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ビジネス活用のためのＡＩ・人工知能研修

ビジネス活用のためのＡＩ・人工知能研修

現代のビジネスパーソンに必須のＡＩに関する知識を学び、現場で活用するためのヒント・アイデアを見つける

研修No.6950601

insourceデジタルアカデミー

本研修は、オンラインでも実施可能です。日程がない場合はお気軽にご相談ください

対象者

  • 中堅層
  • リーダー層
  • 管理職層
  • ・ＡＩ（人工知能）がどういうものなのか知りたい方
  • ・ＡＩ（人工知能）を職場で使いたいが、どのように活用したらよいかわからない方
  • ・ＡＩ（人工知能）を現場への導入を検討されているマネジメント層,システム担当の方

よくあるお悩み・ニーズ

  • ＡＩ（人工知能）を導入しようということは決まったものの、比較検討する基準がわからない
  • そもそもＡＩ（人工知能）を職場で活用するイメージがつかない

研修内容・特徴outline・feature

ＡＩとは何なのか、どんなことができるのか、どうすればできるのかという疑問に、世の中の活用事例を紹介しながら答えます。本研修を通じて、ＡＩに関する知識、簡易で廉価なＡＩツールについて知り、現場に導入するためには何から始めれば良いかを学びます。

※本研修では、ＰＣを使用した演習はございません。
※持ち込んだＰＣのご利用はできません。

到達目標goal

  • ①ＡＩ（人工知能）とは具体的にどのようなことができるのかを理解する
  • ②ＡＩ（人工知能）の導入にあたって、コストと成果に対する考え方を整理する

研修プログラム例program

  内容 手法
  • １．ＡＩの活用事例
    （１）ＡＩ（人工知能）について
    【ワーク】身の回りのＡＩについて挙げてみる
    （２）ＡＩの活用事例の整理と紹介
講義
ワーク
  • ２．ＡＩの基本知識
    （１）ＡＩの歴史・背景
    【ワーク】ＡＩを用いた自動販売機を考える
    （２）ＡＩの現状と今後
    【ワーク】ＡＩの導入に伴い増える業務について考える
    【参考】ＡＩの普及による働き方・生活への影響
講義
ワーク
  • ３．ＡＩの仕組み
    （１）ＡＩで使われるデータ
    （２）ＡＩの基盤技術
    （３）ＡＩの応用技術
    【ワーク】アルコール飲料と一緒に売れるおつまみを開発する為に必要なデータを考える
    【ワーク】宿泊業における需要予測に必要なデータを考える
講義
ワーク
  • ４．ＡＩ導入について
    （１）ＡＩ導入のステップ
    （２）ＡＩ導入のポイント
講義
  • ５．ＡＩの費用と成果
    （１）ＡＩの費用と成果
    （２）ＡＩの導入にかかるコスト
    （３）精度を上げるためのコスト
    （４）ＡＩで開発するツール
    （５）ツールの比較
    （６）ＡＩでやりたいことを検討する
    【ワーク①】職場で導入してみたいＡＩを挙げてみる
    【ワーク②】①で考えたＡＩを導入する上で検討すべき項目について考える
講義
ワーク
  • ６．職場でＡＩを活用するには
    （１）職場で始めやすいＡＩとは
    （２）ＡＩを現場で使うための準備
    （３）ＡＩ導入時にあると良い知識
    （４）現在の職場でＡＩを活用する計画の策定
    【ワーク】学んだことを踏まえ、職場でＡＩを活用する計画を策定する
    【参考】発想の出し方
講義
ワーク

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スケジュール・お申込みschedule・application

注意点お申込み時の注意点　→お申込みから研修当日までの流れ

オンライン開催

研修開始２０分前から接続可能です。研修開始１０分前までにマイク/スピーカの動作確認を完了して、研修開始までお待ちください。

■申込期日はこちら

■キャンセル期日はこちら

※申込期日とキャンセル期日はオンライン開催とセミナールーム開催で異なります。ご注意ください

セミナールーム開催

【新型コロナウイルス感染症への対策について】　（更新日：2020年11月20日）
セミナールーム開催の場合、受講者さまの安全確保のために、定員半減、ビニールシールド設置、会場消毒など「８つの感染症対策」を実施しております。詳細はこちらのページをご覧ください。

