AIビジネス推進人材に必要なスキルとその育成方法
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株式会社エデュテックパートナーズの柴田が厚生労働省の次世代AI人材育成プログラム検討委員会において、講義した内容に基づいて、セミナー向けに編集した資料です。Udemyにおいて無料で講義を聞くこともできます。 https://www.udemy.com/ai-business-skill/
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AIビジネス推進人材に必要なスキルとその育成方法
- 8. 株式会社エデュテックパートナーズ 目次 1. AI開発プロセスと必要な人材 2. デジタルトランスフォーメーションの失敗 3. AIのスキル体系 4. AIビジネス企画力のスキルセット 5. AIビジネス推進力のスキルセット 6. AIビジネス経営力のスキルセット 7. AIビジネススキルの獲得支援
- 9. 株式会社エデュテックパートナーズ 担当者のノウハウ・スキル 柴田真吾：アクセンチュア／KPMG FAS出身 テクノロジーとビジネス全般の様々なコンサルティング経験 を有し、IoT戦略やアナリティクス経験あり • 新規事業立案 • M&A戦略策定 • 各種デューデリジェンス （財務、IT、ビジネス） • 買収後統合支援 • 業務見える化／BPR • SQLデータベース分析 • レコメンデーションモデル構築 • コンビニの売上予測分析 • 機械学習やディープラーニングモデ ルによるモデル構築 • Watsonによるアプリ構築 • IT戦略立案／IoT戦略立案 • IT企画・要件定義・設計・移行 • プロジェクト管理 • サイバーセキュリティ • Arduinoによるセンサーデバイス構築 • 各種クラウドの活用・構築 （GCP/AWS/Bluemix/Azure） • WEBディレクション • UXデザイン • WEBアプリ構築 • デジタルマーケティング • デザイン思考による事業立案 ビジネス 業務系IT アナリティクス WEB×デザイン ビ ジ ネ ス よ り 伝統的コンサル デジタル シ ス テ ム よ り 主なプロジェクト・業務経験
- 10. 株式会社エデュテックパートナーズ 創業から1年半でのオフラインの大小さまざまな対外セミナー を50回以上実施し、総受講生国内外1200人を達成／オンラ イン受講生は8000人を達成 アジア・太平洋電気通信共同体 （APT） ◼ アジア14か国の通信行政担当者様へAI×IoTビジネ スワークショップを実施 一般社団法人 コンピュータソフトウェア協会 （CSAJ） ◼ IT企業を中心に30名強の方々にAI×IoT時代の戦略 立案セミナーを提供 一般社団法人 人工知能ビジネス創出協会 （AIB協会） ◼ 協会関係企業の方々に40名強の方々にAI×IoT時代 の戦略立案セミナーを提供 講師履歴 モバイルコンピューティング 推進コンソーシアム（MCPC） AI&ロボット委員会 ◼ 通信機器業者メンバーを中心に、AI×IoT時代のビジ ネススキル・組織改革に関するセミナーを提供 厚生労働省/ CSAJ 次世代AI人材教育訓練プログラム 検討委員会 ◼ 次世代AI人材教育訓練プログラムの検討委員会にお いてAI人材育成に関するセミナーを提供
- 11. 株式会社エデュテックパートナーズ 創業から1年半でのオフラインの大小さまざまな対外セミナー を50回以上実施し、総受講生国内外1200人を達成／オンラ イン受講生は8000人を達成 大手企業でのセミナー／研修実績 ◼ 伊藤忠商事住生活カンパニー様 ◼ 伊藤忠商事機械カンパニー様 ◼ 日興エレクトロニクス／双日様 ◼ AGC（旧旭硝子）様 ◼ 電通アイソバー様 ◼ インフォコム様 ◼ 原田産業株式会社様 ◼ 東急グループ様 ◼ 東京ガス様 など 講師履歴 ベンチャー企業との連携セミナー ◼ JustInCase様との共同セミナー ◼ 株式会社キカガク様とのAI活用人材に関する共同セミ ナー ◼ AISprits様とのAIスキルセミナー ◼ 株式会社GLC様とのAI活用セミナー
