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• G 検定対策テスト

  JDLA 提供 G 検定合格のための事前確認テストです。G 検定の出題範囲を幅広く網羅した 100 以上の問題を通して、理解度の確認や学習にご活用頂けます。G 検定合格を目指す方、AI に対する理解度を確認したい方にオススメのコースです。　　　　【スケジュール】　　▪AI とは　　 ・AI の定義　　 ・AI の歴史　　 ・AI の動向（探索・推論）　　 ・AI の動向（知識表現）　　 ・機械学習・深層学習　　 ・AI の問題点　　▪基礎数学　　 ・数理統計　　▪機械学習の手法　　 ・教師あり学習　　 ・教師なし学習　　 ・強化学習　　 ・モデルの評価　　▪ディープラーニングの概要　　 ・ニューラルネットワークとディープラーニング　　 ・ディープラーニングのアプローチ　　 ・開発環境とデータ　　 ・活性化関数　　 ・学習の最適化　　 ・さらなるテクニック　　▪ディープラーニングの手法　　 ・CNN　　 ・生成モデル　　 ・画像処理の応用タスク　　 ・自然言語処理　　 ・音声処理　　 ・深層強化学習　　▪ディープラーニングの周辺知識　　 ・

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  • 講座レベル2
  • ITスキル標準（ITSS）
  • ITSS+
  • DX推進スキル標準（DSS-P）

  

• 生成 AI ビジネス実践コース

  生成AI をビジネスに活用し、生産性向上や付加価値を創出するための思考法及び技術を学びます。　　　　【到達目標】　　・生成 AI でできることとできないことを理解している状態　　・生成 AI の活用方法を身に着けている状態　　・実務での生成 AI の応用を検討できる、導入するために必要な知識を得ている状態　　　　【対象者】　　・IT 分野の知識はないが、生成 AI を使用してみたい方　　・実務で生成 AI サービスの導入を検討しているが、生成 AI や使い方がわからない方　　　　【コース内容】　　✔ 生成AI概論　　・生成AIとは　　・生成AIとビジネス　　・ビジネス活用事例　　・生成AIとセキュリティ　　　　✔ 生成AI実践　　・生成AIを使ってみよう　　・生成AIケーススタディ（文章生成と文章要約）　　・生成AIケーススタディ（Excelの関数）　　・生成AIケーススタディ（ノーコード分析）　　　　✔ 学びの先へ　　・生成AIのトレンド　　・【補足】データサイエンスセクション　　・課題への気付きとデータの取得・構造化　　・探索的データ分析　　・確証的データ分析　　・データ分析の実践

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  • 講座レベル3
  • Reスキル
  • ITスキル標準（ITSS）
  • ITSS+
  • DX推進スキル標準（DSS-P）

  

• AI・データサイエンス人材育成コース

  AI・データサイエンスの技術を網羅的に習得し、実践できるまでを目指します。　　データ分析・機械学習・ディープラーニングを学習し、途中に演習を多く含める講座です。　　・Python を用いてデータの収集・加工・可視化・分析を一貫して実装できる　　・探索的データ分析を通して課題を創出できる　　・課題をもとに適切なデータ分析、仮説の検証や理論の反証ができ、結果を正しく解釈できる　　・Python を用いた機械学習アルゴリズムの実装ができる　　・自ら課題を設定し、自走することができる　　　　標準学習時間には、e-learning 動画による学習に加え、6 か月間にわたって実施する同期的な講義・スクーリングを含まれています。

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  • 講座レベル4
  • Reスキル
  • ITSS+
  • DX推進スキル標準（DSS-P）

  

• データエンジニアリング入門コース

  データエンジニアリングの基本的な知識を演習を通じて学ぶコースです。　　データベースの基本操作をわかりやすく学ぶことが出来ます。　　　　【スケジュール】　　09:30~12:00　　▪イントロダクション　　 　 ・データエンジニアリングとは　　 　 ・クラウドとは　　▪データの取り扱い方　　 　・データの種類　　 　・データベースの種類　　 　・DB とは　　 　 ・OLTP と OLAP　　 　 ・非リレーショナルデータベース　　 　 ・リレーショナルデータベースと NoSQL の違い　　　　13:00~15:00　　　▪データマネジメントについての理解　　　・データマネジメントとは　　　・データマネジメントの重要性　　　・データマネジメントの定義　　　　15:00~17:30　　　▪DAMA ホイール図　　　・DAMA ホイール図 11 領域　　▪データマネジメントの 3 階層　　　・戦略層、実行層、組織層　　▪演習：組織的なデータマネジメントへの取り組み方

