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
- 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。
- 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。
- 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、採用や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。
対象となる受講者様
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（文系の方でも問題なくご参加いただけます）
【推奨人数】16名様（超える場合はご相談ください）
カリキュラム詳細（2日間）
1日目：AIの全体像とディープラーニングの基礎
| １．オリエンテーション ・本研修で目指すゴールとAI技術のビジネスインパクト ２．G検定の概要と戦略的学習法 ・G検定とは：JDLAが示すAI人材のスタンダード ・出題範囲と時間配分、効果的な学習アプローチ ３．人工知能（AI）の最新動向とビジネス応用 ・生成AI（ChatGPT等）の登場とビジネスの変化 ・自動運転、医療など、多様な業界でのAI応用事例 ・AI活用に伴う倫理・法律・バイアスの課題 ４．ディープラーニングの概要 ・ニューラルネットワークの基本構造 ・ディープラーニングと従来の機械学習の決定的違い ・G検定で問われる数理・統計の要点 |
2日目：ディープラーニングの手法と応用
| ５．ディープラーニングの代表的な手法 ・CNN：画像認識の仕組み（製品の検品、顔認証など） ・RNN：時系列データの仕組み（需要予測、文章生成など） ・強化学習：試行錯誤で学ぶAI（AlphaGo、ロボット制御など） ６．ディープラーニングの応用事例 ・画像認識、自然言語処理、音声認識のビジネス応用 ７．機械学習の具体的手法 ・教師あり学習、教師なし学習、強化学習の違い ・ビジネスでよく使われる機械学習手法の概要 |
※本研修では、G検定の出題範囲の中でも特にAIの全体像と主要技術の理解に重点を置いています。法律や倫理などの細目については、自己学習で補っていただくためのポイントを解説します。
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 |
研修費用（標準プラン）
※貴社へお伺いする場合、名古屋市内からの交通費・宿泊費が別途発生する場合がございます。
講師料：150,000円（税別）/日 × 2日間 = 300,000円（税別）
テキスト代：3,000円（税別）× 参加人数
ご準備いただくもの
インターネットに接続可能なPC
研修テキストへのリンク
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