- 15. 株式会社エデュテックパートナーズ AI導入における典型的な失敗のパターン 1. 目的なしにAIの導入の検討を開始した 2. 必要なデータがない、もしくはデータの質が低い 3. AIで目的を実現できるが、投資対効果に見合わない 4. 従業員の協力を得ることができない 参考：NTTデータ、AI導入における活用例・課題・成功させる秘訣を解説 http://news.livedoor.com/article/detail/13132272/ 人工知能開発の失敗 結果として、企業のテクノロジー導入が目的化してしまい 失敗プロジェクトが増加している
- 19. 株式会社エデュテックパートナーズ 運用 AI開発プロセス 一般的にはビジネス検証というプロセスは利用されておらず、 弊社独自のプロセスとなる 開発 実証実験 （PoC） ビジネス 検証 企画立案
- 29. 株式会社エデュテックパートナーズ 運用 AIビジネス企画人材 AIビジネス企画人材はAIビジネスの企画立案とのAIビジネス の有効性を検証するノウハウが必要となる 開発 実証実験 （PoC） ビジネス 検証 企画立案 【AIビジネス企画人材】 論点整理・課題抽出ノウハウ AIビジネス立案ノウハウ AI技術・開発に対する基本知識 AIが出来る事／出来ない事知識
- 30. 株式会社エデュテックパートナーズ 運用 AI開発人材 AI開発人材にはデータサイエンス力／データエンジニア力／ システムエンジニア力が必要となる 開発 実証実験 （PoC） ビジネス 検証 企画立案 【AI開発人材】 AIモデル開発ノウハウ AI環境整備ノウハウ AIアプリ実装ノウハウ AIシステム運用ノウハウ 【AIビジネス企画人材】 論点整理・課題抽出ノウハウ AIビジネス立案ノウハウ AI技術・開発に対する基本知識 AIが出来る事／出来ない事知識
- 31. 株式会社エデュテックパートナーズ 運用 AIプロジェクト推進人材 AIプロジェクト推進人材はAIビジネス企画とAI開発人材側の 双方のタスクを理解し、AI開発プロジェクトを推進する 開発 実証実験 （PoC） ビジネス 検証 企画立案 【AI開発人材】 AIモデル開発ノウハウ AI環境整備ノウハウ AIアプリ実装ノウハウ AIシステム運用ノウハウ 【AIプロジェクト推進人材】 AIビジネス企画・仕様の理解 AI技術・開発に対する基本知識 AIモデル評価ノウハウ AIプロジェクト管理ノウハウ 【AIビジネス企画人材】 論点整理・課題抽出ノウハウ AIビジネス立案ノウハウ AI技術・開発に対する基本知識 AIが出来る事／出来ない事知識
- 32. 株式会社エデュテックパートナーズ 運用 AIビジネス推進人材 AIビジネス推進人材とはAIビジネス企画力とAIプロジェクト 推進力の双方の力を有している必要がある 開発 実証実験 （PoC） ビジネス 検証 企画立案 ビジネス力 【AI開発人材】 AIモデル開発ノウハウ AI環境整備ノウハウ AIアプリ実装ノウハウ AIシステム運用ノウハウ 【AIプロジェクト推進人材】 AIビジネス企画・仕様の理解 AI技術・開発に対する基本知識 AIモデル評価ノウハウ AIプロジェクト管理ノウハウ 【AIビジネス企画人材】 論点整理・課題抽出ノウハウ AIビジネス立案ノウハウ AI技術・開発に対する基本知識 AIが出来る事／出来ない事知識
- 34. 株式会社エデュテックパートナーズ 運用 AIビジネス人材の全体像 単発のAIビジネス企画を推進するためには「AI企画立案人 材」と「AI開発推進人材」で十分であるが・・・ 開発 実証実験 （PoC） ビジネス 検証 企画立案 【AI開発人材】 AIモデル開発ノウハウ AI環境整備ノウハウ AIアプリ実装ノウハウ AIシステム運用ノウハウ 【AIプロジェクト推進人材】 AI技術・開発に対する基本知識 AIモデル評価ノウハウ AIプロジェクト管理ノウハウ 【 AIビジネス企画人材】 論点整理・課題抽出ノウハウ AIビジネス立案ノウハウ AI技術・開発に対する基本知識 AIが出来る事／出来ない事知識
