株式会社Funny Style

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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
費用
400,000円（税抜）／１名
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が日常生活やビジネスでどう使われているかの具体例 / AIの簡単な歴史と発展 / 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の紹介 - 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がどのように開発されたかの簡単な歴史 / ChatGPTの使用例
04.
ChatGPTを活用する - 操作技術
ChatGPTのアカウント設定とログイン方法 / 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 / レポート作成、メール自動化、データ分析など / 参加者が自分の業務にChatGPTをどう活用できるか考える
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を使用する練習
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
研修で学んだ内容の要点の復習 / 参加者からの質問に答える / AI学習の旅を続けるためのエンコーラジメント
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
学んだ内容の復習と、AI技術の活用による実務応用を想定する。
CATEGORY 3
影響力を理解した長期運用
01.
AIと社会 - 共存の模索
AIが社会に与える影響と、技術の社会への統合を理解する。
02.
AIと経済 - 仕事と産業の変革
AI技術が労働市場と産業構造にもたらす変化について理解し、実展開を想定する。
03.
AIと健康 - 未来の医療
専門分野（参考例：医療分野）でのAI応用と、パーソナライズ化の可能性を理解し応用技術を習得する。
04.
AIと教育 - 学習方法の革新
専門分野（参考例：教育分野）でのAI応用と、パーソナライズ化の可能性を理解し応用技術を習得する。
05.
AIと環境 - 持続可能な未来へ
AIを活用した環境保護と、持続可能な開発について理解し、長期運用を見据えた設計技術を習得する。
06.
AIと個人のプライバシー
デジタル時代におけるプライバシーの概念と、AI技術がこれに与える影響について理解し実運用のアクシデント対応能力を身に着ける。
07.
AIとセキュリティ - 安全な世界の構築
サイバーセキュリティの強化とAIの関係性を理解し、セキュリティー管理能力を身に着ける。
08.
AIと芸術 - 新たな創造の領域
専門分野（参考例：芸術分野）でのAI応用を学び、クリエイティブ要素への応用技術を習得する。
09.
AIとゲーム - エンターテインメントの未来
専門分野（参考例：エンターテイメント分野）でのAI応用を学び、提供側とユーザー側の関係構築と相互作用のコントロール技術を習得する。
10.
AIの社会的展望と長期運用
学んだ内容の復習と、AIの長期的実運用技術習得と長期的な運用メソッドの構築技術。
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