ＤＸリーダー育成研修～ＡＩ・機械学習の基礎と実践（１日間）

ＡＩ・機械学習を活用し、業務データを分析・改善する力を身につける

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対象者

若手層
中堅層

・組織内でのＤＸ、業務改善を推進する役割を担う方

よくあるお悩み・ニーズ

ツールの導入や作業の自動化だけでなく、データ活用によるＤＸ推進を強化したい
機械学習によって、現場の勘や経験に依存せず判断する仕組みを確立してほしい

研修内容・特徴outline・feature

ＤＸを推進するリーダーとして、ＡＩ・機械学習の仕組みや基礎知識を体系的に学ぶ研修です。機械学習の流れやデータ分析における基本概念をおさえ、回帰・クラス分類・異常検知について主要なアルゴリズムや応用例を理解します。機械学習が得意とする領域とそのために必要なデータ活用の考え方を身につけられます。

研修のゴールgoal

①ＤＸ推進と機械学習の関係やその役割を把握する
②機械学習におけるデータ収集と前処理の重要性を理解する
③ＡＩや機械学習を使うべき業務かどうかを見分けられるようになる

研修プログラム例program


	内容	手法
	１．機械学習の基礎① （１）ＡＩと機械学習の関係（２）ＡＩの歴史（３）ＡＩブームを牽引する要因（４）ＡＩと周辺領域の関係（５）機械学習の仕組みとプロセス（６）活用事例【ワーク】業務のなかでＡＩを活かしたい場面を共有する	講義ワーク
	２．機械学習の基礎② （１）因果関係と相関関係（２）データの課題例と対策（３）分類の精度評価指標（４）精度向上のアプローチ【ワーク】業務で分析したい内容について考え、共有する	講義ワーク
	３．ＡＩ・機械学習実践～回帰（１）回帰とは（２）線形回帰モデル（３）モデルの評価	講義
	４．ＡＩ・機械学習実践～クラス分類（１）クラス分類とは（２）クラス分類モデル構築（３）モデルの評価	講義
	５．ＡＩ・機械学習実践～異常検知（１）異常検知とは（２）アプローチ	講義
	６．まとめ【ワーク】研修を踏まえ、ＡＩと機械学習を活用したい業務を共有する	ワーク

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よくあるご質問について、研修のプロとして熱く丁寧に回答します。

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カスタマイズ事例～ケーススタディCASE STUDY

本研修のカスタイマイズ事例として、作成したケーススタディを業界別にご紹介します。

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{{theme}}研修のケーススタディ一覧

開発者コメントcomment

本研修は、ＡＩや機械学習の理論や技術だけでなく、ＤＸを前に進めるための判断力を身につけることを目的に開発しました。そのため、活用事例や応用できる場面を豊富に盛り込み、現場で使える知識を習得することを重視しています。分析結果を踏まえて意思決定や業務判断をするための土台をつくり、現場で止まっているＤＸを動かせるリーダーを目指してほしいと考えます。