- 35. 株式会社エデュテックパートナーズ AIビジネス人材の全体像 デジタルトランスフォーメーションを実現するためには「デ ジタルイノベーター人材」が必要となる 【AI開発人材】 AIモデル開発ノウハウ AI環境整備ノウハウ AIアプリ実装ノウハウ AIシステム運用ノウハウ 【AIプロジェクト推進人材】 AI技術・開発に対する基本知識 AIモデル評価ノウハウ AIプロジェクト管理ノウハウ 【AIビジネス企画人材】 論点整理・課題抽出ノウハウ AIビジネス立案ノウハウ AI技術・開発に対する基本知識 AIが出来る事／出来ない事知識 【デジタルイノベーター人材】 自社ビジネス領域・業界の広範囲な知識 デジタル戦略やイケてるAIビジネスの立案ノウハウ AIだけでなくブロックチェーンなど次世代テクノロジーの総合的知識
- 36. 株式会社エデュテックパートナーズ AIビジネス人材の全体像 ほとんどの会社でデジタル戦略からAIビジネスを企画できる 人材はいない 【AI開発人材】 AIモデル開発ノウハウ AI環境整備ノウハウ AIアプリ実装ノウハウ AIシステム運用ノウハウ 【デジタルイノベーター人材】 自社ビジネス領域・業界の広範囲な知識 デジタル戦略やイケてるAIビジネスの立案ノウハウ AIだけでなくブロックチェーンなど次世代テクノロジーの総合的知識 【AIプロジェクト推進人材】 AI技術・開発に対する基本知識 AIモデル評価ノウハウ AIプロジェクト管理ノウハウ 【AIビジネス企画人材】 論点整理・課題抽出ノウハウ AIビジネス立案ノウハウ AI技術・開発に対する基本知識 AIが出来る事／出来ない事知識
- 42. 株式会社エデュテックパートナーズ 2.データの学習 ディープラーニング（DBN）を利用 し、時間毎に複数の予測モデル作成 以下の2データの 時系列情報を データセットと して取得 • 個別株データ • 日経225先物 データ 1.データのセット 3.モデルの利用 株価 予測 モデル リアルタイム 株データ ディープラーニン グを使うことで、 平均2.48%予測 正解率が改善した 入力層 （７８００） パラメータ １ パラメータ 2 パラメータ 3 パラメータ 7799 パラメータ 7800 ノード 1 ノード 2 ノード 3 ノード 3999 ノード 4000 ノード 1 ノード 2 ノード 3 ノード 2499 ノード 3500 上昇 レンジ内 下落 予測 ノード 1 ノード 2 ノード 1999 ノード 2000 ノード １ ノード 2 ノード 1499 ノード 1500 隠れ層 （４０００） 隠れ層 （３５００） 隠れ層 （２０００） 隠れ層 1５００） 出力層 （1） ・・・・・・ ・・・ ・・ ・・・ ・・ 9時00分時点での1時間先に0.5%以上の変動を予測 13時40分時点での30分先に0.3%以上の変動を予測 ・・・・ DBN1 DBN2 DBN3 みずほ証券ではDBNというディープラーニングモデルに変更 して株価時系列データのリアルタイム分析精度を向上させた PRとしてのAI 参照： http://news.mynavi.jp/series/deeplearning/007/ - 41 -
- 46. 株式会社エデュテックパートナーズ AI活用の前提となるネットサービスによりデータを確保し、 そのデータを活用するAIによりサービスを進化させる ＋AIでサービスを進化させる 【簡単なネット個人売買】 ⚫ ネット上のフリーマーケット ⚫ 出品・落札の手間をなるべく 排除 ⚫ メルカリがお金のやり取りを ⚫ 代行することでやり取りが楽 ユーザー数とデータ量の確保 AI研究所設立 AIによるサービス拡充 で突き放しに 普通のデジタルサービスで地盤を固める AI活用でサービスを進化させる
- 56. 株式会社エデュテックパートナーズ データ活用の軍拡競争 【2017年度世界研究開発費ランキング】 1位 Amazon 226億ドル（約2.4兆円） 2位 アルファベット（グーグル）166億ドル（1.8兆円）、 3位 インテル 131億ドル（1.4兆円） 4位 マイクロソフト 123億ドル（1.3兆円） 5位 アップル 116億ドル（1.2兆円） 参照：https://www.fashionsnap.com/article/2018-04-11/amazon-investment/
