AI×DX（実務：アプリ開発と長期運用設計）

サービス内容

■概要■ 標準学習時間：13時間 お勧めの受講者：IT部門責任者、システム運用担当者、DX推進責任者など 本講座は、様々な職種を網羅し全方位的に推奨されるプログラムです。 費用：400,000円（税別）／１名 利用アカウント：受講者１名あたり１アカウントを発行 受講修了時、修了証発行 ■学習状況の管理について■ 弊社が提供する学習コンテンツは、eラーニング（動画教育）となっており、LMS（学習進捗管理システム）にて、学習日時・学習時間・進捗状況を全て管理致します。 また、倍速再生・スキップ・バックグラウンド再生が出来ない設定になっており、システム上で受講環境を保護されていますので、学習が完全に完了するまで、制限がかかっておりますので、あらかじめご了承ください。 LMS（学習進捗管理システム）は、”Learning Box社” 様のLMSサービスを利用しています。 ※学習の際に必要となる推奨環境も設定されていますので、事前にご確認のうえご利用ください。 ■カリキュラム（各回60分）■ 第1回｜持続可能なAI運用のための全体戦略の立て方 何を学ぶか： AIモデルの長期活用を見据えた戦略的設計の考え方、目標設定、導入目的の再確認を学びます。 習得スキル： 継続運用に必要な視座を持ち、全体設計・運用ロードマップを描く力。 第2回｜AI運用の自動化と監視体制の構築 何を学ぶか： 運用プロセスの自動化手法、異常検知のためのモニタリング設計、ツール選定を学びます。 習得スキル： AI運用を効率化する自動化設計と継続監視の仕組み構築力。 第3回｜継続評価でAI精度を保つ手法 何を学ぶか： AIモデルのパフォーマンスを定期的に評価する手法と、劣化検出のタイミング判断を学びます。 習得スキル： 精度劣化に気づくためのモニタリング能力と、評価基準設計力。 第4回｜AI活用を支えるデータ管理のベストプラクティス 何を学ぶか： データの保存・更新・削除のルール、バージョン管理、運用体制を学びます。 習得スキル： AIモデルの継続運用に必要なデータの鮮度管理・整理スキル。 第5回｜精度を維持する再学習とチューニング技術 何を学ぶか： モデル更新・再学習の判断基準、再トレーニングの進め方、パラメータ調整を学びます。 習得スキル： AIモデルの進化に対応する再学習・最適化の実務スキル。 第6回｜ユーザーの声を活かすAIの自己改善設計 何を学ぶか： フィードバックループの種類、ユーザーや業務データからの改善フィードバック収集法を学びます。 習得スキル： AIを継続的に成長させる設計力とユーザー連携の仕組み構築力。 第7回｜運用中に発生するリスクの先回り対応 何を学ぶか： AI運用におけるトラブル、誤作動、バイアス、責任所在のリスクを洗い出し、対策を学びます。 習得スキル： 運用リスクの予測・管理・対応設計を行うリスクマネジメント能力。 第8回｜AIの安全性を支えるセキュリティとプライバシー対策 何を学ぶか： AIシステムへの不正アクセス対策、個人情報の保護、暗号化技術の活用方法を学びます。 習得スキル： 情報漏洩や外部攻撃に強いAI運用体制を設計・維持する力。 第9回｜AI導入後のコストを見直す最適化設計 何を学ぶか： クラウド費用・人的リソース・保守費用を抑えながら、安定運用を実現するコスト最適化策を学びます。 習得スキル： 予算に見合った運用体制の見直しとコストパフォーマンス改善の力。 第10回｜ユーザーに寄り添うサポートと教育体制 何を学ぶか： 現場ユーザーへの教育設計、FAQ・トラブル対応マニュアルの構築方法を学びます。 習得スキル： ユーザー定着・利活用促進のための教育運用と支援体制の整備力。 第11回｜運用の質を上げるドキュメント整備 何を学ぶか： 仕様書・ログ・設計書・運用手順などの記録整備の重要性と、継続更新体制を学びます。 習得スキル： メンバー交代にも耐えるドキュメント体制構築と保守管理力。 第12回｜AI運用の成果を数字で語るKPI設計 何を学ぶか： 精度・応答速度・業務削減効果などのKPI設計と、可視化・報告のポイントを学びます。 習得スキル： 説得力のある運用成果を数値で示し、報告できる定量評価力。 第13回｜AIの次のステップに向けた運用設計 何を学ぶか： 将来的なモデル刷新・機能追加に向けた改善提案や、中長期計画立案のフレームワークを学びます。 習得スキル： AI運用の持続的改善と、次期戦略に活かす設計構想力。