株式会社Funny Style

＼『AIを活用できるDX人材』を育成 ／
お申し込みはこちら
FEATURE
「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。
業務プロセスの自動化と効率化
AIを活用することで、繰り返し行われる業務プロセスを自動化し、人的リソースをより価値の高い業務に振り向けることが可能になります。例えば、顧客サービスにおけるAIチャットボットの導入や、文書管理での自動分類・整理などが挙げられます。
データ駆動型の意思決定
ビッグデータの解析と活用はDXの重要な要素ですが、AIの進化により、これまでにないスピードと精度でデータから洞察を得ることが可能になりました。これにより、企業はよりデータに基づいた意思決定を行うことができるようになり、ビジネス戦略の精度を高めることができます。
新たな顧客体験の創出
AIは、顧客の行動や好みを分析し、パーソナライズされたサービスや製品の提供を可能にします。これにより、企業は顧客満足度の向上や顧客エンゲージメントの強化を図ることができ、結果として顧客ロイヤルティの向上に寄与します。
イノベーションの加速
AIによる新しい技術やアプリケーションの開発は、ビジネスモデルの革新を促進します。例えば、AIを活用した新しいヘルスケアサービスや、自動運転技術の発展などがその例です。これらの革新は、市場に新たな価値を提供し、競争優位性を高めることができます。
DX化とAIの関連は、単に技術の導入に留まらず、その技術を活用してどのように企業や組織のビジネスモデルを変革し、新たな価値を創出するかが重要です。AIはその強力なツールの一つとして、DXの進行において不可欠な役割を担っています。
PROGRAM
講習時間
全10時間／各カテゴリ
費用
400,000円（税抜）／１名
／各カテゴリ
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。
CURRICULUM
CATEGORY 1
基本構図から学ぶ基盤構築方法
01.
AI基本構造 - AIについて理解する
AIに対する一般的な誤解の解消
02.
AIの種類 - 機械学習って？
機械学習の基本構造とは何か、人工知能との違い / 簡単な機械学習の例（スパムフィルタ、推薦システムなど） / なぜ機械学習が重要なのか
03.
ChatGPTを理解する - 会話型AIの世界へ
ChatGPTとは何か、どのように機能するのか / ChatGPTの使用例
04.
ChatGPTを活用する - 操作技術
質問をする方法、応答の解釈 / 実際に参加者に試してもらう小さなタスク
05.
ChatGPTで業務を改善 - 実践例
ChatGPTを使って業務プロセスを効率化する具体例 / 参加者が自分の業務にChatGPTをどう活用できるか考える / AIを使ったデータ分析
06.
AIと倫理 - 使う責任
AI技術の倫理的な使用についての基本原則 / データのプライバシー、透明性、公正性 / 良いAIの使用例と悪い使用例の議論
07.
AI導入のステップ - 実践教育
自社でAIを導入するための基本ステップ / 成功するためのポイント、失敗から学ぶ / AI導入における一般的な障害とそれを克服する方法
08.
ChatGPTとの対話 - ワークショップ
参加者が実際にChatGPTに質問を考えてみる / グループ内でのアイデア交換とフィードバック / 実際のビジネスシナリオでChatGPTを使用する手段
09.
AIの未来とキャリア - あなたとAI
AI技術の進歩が私たちの仕事にどう影響するか / AIスキルを身に付けることの重要性 / AI学習リソースとキャリア機会
10.
総括とAIによるQ&A - AIを理解しDX化へつなげる
AI技術を理解し、DX化の方向性を考える力を身に着ける
CATEGORY 2
ディープラーニングと実運用アーキテクト
01.
ディープラーニング入門 - 人工知能の深層へ
ディープラーニングの基本原理と、機械学習との違いについて学ぶ。
02.
ディープラーニングの応用 - 現実世界での革新
自動運転車、医療診断、言語翻訳など、ディープラーニング技術の実例から応用技術を学ぶ。
03.
AIプロジェクトの始め方 - アイデアから実現まで
AIプロジェクトの計画、開始、実施に関する実践技術を学ぶ。
04.