- 59. 株式会社エデュテックパートナーズ AIのスキル体系 データサイエンス力を向上するためには数学＜統計学／プロ グラミングの知識が必要 データエンジニア力 データサイエンスの利用環境を実装・運用する力 ビジネス力 課題背景を理解した上で、AIでビジネス課題を解決する力 データサイエンス力 情報処理・人工知能・統計学などを理解し活用する 力 参照：データサイエンティスト協会作成データサイエンティストに求められるスキルセット http://www.datascientist.or.jp/ 数学 統計学 微分・積分 線形代数 確率統計 プログラミング モデル構築力 R言語 Python ライブラリ／ パッケージの理解 ＡＩモデル 実装力 データ ハンドリング ＡＩ機能 の理解 AI用環境構築 AI用 自社インフラ 環境構築 AI用 クラウド環境構築 データ処理 データ 収集 データ 蓄積 データ 共有 データ 加工 AIビジネス企画力 （企画立案） AIビジネス推進力 （プロジェクト管理） AIビジネス経営力 （デジタルイノベーター）
- 60. 株式会社エデュテックパートナーズ AIのスキル体系 データエンジニア力はデータ基盤やデータ整備を行うための 技術力が中心 データエンジニア力 データサイエンスの利用環境を実装・運用する力 ビジネス力 課題背景を理解した上で、AIでビジネス課題を解決する力 データサイエンス力 情報処理・人工知能・統計学などを理解し活用する 力 参照：データサイエンティスト協会作成データサイエンティストに求められるスキルセット http://www.datascientist.or.jp/ 数学 統計学 微分・積分 線形代数 確率統計 プログラミング モデル構築力 R言語 Python ライブラリ／ パッケージの理解 ＡＩモデル 実装力 データ ハンドリング ＡＩ機能 の理解 AI用環境構築 AI用 自社インフラ 環境構築 AI用 クラウド環境構築 データ処理 データ 収集 データ 蓄積 データ 共有 データ 加工 AIビジネス企画力 （企画立案） AIビジネス経営力 （デジタルイノベーター） AIビジネス推進力 （プロジェクト管理）
- 61. 株式会社エデュテックパートナーズ AIのスキル体系 ビジネス力は技術者と現場のビジネスとをつなげる橋渡し人 材としての力が求められる データエンジニア力 データサイエンスの利用環境を実装・運用する力 ビジネス力 課題背景を理解した上で、AIでビジネス課題を解決する力 データサイエンス力 情報処理・人工知能・統計学などを理解し活用する 力 参照：データサイエンティスト協会作成データサイエンティストに求められるスキルセット http://www.datascientist.or.jp/ AIビジネス企画力 （企画立案） 数学 統計学 微分・積分 線形代数 確率統計 プログラミング モデル構築力 R言語 Python ライブラリ／ パッケージの理解 ＡＩモデル 実装力 データ ハンドリング ＡＩ機能 の理解 AI用環境構築 AI用 自社インフラ 環境構築 AI用 クラウド環境構築 データ処理 データ 収集 データ 蓄積 データ 共有 データ 加工 AIビジネス推進力 （プロジェクト管理） AIビジネス経営力 （デジタルイノベーター）
- 62. 株式会社エデュテックパートナーズ AIスキル獲得ロードマップ AIビジネス力を獲得するためのスキルロードマップを確認 AIビジネス経営力 （デジタルイノベーター） AIビジネス推進力AIビジネス企画力
- 71. 株式会社エデュテックパートナーズ AIビジネス力の基礎 ビジネス力は技術者と現場のビジネスとをつなげる橋渡し人 材としての力が求められる AI × IoTビジネス研修導入編 AIとそのビジネス活用を知る AI基礎知識（機械学習） AI基礎知識（深層学習） AI基礎知識（深層強化学習） 事例から学ぶAI機能 AIモデルキャンバスの学習 AIが出来る事／出来ない事
- 72. 株式会社エデュテックパートナーズ ✓ 必要なデータ ✓ データ取得方法 ✓ 実行タイプ ✓ AIの実行内容 ✓ AIの解決策 サービスモデル 仮説 ✓ 精度の担保 データの視点 モデルの視点 サービスの視点 主要課題 ✓ 誰（ターゲット）の ✓ どんなニーズに ✓ なぜならば（インサイト） ビジネスの視点 独自の価値／圧倒的優位性 儲け方／効用 AIモデルキャンバス 本研修では「AIモデルの3ステップ」を利用したAIモデル キャンバスを利用して、AIビジネス検討を学習する
