AI×DX　　（応用：API連携と実務設計）

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｜AI導入を成功に導くロードマップ構築 何を学ぶか： AIプロジェクトの全体設計とステップ設計の考え方、戦略的ロードマップの描き方を学びます。 習得スキル： プロジェクト立案の基本設計力、組織目標に沿ったAI導入の計画構築力。 第2回｜AI活用の基盤となるデータ整備 何を学ぶか： AIに必要なデータの収集手法、欠損値処理や形式統一などの前処理方法を学びます。 習得スキル： 実務に即したデータクレンジング・前処理の実行力と精度向上スキル。 第3回｜課題に応じたAIモデルの選び方と設計 何を学ぶか： 目的やデータ特性に合わせたAIモデル（分類・回帰など）の選定方法とその構造設計を学びます。 習得スキル： 適切なAIモデルを選択・構築する判断力と設計スキル。 第4回｜プロトタイプを動かしてみる 何を学ぶか： 小規模でAIを試験導入するためのプロトタイプ開発手法とその検証方法を学びます。 習得スキル： AIプロトタイプを素早く構築・テストするスキルと柔軟な試行錯誤力。 第5回｜AIを現場に届けるデプロイ計画 何を学ぶか： AIモデルを実システムに組み込むためのデプロイメント手法、環境設計、インフラ整備の考え方を学びます。 習得スキル： 運用可能なAIを安定して展開するための設計・環境構築力。 第6回｜AI導入の「成果」を測るための評価軸 何を学ぶか： 精度・再現率・F値など、AIモデルの性能評価指標とその活用方法を学びます。 習得スキル： AIの性能を数値的に評価する分析力と判断基準の設定力。 第7回｜現場へのAI導入とユーザー支援 何を学ぶか： AIを業務に適用する際の利用者教育、マニュアル設計、トレーニング手法を学びます。 習得スキル： 現場導入をスムーズに行うためのユーザー支援力とコミュニケーション力。 第8回｜運用中の課題を見抜くエラーハンドリング 何を学ぶか： 運用中に発生するエラーや障害の検知・対応方法、改善フローを学びます。 習得スキル： AI運用の中で生じる問題を適切に処理・再設計するトラブルシュート能力。 第9回｜AIの精度を高めるチューニング技術 何を学ぶか： ハイパーパラメータ調整、学習データの最適化、過学習対策などを学びます。 習得スキル： AIの性能を高めるためのチューニング・再学習スキル。 第10回｜AI導入に不可欠なセキュリティと法対応 何を学ぶか： 個人情報保護・法的リスク・セキュリティ設計など、AIにおける安全性とコンプライアンスを学びます。 習得スキル： AIの運用におけるセキュリティ対策とリスクマネジメント能力。 第11回｜長期運用を見据えた保守体制の構築 何を学ぶか： AIモデルの継続的なモニタリング、アップデート計画、体制整備の考え方を学びます。 習得スキル： 安定したAI運用を支える保守設計力と更新マネジメント能力。 第12回｜AI導入の効果を見える化する分析と報告 何を学ぶか： 導入結果をKPIや定量的指標に基づいて評価・報告書にまとめる手法を学びます。 習得スキル： 経営層や関係者に成果を伝えるための報告力と可視化スキル。 第13回｜継続的改善のための次の一手を設計する 何を学ぶか： AI導入後の課題抽出と改善案策定、次回導入に向けたフィードバック設計を学びます。 習得スキル： プロジェクトの振り返りと、次のPDCAに活かす改善設計スキル。