データサイエンスとAI
データサイエンスがAI開発においてどのような役割を果たすかを理解しプロセス管理能力を習得する。
05.
生成型AIの探究 - 次世代の創造性
GPT、DALL-Eなどの生成型AI技術及びクリエイティブ産業に与える影響を理解し実務を想定した応用方法を検討する。
06.
AI倫理 - 機械と道徳
AI技術の倫理的側面と、技術者が直面する道徳的課題について理解し方向性の決定についての考え方を正しく習得する。
07.
ロボティクスとAI - 機械との共生
ロボティクス分野でのAI応用と、人間と機械の相互作用を理解し、実運用を想定した設計技術を習得する。
08.
AIと自然言語処理 - コミュニケーションの未来
自然言語処理（NLP）技術と、言語の理解・生成におけるAIの役割を理解し、ユーザー側の役割分担を整理する能力を習得する。
09.
AIプロジェクトのリスク管理
AIプロジェクトにおけるリスクの特定と管理方法について学ぶ。
10.
AI技術の進化と将来性
AI技術の活用による実務応用を想定する。
CATEGORY 3
長期運用設計
01.
AIモデルの定期メンテナンス
-知識習得：AIモデルの劣化とメンテナンス手法　-実務指導：定期メンテナンススケジュールの設定　-習得できるスキル：AIモデルのメンテナンス技術
02.
運用データの評価とフィードバック
-知識習得：運用データの評価指標と改善フィードバック　-実務指導：運用結果のモニタリングと改善方法　-習得できるスキル：継続的なデータ評価と改善
03.
AI運用体制の構築
-知識習得：AI運用のためのチーム構成と役割　-実務指導：体制の整備と人材育成　-習得できるスキル：運用管理とチーム構築
04.
長期的なAI戦略の立案
-知識習得：AI活用の戦略的アプローチ　-実務指導：長期計画の策定とリスク管理　-習得できるスキル：戦略的なAI計画立案
05.
新技術のキャッチアップと導入判断
-知識習得：新しいAI技術のトレンド理解　-実務指導：技術導入の判断基準作り　-習得できるスキル：技術選定と応用力
06.
顧客フィードバックとAI改善
-知識習得：顧客フィードバックの収集方法　-実務指導：フィードバックを基にしたAI改善　-習得できるスキル：顧客指向の改善技術
07.
スケーラビリティの確保
-知識習得：システムのスケーラビリティの基本　-実務指導：需要変動への対応と拡張性確保　-習得できるスキル：柔軟なシステム設計
08.
法規制とコンプライアンス対応
-知識習得：AIに関連する法規制の理解　-実務指導：法令遵守とリスク管理　-習得できるスキル：法令対応力
09.
AIの運用における倫理的配慮
-知識習得：AI運用における倫理的観点　-実務指導：倫理的リスクの評価と管理方法　-習得できるスキル：倫理的配慮とリスク回避
10.
AI運用のパフォーマンスモニタリング
-知識習得：パフォーマンス指標と運用状況の確認　-実務指導：定期的なモニタリングの方法　-習得できるスキル：パフォーマンス管理技術
11.
トレーニングデータの更新と最適化
-知識習得：データ更新の重要性と手法　-実務指導：新しいデータ収集とモデル再学習　-習得できるスキル：モデル更新とデータ管理
12.
AI運用総括と改善の継続計画
-知識習得：運用結果の総括と次の課題設定　-実務指導：改善計画の策定と目標達成プロセス　-習得できるスキル：継続的な改善のための計画作成
お気軽にご相談・お問い合わせください！
APPLICATION
『サービス申込書』をご記入のうえ、
メール、またはFAXでご送付ください。
※必ず『利用規約』をご確認いただき、
同意のうえお申し込みください。
＼ メールでのお申込みはこちらの宛先へ ／
info@funny-style.jp
＼ FAXでのお申込みはこちらの宛先へ ／
092-791-3388
- 各種書類のダウンロード -
サービス申込書
eラーニングサービス等
利用規約
お問い合わせ
ご相談は無料です。
お気軽にお問い合わせください。
お問い合わせフォーム