- 73. 株式会社エデュテックパートナーズ AI×ビジネスのポイント AIビジネスの検討には「AIができること」への理解、データ 起点の発想力、顧客中心思考の3つが検討ポイントが重要 ② データ起点の 発想力 ① 「AIが出来ること」 への理解 ③ 顧客中心思考 ⁃ 社内にどのようなデータがあるのか？ ⁃ 社内のデータ分析スキルレベルを把握できているか？ ⁃ そのデータから何ができそうか？ ⁃ 保有していないデータをどう収集するか？ ⁃ 現在のAIが実現可能な機能は何か？ ⁃ AIの各機能や他のテクノロジーを掛け合せたら何ができるか？ ⁃ テクノロジー起点で顧客が気づかぬ新たな価値を提供できるか？ ⁃ 将来的なAI機能の進化を見据えてビジネスを考えられるか？ ⁃ そのAI機能は顧客のニーズやインサイトを捉えているか？ （デザイン思考やアジャイル開発の適用） ⁃ 社内向けAI機能を提供する際に社員のニーズや情報を十分に捉え ているか？ ⁃ なぜ自社がやるべきなのかを追求しているか？
- 74. 株式会社エデュテックパートナーズ ✓ 必要なデータ ✓ データ取得方法 ✓ 実行タイプ ✓ AIの実行内容 ✓ AIの解決策 サービスモデル 仮説 ✓ 精度の担保 データの視点 モデルの視点 サービスの視点 主要課題 ✓ 誰（ターゲット）の ✓ どんなニーズに ✓ なぜならば（インサイト） ビジネスの視点 独自の価値／圧倒的優位性 儲け方／効用 AIモデルキャンバス 本研修では「AIモデルの3ステップ」を利用したAIモデル キャンバスを利用して、AIビジネス検討を学習する ①データ起点で考える ②AIができることを考える ③顧客視点で考える
- 77. 株式会社エデュテックパートナーズ AIサービス構築力 AIモデルキャンバスを活かして、より実践的なAIサービス構 築ノウハウを獲得する必要がある AI機能とツールの学習 （画像/予測/言語/音声/生成制御） 実践的なAI企画力の強化 ・データ精度への対応施策検討 ・データ整備方法の検討 ・AIモデル可否判断 AIビジネスモデル構築力の学習 • AI × IoTビジネスモデル本質理解 （ビジネスモデル化／ジョブ理論 • デザイン思考ワークショップ
- 83. 株式会社エデュテックパートナーズ ✓ 必要なデータ ✓ データ取得方法 ✓ 実行タイプ ✓ AIの実行内容 ✓ AIの解決策 サービスモデル 仮説 ✓ 精度の担保 データの視点 モデルの視点 サービスの視点 主要課題 ✓ 誰（ターゲット）の ✓ どんなニーズに ✓ なぜならば（インサイト） ビジネスの視点 独自の価値／圧倒的優位性 儲け方／効用 実践的なAI企画力の強化 AIモデルキャンバスはあくまでの情報整理の枠組みであり、 良いAI企画には「その前の詳細検討」が必要不可欠 ①データ起点で考える ②AIができることを考える ③顧客視点で考える
- 95. 株式会社エデュテックパートナーズ AIモデルの簡易生成GUIツール MS Azure Machine learningはコーディングなしにAIモデル構 築が可能なツール（ただしコーディングも併用可能） 参照：https://azure.microsoft.com/ja-jp/services/machine-learning-studio/
- 102. 株式会社エデュテックパートナーズ 難易度【低】 Watsonを利用したチャットボット構築に加えて、業務設計／ 対話シナリオ構築などのビジネス面まで学習できる講座です。 チャットボット設計 IBM Watson Assistantによるチャットボット導入 A to Z （チャットボット導入全ノウハウの獲得）
