全社的なAIリテラシー向上で、事業変革を加速させる。
G検定合格を目指す、戦略的人材育成プログラム

研修がもたらす３つの組織的成果

  1. ビジネス機会の創出：ChatGPT等の生成AIの仕組みから体系的に学ぶことで、従業員が自社のビジネスにどうAIを応用できるかを考え始め、新たなサービスや業務改善のアイデアが生まれる土壌を育みます。
  2. 部門間連携の円滑化：営業・企画職と開発職がAIに関する「共通言語」を持つことで、コミュニケーションロスを削減。AIを活用したプロジェクトのスムーズな立ち上げと推進を実現します。
  3. 客観的なスキル証明：G検定という明確なゴールを設定することで、学習意欲を高め、組織として「AIリテラシーの高い人材が豊富である」ことを客観的に証明でき、企業ブランディングにおいても有利に働きます。

G検定合格へ導く３つの特徴

戦略的な試験対策

1問約30秒で解く必要があるG検定。Web検索が可能という特徴を最大限に活かす方法や、初学者がつまずきやすいコンセプトを重点的に解説し、効率的な合格戦略を伝授します。

徹底した演習中心

重要な問題を厳選し、問題演習と解説を繰り返します。表面的な暗記ではなく、AIが動く仕組みから丁寧に解説することで、応用力の効く本質的な理解を目指します。

記憶に残る実体験

AIの動きを可視化するアニメーションやゲーム、Pythonコードに触れることで、複雑な概念を直感的に理解。実体験を通して学ぶことで、知識の長期的な定着を図ります。

対象

本研修は、特定の職種に限定されません。全社的なAIリテラシー向上の第一歩としてご活用いただけます。

  • AIの知識を基礎から学びたい全従業員の皆様
  • AIを活用した企画・提案が求められる営業職、企画職、マーケティング職の方
  • AI技術者との円滑な連携が必要なプロジェクトマネージャー、ディレクター職の方

【前提知識】高校卒業レベルの数学に関する基本的な理解（いわゆる文系の方でも問題なくご参加いただけます）

定員：12名様

担当講師：山崎有生

セイ・コンサルティング・グループ株式会社代表取締役。25年以上の講師経験、18年間のIT企業向け企業研修会社の経営を通じてビジネスデータ分析のスキルを磨いてきた。エクセルとChatGPTを活用したデータ分析やAIを使った業務効率化に精通し、実践的なスキルを提供している。

関連資格：JDLA Deep Learning for GENERAL 2019 #3

実績：大手IT企業をはじめ、幅広い業界のクライアントに対してデータ分析のコンサルティングや研修を提供。ビジネスデータの可視化から、AIによる機械学習まで、実務に役立つスキルの習得を支援している。

日程：2027年2月8日(月)～10日(水)

カリキュラム(13:00～17:00)

G検定対策強化カリキュラム

AI技術と理論を深く理解するための3日間集中コース
1日目：AIの歴史と機械学習の基礎理論

G検定で頻出の「歴史」と、ディープラーニングの基礎となる「古典的機械学習」の手法を学びます。

１．オリエンテーションとG検定攻略法
  • 本研修のゴールとAI活用人材（ジェネラリスト）の定義
  • G検定の出題傾向分析と合格への戦略（「広く浅く」＋「キーワード理解」）
  • 学習リソースと効果的な暗記・理解のバランス
２．人工知能（AI）の定義と歴史
  • AIの定義の変遷と「AI効果」
  • 第1次～第3次AIブームの流れと背景（探索・推論、知識表現、機械学習）
  • 主要な人物と言葉の定義（チューリングテスト、シンギュラリティ等）
３．機械学習の具体的手法（古典的機械学習）
  • 教師あり学習（回帰、決定木、SVM、k近傍法など）
  • 教師なし学習（k-means法、主成分分析など）
  • ※各アルゴリズムの挙動と理論的背景の理解
2日目：ディープラーニングの核心と画像処理

ニューラルネットワークの基礎構造から学習の数理的仕組み、そして画像処理技術（CNN）へ展開します。

４．ディープラーニングの基礎構造（DNN）
  • ニューラルネットワークの基本（単純パーセプトロンから多層化へ）
  • 活性化関数の役割（シグモイド関数、ReLU関数など）
  • 学習の仕組み：誤差逆伝播法と勾配降下法
５．ディープラーニングの学習テクニック
  • 学習を安定させる技術（バッチ正規化、ドロップアウト）
  • 最適化アルゴリズムの進化（SGD, Adamなど）
  • G検定に必要な「数理・統計」の基礎知識（確率、偏微分、行列のイメージ）
６．畳み込みニューラルネットワーク（CNN）と画像処理
  • CNNの構造（畳み込み層、プーリング層）
  • 代表的なモデルの進化（AlexNet, VGG, ResNetなど）
  • 画像認識タスクの種類（物体検出、セグメンテーション）
3日目：自然言語処理と生成AI・最先端技術

時系列データ処理から、最新のトレンドである「生成AI（LLM）」、強化学習まで最先端技術を深掘りします。

７．回帰結合ニューラルネットワーク（RNN）と自然言語処理
  • 時系列データを扱う仕組み（RNN, LSTM, GRU）
  • 自然言語処理の基礎（形態素解析、BoW、単語埋め込み/Word2Vec）
  • 系列変換モデル（Seq2Seq）とAttentionメカニズム
８．生成AIとTransformerの台頭
  • Attentionのみで構成された「Transformer」の衝撃
  • 大規模言語モデル（LLM）の仕組み（GPTシリーズ、BERTなど）
  • 拡散モデル（Diffusion Model）と画像生成AI
  • プロンプトエンジニアリングの基礎
９．強化学習と先端分野
  • 強化学習の仕組み（エージェント、環境、報酬、行動）
  • 深層強化学習（DQN, AlphaGo）
  • その他の先端分野（転移学習、蒸留、マルチモーダルAI）

扱わない内容

・AIプロジェクトに必要な知識（細目）
①AI開発プロセスの全体像
②データに関する基礎知識
③評価指標の理解
④アルゴリズムの選定と特徴
⑤実装・運用上の留意点

・AIの社会実装に伴う法律・倫理（細目）
①個人情報保護法（日本）
② GDPR（EU一般データ保護規則）
③AI倫理に関する国際的な原則
④AIバイアスと社会的影響
⑤説明責任と透明性