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  • 講座レベル2
  • ITスキル標準（ITSS）
  • DX推進スキル標準（DSS-P）

  

• AI・データサイエンス実践長期コース

  生成AIをビジネスに活用し、生産性向上や付加価値を創出するための思考法及び技術を学びます。　　どのように生成 AI を活用できるかを学んだ後に、データサイエンスの技術も網羅的に習得し、実践できるまでを目指します。　　 データ分析・機械学習・ディープラーニングを学習し、途中に演習を多く含める講座です。　　　　　　【研修の到達目標】　　生成 AI を使用しビジネス課題解決に対するソリューションを提案することができる　　Python を用いてデータ分析や機械学習・ディープラーニングの実装ができる　　自ら課題を設定し、自走することができる　　　　【学習内容】　　✔ 生成 AI の活用　　・文章生成・要約、データ分析　　・課題設定、オリジナル GPTs 作成　　✔ データ分析　　・データの可視化　　・相関分析、回帰分析、統計的仮説検定　　✔ 機械学習　　・データの前処理　　・分類・回帰モデルの構築　　✔ ディープラーニング　　・ニューラルネットワークの構造　　・画像分類　　・自然言語処理

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  • 講座レベル4
  • Reスキル
  • ITスキル標準（ITSS）
  • ITSS+
  • DX推進スキル標準（DSS-P）

  

• 画像処理特化コース

  ディープラーニングの中でも汎用性の高い画像領域に特化したコース。セグメンテーションと物体検出を理論と実装を、実現場の事例を用いて丁寧に説明します。　　【学習内容】　　▪ Semantic Segmentationとは　　▪体験してみよう　　▪基本技術　　　・アップサンプリング　　　・パラメータ削減　　▪モデルの歴史　　▪ annotation (labelme)　　▪ U-Net の実装　　　・データ準備　　　・学習・評価　　　・性能改善　　▪ Semantic Segmentation 演習課題　　▪ Object Detecrtion とは　　▪体験してみよう　　▪基本技術　　　・ Bounding Box　　　・ Intersection over Union (IoU)　　　・ Non-maximum Suppression　　　・ mean Average Precision (mAP)　　▪モデルの歴史　　　・ Two Stage Model　　　・ One Stage Model　　▪ annotation (VoTT, labelImg)　　▪ SSD 実装　　　・デー

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  • 講座レベル3
  • ITSS+
  • DX推進スキル標準（DSS-P）

  

• ディープラーニングハンズオンコース（eラーニング）

  ゼロからディープラーニングの理論や実装について学びたい方向けのコース。E資格合格のための ”資格対策動画・事前確認テスト” がセットになっています。　　【学習内容】　　■ディープラーニングの基礎1　　　・ディープラーニングの概要　　　・ディープラーニングの数学1　　　・PyTorch 入門　　　・ディープラーニングの数学2　　　・章末問題　　■ディープラーニングの基礎2　　　・ PyTorch でネットワークの学習　　　・ PyTorch で分類　　　・ PyTorch で回帰　　　・章末問題　　■画像処理　　　・画像処理の基礎　　　・畳み込みニューラルネットワーク　　　・画像のクラスの分類　　　・ファインチューニング　　　・章末問題　　■時系列解析　　　・時系列解析基礎(Prophet)　　　・再帰型の基礎　　　・時系列で分類　　■自然言語処理　　　・自然言語処理基礎　　　・テキスト分類　　　・章末問題

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  • 講座レベル3
  • ITSS+
  • DX推進スキル標準（DSS-P）

  

• ノーコード AI モデル構築コース

  ノーコードでテーブルデータに対して、様々な種類の AI モデルの実践方法を学ぶコースです。　　ビジネス層であっても簡単な PoC を実行することが可能となり、円滑にプロジェクトを進めることができます。　　　　【スケジュール】　　▪AI 開発の全体像　　 ・AI・機械学習の基礎　　 ・AI 開発の流れ　　▪GUI ベースでの機械学習モデル開発①　　 ・回帰モデルの実装　　 ・結果の解釈　　 ・精度向上のためのアプローチ　　▪GUI ベースでの機械学習モデル開発②　　 ・データの追加　　 ・機械学習実装のポイント　　▪演習①　　 ・回帰モデルの演習　　▪GUI ベースでの機械学習モデル開発 ③　　 ・分類モデルの実装　　 ・結果の解釈　　 ・精度向上のためのアプローチ　　▪演習②　　 ・分類モデルの演習　　▪GUI ベースでの機械学習モデル開発④　　 ・クラスタリングの解説　　 ・クラスタリングの実装　　 ・クラスタリング結果の解釈　　▪演習③　　 ・クラスタリングの演習　　　　法人・団体のみが対象となるカスタマイズ研修のため、本コースの料金や詳細につきまし