- 105. 株式会社エデュテックパートナーズ AIモデル開発プロセスのポイント AIモデル開発において発注側／プロジェクト管理者が特に確 認するべきポイントは以下の4つ ベンダー選定 予算取り（見積り） データ収集・整備 • 自社データの洗い出しを行うなどして、AI開発（データ分 析モデル構築）に必要なデータを検証する • 必要なデータをAI開発向けに収集・整備する モデル評価 • 出来上がったAIモデル（データ分析モデル）の精度を確認 し、その精度でAIモデルサービスが実施できるか評価する • プロジェクトの見積もりを実施して、必要な予算を取る • 最適なベンダーを選定する AIサービス モデル立案 • AI開発の目的をベンダーに伝えて協議し、AI開発に向けた 方針やロードマップを確認する
- 111. 株式会社エデュテックパートナーズ 企業のAI戦略 全社戦略としてのAIによるビジネスモデル再構築／及びAI活用 組織に向けた組織改革 AIによる ビジネスモデル 再構築 AI活用のための 組織改革
- 114. 株式会社エデュテックパートナーズ イノベーションチーム体制を作って、デジタルビジネス立案プ ロジェクトを実施する イノベーションチームによるAI企画立案 御社チーム 弊社コンサルタント 【実施内容】 • 研修によるノウハウ 獲得 • ビジネスモデル案出 の現場実践 • 実際にビジネスモデ ル案を創出 • ビジネスモデル案の 具体化・実行 【実施内容】 • AIやブロックチェーンの活 用ノウハウの研修提供 • 現場実践のディレクション • ビジネスモデル創出⇒実行 までのアドバイザリー/ ディレクション
- 121. 株式会社エデュテックパートナーズ AIビジネススキルを網羅 弊社のAIビジネス推進人材育成プログラムは、3つのスキル を網羅的に学習する国内唯一の研修プログラムです。 【AIプロジェクト推進人材】 AI技術・開発に対する基本知識 AIモデル評価ノウハウ AIプロジェクト管理ノウハウ 【デジタルイノベーター人材】 自社ビジネス領域・業界の広範囲な知識 デジタル戦略やイケてるAIビジネスの立案ノウハウ AIだけでなくブロックチェーンなど次世代テクノロジーの総合的知識 【 AIビジネス企画人材】 論点整理・課題抽出ノウハウ AIビジネス立案ノウハウ AI技術・開発に対する基本知識 AIが出来る事／出来ない事知識
- 123. 株式会社エデュテックパートナーズ AIビジネス推進人材育成プログラム内容 AIビジネス推進人材育成プログラムは「事前学習」と「2日 間の集合研修」で構成されています。 【事前学習】 AIの基礎知識 AIモデルキャンバス学習 AI企画立案の基礎力 【集合研修1日目】 AI機能の学習 データ分析ツール学習 AIツールの学習 AI検討応用力の学習 【集合研修2日目】 AI×IoTビジネス基礎 デザイン思考／ジョブ理論 ビジネスモデル立案 AI開発プロジェクト管理 仮AIプロジェクト体験
- 124. 株式会社エデュテックパートナーズ 【事前学習】 AIの基礎知識 AIモデルキャンバス学習 AI企画立案の基礎力 【集合研修1日目】 AI機能の学習 データ分析ツール学習 AIツールの学習 AI検討応用力の学習 【集合研修2日目】 AI×IoTビジネス基礎 デザイン思考／ジョブ理論 ビジネスモデル立案 AI開発プロジェクト管理 仮AIプロジェクト体験
- 127. 株式会社エデュテックパートナーズ ✓ 必要なデータ ✓ データ取得方法 ✓ 実行タイプ ✓ AIの実行内容 ✓ AIの解決策 サービスモデル 仮説 ✓ 精度の担保 データの視点 モデルの視点 サービスの視点 主要課題 ✓ 誰（ターゲット）の ✓ どんなニーズに ✓ なぜならば（インサイト） ビジネスの視点 独自の価値／圧倒的優位性 儲け方／効用 AIビジネスモデル立案の基礎（事前学習） AIモデルキャンバスを利用したAIビジネス検討ステップを ケーススタディにより学習します。
- 128. 株式会社エデュテックパートナーズ AIビジネス企画立案プロセスの基礎（事前学習） AIビジネス企画立案における基礎知識を学習します。 1. AIビジネス企画立案ステップ 2. 実態調査フェーズ 3. AIビジネス企画書案 4. AI開発企画書案 5. ビジネス案検証フェーズ 6. ビジネス実効性検証フェーズ
- 129. 株式会社エデュテックパートナーズ 【事前学習】 AIの基礎知識 AIモデルキャンバス学習 AI企画立案の基礎力 【集合研修1日目】 AI機能の学習 データ分析ツール学習 AIツールの学習 AI検討応用力の学習 【集合研修2日目】 AI×IoTビジネス基礎 デザイン思考／ジョブ理論 ビジネスモデル立案 AI開発プロジェクト管理 仮AIプロジェクト体験