■申込期日はこちら

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受講者の評価evalution

研修評価

内容：大変理解できた・理解できた

85.3%

講師：大変良かった・良かった

92.9%

※2019年10月～2020年9月

実施、実施対象
2020年8月　　　　　13名
業種
インソース
評価
内容：大変理解できた・理解できた
92.3%
講師：大変良かった・良かった
100%
参加者の声
  • どのような業務がＡＩ化できるのか、その可能性があるのか、ＡＩ化した場合の業務、コストシミュレーションに活かしていけると思いました。
  • １００％を求めないこと、１００％ではないことを理解してもらうこと、分析やマッチング等について理解が深まった。まずは、自分でできそうなことから少しずつ小さくやっていきたい。
  • 当社は全社プロジェクトでＡＩ化を推進しています。定型業務の自動化や紙媒体の電子化、自動チェックなどを進めていきたいです。
  • 事例を交えての活用例もありイメージがつきやすかった。データをどう使うかといった視点を養えた。品質管理の一つの手段としてＡＩ導入を考えたい。
  • テレワークの増加から、デジタル処理の検討が増えている。ＲＰＡの検討を進めているが、隠れた案件がないか、広い視野で業務を再点検してみたい。

実施、実施対象
2020年7月　　　　　5名
業種
インソース
評価
内容：大変理解できた・理解できた
100%
講師：大変良かった・良かった
100%
参加者の声
  • ベテランのノウハウ・技術をＡＩに学ばせることによって、誰でもなんでも簡単に操作できるようなシステム開発の検討を行いたい。
  • ＡＩの基礎知識が理解でき、漠然としていたことが明確に人に説明できるようになったと感じた。
  • ＡＩの導入にあたって考えなければならないことが理解できた。非常に勉強になった。
  • ＡＩ導入のコストが高い、ということが１００％成果を出せて当然だと思われてしまいがちです。しかしそうではないということを含め、社内に今回の研修で学んだことを展開していきたいと思います。
  • ドキュメントサービス関連事業にＡＩ活用は難しいと考えていましたが、そうではないことが理解できました。会社内で相談して、活用方法を考えていきたいです。

実施、実施対象
2020年3月　　　　　3名
業種
インソース
評価
内容：大変理解できた・理解できた
100%
講師：大変良かった・良かった
100%
参加者の声
  • AIの入口に立てた気がします。実際のAPIetcを学習して組み込んでいければと考えます。
  • AIによって最適化できそうな業務の抽出、どのように適用するのかの検討に利用したい。
  • どういう切り口でデータを分析するかという視点を養いたい。今日習った内容をもとにAIが生かせそうな所を分析したい。
  • 統計的知識が非常に重要だと感じた。入力の特徴をいかにうまく抽出するかも非常に重要。

実施、実施対象
2020年2月　　　　　13名
業種
インソース
評価
内容：大変理解できた・理解できた
92.3%
講師：大変良かった・良かった
100%
参加者の声
  • ＡＩを身近に感じました。身近な単純作業の自動化など、実現可能な範囲で、職場展開をしていきたいです。
  • これまでＡＩというものがどういうものなのかを学んだことがない一方で、開発製品にはＡＩを組み込むことが求められる状況になりつつありました。入門としての知識を得られて良かったです。
  • ＩＯＴ、ビックデータ、ＡＩの３点の使い方のヒントが得られ、今後の業務にも使用できる可能性が見えてきた。
  • ＡＩを進めるにあたって、様々なデータを必要とすることがわかり、日々の業務の中でもデータ集約をしっかりやっていかなければならないと感じた。
  • ＡＩとは何のためにあるのか、どのようにして生み出されているのかが理解できました。この研修で知り得たことを職場に持ち帰り、部下育成のコミュニケーションツールとして伝えていきたいと思います。

実施、実施対象
2020年1月　　　　　9名
業種
インソース
評価
内容：大変理解できた・理解できた
88.9%
講師：大変良かった・良かった
100%
参加者の声
  • ＡＩを通じてどのような領域・分析が可能になるかを意識して業務に取り組み、必要な情報やデータが何かを意識していきたい。
  • コスト対効果を考慮して、業務へのＡＩ導入を推進する。ＡＩについて全く知識がなかったので、基本的なことを習得できた。
  • ＡＩ導入に向けてシステム選定や導入プロセスを参考にしたい。他の受講者の方のＡＩ導入に対する考え方も知ることができ良かった。
  • 自分が担当している業務をＡＩに置き換えられないかを意識したい。よりコストを考えることも重要だと思った。
  • ＡＩとは何か、導入する際の注意点などを理解することができた。

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本研修の評価
内容をよく理解・理解
85.3％
講師がとても良い・良い
92.9％

※2019年10月～2020年9月

年間実績公開講座の年間実績
受講者数※1
58,332名
開催数※1
8,445回
講座数※2
2,859種
類
WEBinsource
ご利用社数※2
13,492社

※1 2019年10月～2020年9月

※2 2020年9月末時点

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