への適用 | カスタマイズ研修貴社のビジネス課題をテーマに、貴社の分析環境・データに合わせた演習を実施し、実践力の向上を狙います。 パターン①:企業側のスキルレベルに応じて難易度をカスタマイズ |
Step4 組織化する | データ活用人材の組織化 | 分析組織立ち上げ支援(人的アドバイザリ)企業内におけるデータ活用人材の育成と組織ビルディングをコンサルティング支援します。 |
本講座のメインとなるワークショップ形式によるメリット
- データ活用プロジェクトに関わる全ての社員に求められるAI 技術の基礎知識と各種フレームワーク、事例紹介を通じた理解の深耕
- AI 技術を活用して業務改善およびビジネス企画を疑似的に体験
- ワークショップ討議を通じた思考プロセスと参加者が相互に学ぶ機会を提供
講座内容詳細
※20名様での実施例です。
※ご要望に応じたカスタマイズが可能です。
セッション1|データサイエンス基礎(講義・ミニ演習)
・3時間
・データの価値創造とプロジェクト企画に必要な予備知識とトレンド理解
・AI・機械学習の基礎概念
・データ活用のフレームワーク
・AI・機械学習技術の活用上の注意点
・確認テスト など
セッション2|ビッグデータ・AI時代のデータ活用(ワークショップ)
・4時間
・データ活用プロジェクトにおける企画・立案のためのフレームワークの活用
・ビッグデータとIoTの流れ
・ワークショップ「現場の課題からデータ活用プロジェクトを企画する」
セッション3|AIプロジェクト・デザイン実習(ワークショップ)
・4時間
・実用性の高いデータ活用プロジェクトの企画立案
・ワークショップ「現場の声からビジネス課題を創出してデータ活用を推進」
・成果発表と振り返り
講師に関して