- 135. 株式会社エデュテックパートナーズ AIビジネス推進人材育成プログラム（1日目） 1日目はAI機能をAIツールのハンズオンとケーススタディに より実践的に知識を身に着けます。 9:00-10:00：画像識別の学習 ・AIモデルキャンバスのおさらい ・深層学習／画像識別の活用（ハンズオン） ・ケーススタディ①（基礎演習） 10:00-11:00：データ分析／予測分析の学習① ・予測分析の事例学習 ・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 ・ケーススタディ②（データから見るAIモデル可否検討） 11:00-12:00 ：データ分析／予測分析の学習② ・データドリブン経営の必要性 ・R言語によるデータ分析（ハンズオン） ・ケーススタディ③（AI開発に向けたデータ獲得方式の詳細化） 12:00-13:00 ：お昼休憩 13:00-15:00 ：データ分析／予測分析の学習③ ・Azure MLの学習 ・Azure MLによる予測分析（ハンズオン）
- 136. 株式会社エデュテックパートナーズ AIビジネス推進人材育成プログラム（1日目） MS Azure Machine learningを利用した予測分析を体験します。 参照：https://azure.microsoft.com/ja-jp/services/machine-learning-studio/
- 137. 株式会社エデュテックパートナーズ AIビジネス推進人材育成プログラム（1日目） 1日目はAI機能をAIツールのハンズオンとケーススタディに より実践的に知識を身に着けます。 9:00-10:00：画像識別の学習 ・AIモデルキャンバスのおさらい ・深層学習／画像識別の活用（ハンズオン） ・ケーススタディ①（基礎演習） 10:00-11:00：データ分析／予測分析の学習① ・予測分析の事例学習 ・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 ・ケーススタディ②（データから見るAIモデル可否検討） 11:00-12:00 ：データ分析／予測分析の学習② ・データドリブン経営の必要性 ・R言語によるデータ分析（ハンズオン） ・ケーススタディ③（AI開発に向けたデータ獲得方式の詳細化） 12:00-13:00 ：お昼休憩 13:00-15:00 ：データ分析／予測分析の学習③ ・Azure MLの学習 ・Azure MLによる予測分析（ハンズオン） 15:00-17:00：言語識別／音声識別の学習 ・言語識別の仕組みと事例学習 ・音声識別の仕組みと事例学習 ・Watsonによる言語解析APIの活用（ハンズオン） ・Watsonによるチャットボット構築（ハンズオン） ・Alexaアプリの構築（動作確認） ・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）
- 139. 株式会社エデュテックパートナーズ AIビジネス推進人材育成プログラム（1日目） 1日目はAI機能をAIツールのハンズオンとケーススタディに より実践的に知識を身に着けます。 9:00-10:00：画像識別の学習 ・AIモデルキャンバスのおさらい ・深層学習／画像識別の活用（ハンズオン） ・ケーススタディ①（基礎演習） 10:00-11:00：データ分析／予測分析の学習① ・予測分析の事例学習 ・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 ・ケーススタディ②（データから見るAIモデル可否検討） 11:00-12:00 ：データ分析／予測分析の学習② ・データドリブン経営の必要性 ・R言語によるデータ分析（ハンズオン） ・ケーススタディ③（AI開発に向けたデータ獲得方式の詳細化） 12:00-13:00 ：お昼休憩 13:00-15:00 ：データ分析／予測分析の学習③ ・Azure MLの学習 ・Azure MLによる予測分析（ハンズオン） 15:00-17:00：言語識別／音声識別の学習 ・言語識別の仕組みと事例学習 ・音声識別の仕組みと事例学習 ・Watsonによる言語解析APIの活用（ハンズオン） ・Watsonによるチャットボット構築（ハンズオン） ・Alexaアプリの構築（動作確認） ・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） 17:00-18:00：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）
