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Why AI Training

なぜ生成AI研修が必要なのか

生成AIは急速に進化し、ビジネスの様々な分野で活用されつつあります。しかし、多くの企業ではその潜在力を十分に引き出せていないのが現状です。

市場優位性の確保

  • 2030年までに32兆円規模の市場創出予測
  • 早期導入企業が市場シェアを獲得するチャンス
  • 競合他社に先んじて技術革新を取り入れる体制構築

生産性の飛躍的向上

  • ルーチンワークの自動化による時間節約
  • 複雑な分析や意思決定支援による質の向上
  • 従業員一人当たりの付加価値額の増加

イノベーション創出

  • AIとの協働による新製品・サービス開発の加速
  • 顧客ニーズの深い理解と個別化されたソリューション提供
  • 既存ビジネスモデルの変革と新規事業の創出

人材育成と組織活性化

  • 98%の従業員が追加研修を必要と認識
  • AIリテラシー向上による従業員のエンパワーメント
  • 世代を超えた知識共有とコラボレーションの促進

リスク管理とコンプライアンス

  • AIの適切な使用方法と倫理的配慮の理解
  • データセキュリティとプライバシー保護の徹底
  • 法令遵守と社会的責任の履行

投資対効果

  • 中長期的には人件費削減、業務効率化で大きな利益
  • 企業の持続的成長と競争力強化のための戦略的投資

Training Plan

研修プラン

弊社の研修事業は1ヶ月のうち平日4回、1回2時間で行い、個々人の自己学習をベースに学習いただきます。そのため普段の業務に影響を与えずに研修を施行することが可能です。

研修プログラムの特徴

実践重視の内容設計

  • 各回の研修で理論と実践のバランスを取り、即座に業務に適用可能なスキルを習得
  • 自己学習課題を通じて、研修で学んだ内容を自社の文脈で深く掘り下げる機会を提供

職種別にカスタマイズされたアプローチ

  • エンジニア、チームリーダー、デザイナーそれぞれのニーズに合わせた専門的な内容
  • 各職種の特性を考慮した実習とケーススタディの選択

柔軟な学習スタイル

  • 集合研修と自己学習を組み合わせたブレンド型学習
  • 自己学習課題により、個人のペースと業務スケジュールに合わせた学習が可能

最新トレンドへの対応

  • 第一線で活躍する専門家による講義と、最新ツールを用いた実習
  • 定期的な内容更新により、急速に進化する AI 分野の最新動向をキャッチアップ

継続的なサポート体制

  • 研修後のフォローアップセッションや質問対応
  • オンラインコミュニティを通じた継続的な学習と情報交換の場の提供

成果の可視化

  • 各研修の最後に具体的な成果物（プロトタイプ、戦略文書、ポートフォリオなど）を作成
  • 自己学習課題の完了を通じて、学習の進捗と成果を明確に把握可能

Training Steps

研修ステップ

各役割に合わせて最適化された研修ステップを用意しています。エンジニア、リーダー、デザイナーそれぞれのニーズに応じた段階的な学習プログラムで、生成AIスキルを効果的に習得できます。

1日目

生成AIの基礎

研修内容

生成AIの基本概念と歴史的発展（講義: 60分）

• 機械学習から深層学習、生成AIまでの流れ

• 主要な生成AIモデル（GAN、VAE、Transformer）の概要

大規模言語モデル（LLM）の仕組みと特徴（講義: 45 分）

• Transformer アーキテクチャの解説

• GPT、BERT、T5 などの代表的な LLM の比較

Python・TensorFlow・PyTorch 基礎ハンズオン（実習: 90 分）

• 環境設定とライブラリのインストール

• 簡単な画像分類タスクの実装

自己学習課題

Python の基礎と AI ライブラリの入門

2日目

プロンプトエンジニアリングの基礎

研修内容

プロンプトエンジニアリングの基本原則（講義: 60 分）

• 効果的なプロンプト設計の技術

• よくある失敗とその回避方法

OpenAI API の活用方法（講義＋デモ: 45 分）

• API 利用の基本フロー

• 主要なパラメータと調整方法

チャットボット開発ハンズオン（実習: 90 分）

• Flask/Streamlit を使用した簡単な Web アプリケーションの構築

• OpenAI API との連携実装

自己学習課題

OpenAI API を使った簡単なアプリケーション開発

3日目

モデルの応用と最適化

研修内容

転移学習とファインチューニングの理論（講義: 60 分）

• 事前学習済みモデルの活用方法

• ドメイン特化型モデルの作成プロセス

HuggingFace の活用と最適化技術（講義＋デモ: 60 分）

• Transformers ライブラリの使用方法

• モデルの最適化テクニック（量子化、蒸留など）

実際の業務データを用いたファインチューニング演習（実習: 75 分）

• サンプルデータセットを使用したモデル調整

• 精度評価と改善策の議論

自己学習課題

自社業務での生成 AI 活用可能性の探索

4日目

実践プロジェクトの企画

研修内容

AI プロジェクトの企画・立案方法（講義: 45 分）

• プロジェクトスコープの定義

• リソース見積もりと計画立案のコツ

成功事例と失敗事例の分析（ケーススタディ: 60 分）

• 実際の企業における AI 導入事例の紹介

• グループディスカッションによる要因分析

プロジェクト企画書作成ワークショップ（実習: 90 分）

• グループワークによるミニプロジェクトの企画立案

• 相互フィードバックセッション

自己学習課題

プロジェクトの実装と成果報告準備

Training Simulator

研修シミュレーター

あなたのチームに最適な研修プランを作成しましょう。各項目を選択して見積もりを確認できます。

研修プランのカスタマイズ

10人

プラン選択

おすすめプラン

見積もり結果

基本料金:¥50,000
トピック料金:¥0
会場料金:¥0
合計金額:¥50,000

よくある質問

キャンセルポリシーについて

研修開始日の7日前までのキャンセルは無料です。それ以降のキャンセルには料金の50%が発生します。

開催可能エリアはどこですか？

オンライン研修は全国どこでも可能です。オフライン研修は東京、大阪、名古屋、福岡を中心に対応しています。

合計金額:¥50,000

Advantages

他社研修プログラムとの違い

当社の生成AI研修プログラムは、最新の技術動向と実践的なスキル習得に焦点を当てています。他社のプログラムとは一線を画す、独自の特徴を持っています。

業務と両立可能な柔軟な学習スタイル

業務と両立可能な柔軟な学習スタイル

自己学習ベースの効率的なプログラム設計

特徴: 個々人のペースで進められる自己学習中心のカリキュラム

  • 通常業務に支障を来さずに学習可能
  • 1日あたり30分〜1時間の自己学習で、4週間で1モジュールを完了

他社との違い:

  • 多くの他社プログラムが週1回の集合研修を要求するのに対し、当社は完全非同期型の学習を提供
  • 例: Aさんは朝の通勤時間を利用、Bさんは昼休みを活用など、個々人に最適な学習時間を選択可能

オンデマンド型のコンテンツ提供

特徴: 24時間365日アクセス可能なオンラインプラットフォーム

  • 繁忙期や締め切り前でも、柔軟に学習スケジュールを調整可能
  • 復習や再学習が自由に行える

他社との違い:

  • 他社の多くが固定スケジュールの動画配信を行うのに対し、当社は完全オンデマンド型
  • 例: 深夜や休日など、個人の最も集中できる時間帯に学習可能