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  • 講座レベル2
  • ITスキル標準（ITSS）
  • ITSS+
  • DX推進スキル標準（DSS-P）

  

• 異常検知特化コース

  テーブルデータ・画像データに対する異常検知の実装方法を学ぶコースです。　　　　【スケジュール】　　▪異常検知とは　　 ・異常の種類　　 ・手法（外れ値検知、変化点検知、異常部位検知）　　▪異常検知基礎　　 ・3 σ法　　 ・ハンペル判別法　　 ・ホテリング T^2 法　　▪テーブルデータに対する異常検知　　 ・k 近傍法　　 ・OneClassSVM　　▪画像データに対する異常検知　　 ・画像生成モデルとは　　 ・画像生成モデルの異常検知への応用　　　　　　法人・団体のみが対象となるカスタマイズ研修のため、本コースの料金や詳細につきましては講座 URL のお問い合わせよりお気軽にご連絡ください。　　【研修費用テーブル】5~10名：¥500,000 / 11~15名：¥600,000 / 16~20名：¥700,000 / 21名~ 別途お見積り　　　※1開催あたりの価格であり、表示金額は税抜です。研修内容・人数・費用は企業様ごとに調整可能です。　　　　修了証の発行を希望される方は、受講終了後お申し出ください。

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  • 講座レベル2
  • ITSS+
  • DX推進スキル標準（DSS-P）

  

• 最新 Tech トレンドコース

  最新の Tech トレンドについて紹介し実際に体験して学べるコースです。技術だけではなく、体験を通して有⽤性についての⾔及を⾏い、今後の活⽤を⽬指すワークショップを実施します。　　　　【スケジュール】　　▪DX とは何か　　▪DX を推進するための技術　　▪DX ⼈材について　　▪業界別事例　　　・製造業界による DX の活⽤事例　　　・⾃動⾞⼯場の異常検知　　　・電気・精密機器メーカー ⽣産ラインの⾃動化　　　・⼩売業界による DX の活⽤事例　　　・顧客データを使⽤したマーケティング活⽤事例　　▪最新 Techトレンドの紹介　　▪使⽤されている技術　　▪最新 Tech 体験　　　・chatGPT　　　・量⼦コンピュータ　　　・デジタルツイン　　　・メタバース　　　・フィンテック　　▪最新 Tech を⽤いた演習　　　　※法人・団体のみが対象となるカスタマイズ研修のため、本コースの料金や詳細につきましては講座 URL のお問い合わせよりお気軽にご連絡ください。　　【研修費用テーブル】5~10名：¥500,000 / 11~15名：¥600,000 / 16~20名：¥700,000

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  • 講座レベル1
  • DXリテラシー標準

  

• Dify ⼊⾨コース

  社内にDify導⼊後にフローを⾃⾝で作成し、業務課題を解決するチャットボットなどを構築可能にするための知識を学ぶコースです。　　　　【スケジュール】　　▪イントロダクション　　・Dify とは何か　　・他サービスとの⽐較　　・Dify でできること　　・Dify の料⾦・環境　　・ユースケースの紹介　　　　▪チャットアプリの作成　　・ハンズオン講義：画⾯の説明　　・基本的な開発⽅法　　・ハンズオン講義：ローコードによるチャットボットシステムの作成　　・適切なモデルの選択　　・ハンズオン講義：アプリの公開と分析　　・演習：アプリの改善　　　　▪RAGを使ったアプリの実装　　・RAGの概要　　・RAGの評価指標　　・ハンズオン講義：社内情報検索アプリの作成

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  • 講座レベル1
  • DXリテラシー標準

  