- 141. 株式会社エデュテックパートナーズ 【事前学習】 AIの基礎知識 AIモデルキャンバス学習 AI企画立案の基礎力 【集合研修1日目】 AI機能の学習 データ分析ツール学習 AIツールの学習 AI検討応用力の学習 【集合研修2日目】 AI×IoTビジネス基礎 デザイン思考／ジョブ理論 ビジネスモデル立案 AI開発プロジェクト管理 仮AIプロジェクト体験
- 142. 株式会社エデュテックパートナーズ AIビジネス推進人材育成プログラム（2日目） 2日目はワークショップを通じて、実践形式でAIビジネスモ デルの検討からPoCプロジェクトを体験します。 9:00-11:00：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）
- 143. 株式会社エデュテックパートナーズ AIビジネス推進人材育成プログラム（2日目） 2日目はワークショップを通じて、実践形式でAIビジネスモ デルの検討からPoCプロジェクトを体験します。 9:00-11:00：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） 11:00-13:00：デザイン思考ワークショップによる事業案創出 ・課題の発見 ・ジョブの創出 ・ビジネスモデル案の創出 13:00-14:00 ：お昼休憩 11:00-13:00：デザイン思考ワークショップによる事業案創出 ・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
- 145. 株式会社エデュテックパートナーズ AIビジネス推進人材育成プログラム（2日目） 2日目はワークショップを通じて、実践形式でAIビジネスモ デルの検討からPoCプロジェクトを体験します。 9:00-11:00：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） 11:00-13:00：デザイン思考ワークショップによる事業案創出 ・課題の発見 ・ジョブの創出 ・ビジネスモデル案の創出 13:00-14:00 ：お昼休憩 11:00-13:00：デザイン思考ワークショップによる事業案創出 ・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 14:00-16:00：AI開発プロジェクト管理 ・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）
- 147. 株式会社エデュテックパートナーズ AIビジネス推進人材育成プログラム（2日目） 2日目はワークショップを通じて、実践形式でAIビジネスモ デルの検討からPoCプロジェクトを体験します。 9:00-11:00：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） 11:00-13:00：デザイン思考ワークショップによる事業案創出 ・課題の発見 ・ジョブの創出 ・ビジネスモデル案の創出 13:00-14:00 ：お昼休憩 11:00-13:00：デザイン思考ワークショップによる事業案創出 ・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 14:00-16:00：AI開発プロジェクト管理 ・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） 16:00-18:00：仮想PoCによるプロジェクト体験 ・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