• DX デザイン思考・課題抽出コース

  実際の現場で発生している課題の抽出・設定・アプローチ方法を考えるワークショップです。　　様々な業界におけるソリューションを知り、自身の周りの課題解決への第一歩を踏みだすための内容となっています。　　　　【スケジュール】　　09:30~10:30　　▪課題を解決するための技術　　 ・DX 推進のための基礎（IoT・クラウド・AI）　　 ・データサイエンスの活用　　 ・AI・機械学習の活用　　 ・ビジネスにどのように IT 技術を活用するか（ソリューション考案のポイント）　　▪ソリューション紹介　　 ・様々な企業のビジネスモデルの紹介　　 ・様々な企業のソリューション　　　　10:30~11:30　　▪課題抽出ワークショップ（グループディスカッション）　　 ・グループワーク　　　　11:30~12:30　　▪アイディアの洗い出し　　 ・各個人の業務での問題や困りごとをを共有　　　　12:30~13:30　　▪課題の整理　　 ・ビジネス視点で課題を分類　　 ・グループ内で課題に対する優先順位付け　　　 ・課題をどのような手法で解決できそうか検討　　 ・DX で解決でき

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  • 講座レベル1
  • DXリテラシー標準

  

• 生成 AI ブートキャンプ

  生成AI活用の基礎から高度な活用方法までを学べるコースです。　　具体的な業務への活用、効果的な業務効率化を実現するための業務プロセスの分解方法、ツール（Dify）を使った自動化方法などを学びます。　　※ 本講座は複数のコースをまとめて受講できるコースとなっています。各研修の詳細は以下リンクよりご確認ください。　　https://www.kikagaku.co.jp/service/open-course　　　　【スケジュール】　　1 日目　　＜⽣成 AI 活用コース＞　　　　2 日目　　＜⽣成 AI 実践メソッド研修：企画・リサーチ編＞　　　　3日目　　＜⽣成 AI 実践メソッド研修：ビジネス分析編＞　　　　4日目　　＜業務デジタル化実践研修：生成 AI 編＞　　　　5日目　　＜Dify ⼊⾨コース＞

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  • 講座レベル1
  • DXリテラシー標準

  

• ⽣成 AI 実践メソッド研修（企画・リサーチ編）

  ⽣成 AI を活⽤した調査・構造化・レポートの⼀連の流れを体験することで、⽣成 AI を活⽤した成果物を⽣むことを⽬指す研修です。　　基本的な操作はできる⽅を対象に、業務で活⽤するためのポイントを体験を通して学習いただきます。　　　　【スケジュール】　　■ イントロダクション：⽣成 AI の使い⽅　　・⽣成 AI とは　　・⽣成 AI が⽂章を⽣成する仕組み　　・⽣成 AI を業務で活⽤する難しさ　　・⽣成 AI の活⽤レベルとは　　・補⾜：様々なツールと活⽤シーン、活⽤例　　　　■ ⽣成 AI を企画業務に活⽤する　　・⽣成AIをパートナーとして成果物を作るポイント　　・ケーススタディの案内　　・ケーススタディを考えてみる　　・進め⽅のポイント　　 　　■ 論点整理　　・論点とは？良い論点とは？　　・論点を洗い出すための⽣成 AI の活⽤⽅法　　・効果的な論点整理のポイント　　・【ワーク】論点を整理してみる　　　　■ 調査・リサーチ　　・リサーチとは？情報から⽰唆を⾒出す⽅法　　・リサーチのための⽣成 AI の活⽤⽅法　　　　■ スライド作成　　・スライド作成と⽣成 AI　　・⽣成A

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  • 講座レベル1
  • DXリテラシー標準

  

• ⽣成 AI 実践メソッド研修（ビジネス分析編）

  ビジネス分析とはなにか、ビジネス分析のプロセスに生成AIはどう効果的に活用できるのかを学ぶコースです。　　ケーススタディを通じて実践的なビジネス分析with生成AIの使い方を体験します。　　　　【スケジュール】　　■ ビジネス分析とは何か？　　・ビジネス分析はなぜ効果的なのか　　・ビジネス分析におけるBABOKの活用　　・BABOK6つの知識エリア　　　　■ 生成AIをどう活用するか？　　・生成AIのトレンド紹介　　・ビジネス分析における生成AIの活用余地　　　　■ ケーススタディ　　・「専門商社における若手営業育成と生産性向上」をテーマにビジネス分析を実施する　　・各プロセスにおける効果的なプロンプトの書き方、活用事例　　・演習

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  • 講座レベル1
  • DXリテラシー標準

  

• AWS エンジニア育成コース

  クラウドの基礎やＡＷＳインフラ構築の基礎を学び、ＡＷＳの資格対策講座やインフラ構築演習を通して実践力を身に付けます。　　本講座では、AWSを用いたシステムインフラ構築に関する講義およびハンズオン形式の実習を通じ、以下の知識とスキルの習得を目指す。　　・AWSが提供するシステムインフラ構築関連サービスの機能への理解を深める。　　・AWSの各種サービスを活用したシステムインフラ構築方法を習得する。　　　　これらの学習を通じ、クラウドサービスを活用したビジネス現場でのアプリケーション開発や運用を推進できる実践力を身につける。　　　　さらに、講座で習得した知識・スキルをもとに、最終課題として以下のいずれかを実施する。　　① 架空のRFP（提案依頼書）を基にしたサービスのシステムインフラ設計 実際のビジネス要件を想定し、それに応じた適切なクラウドサービスの選定や配置を通じて、実践的な設計力を養う。　　② 自身のビジネス課題を基にした簡易的なアプリケーション開発 実際のアプリケーション開発プロセスを通じて、クラウドサービスの実装技術を実践的に学び、高度IT人材として必要なスキルを習得する。　　　　

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  • 講座レベル3
  • Reスキル
  • ITスキル標準（ITSS）
  • ITSS+
  • DX推進スキル標準（DSS-P）

  

• 時系列解析特化コース

  時系列データの扱い方、統計モデル・機械学習モデルを用いた予測について学ぶコースです。　　　　【スケジュール】　　1日目　　▪ 時系列データの扱い方　　　・時系列データの構造　　　・自己相関、周期性、トレンド、外因性、ノイズ　　　・定常性と非定常性　　▪ 前処理、特徴量エンジニアリング　　　・ワイドフォーマット、ロングフォーマット　　　・カレンダー特徴量、ラグ特徴量、ローリング特徴量、　　　　エキスパディング特徴量、リード特徴量　　▪ 統計モデル（自己回帰型モデル）の適用　　　・自己回帰モデル、移動平均モデル、自己回帰移動平均モデル、　　　　自己回帰和分移動平均モデル(ARIMA)、　　　　季節変動自己回帰和分移動平均モデル(SARIMA)　　　・Box-Jenkins 法　　　　2日目　　▪機械学習モデルの適用　　　・ニューラルネットワーク　　　・再起型ニューラルネットワーク　　　　・RNN、LSTM　　　・畳み込みニューラルネットワーク　　　　・Squeeze ネットワーク、Dilated CNN　　▪その他　　　・Prophet による時系列解析　　　　法人・団体のみが対象となるカ

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  • 講座レベル2
  • ITSS+
  • DX推進スキル標準（DSS-P）

  

• ユーザー調査実践コース

  システムの UI/UX 改善のための調査方法から実践を学ぶコースです。　　ワークショップを活用しながら、実際に現場で使える力を身につけていきます。　　　　【スケジュール】　　▪ユーザー調査とイントロダクション　　　・ユーザー調査とインタビュー　　▪インタビューのフレームワーク　　　・項⽬の整理　　　・ラポール形成のテクニック　　　・フレームワークの実践ミニワーク　　▪インタビューの準備　　　・参加者のリクルーティング⽅法　　　・フィールドガイドの作成　　　・インタビューの注意事項　　　・中間ワーク　　▪インタビューのテクニック　　　・現場での振る舞い　　　・円滑に進めるテクニック　　　・多くの質問を引き出すテクニック　　　・質問を引き出すためのミニワーク　　▪インタビューの記録　　　・インタビューの記録⽅法　　　・インタビュー後の整理　　　・インタビュー記録ミニワーク　　▪インタビューデータの分析　　　・分析⼿法の紹介　　　・インタビュー考察ミニワーク　　▪最終ワークショップ　　　　法人・団体のみが対象となるカスタマイズ研修のため、本コースの料金や詳細につきましては　　講座 URL の

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  • 講座レベル2
  • ITスキル標準（ITSS）
  • ITSS+
  • DX推進スキル標準（DSS-P）

  

• DX プロジェクトマネジメント実践コース

  DX プロジェクトを先導していく方に向けた研修です。　　DX の特徴を理解した上で、事例を交えながら DX プロジェクトの計画策定から実行管理を習得します。　　　　【スケジュール】　　1日目　計画策定パート　　▪プロジェクトマネジメントとは何か　　・ 身の回りのプロジェクトマネジメントに触れる（個人）　　・ プロジェクトマネジメントの全体像を把握し、 DX との関係性を理解する　　▪ステークホルダーマネジメント　　・ 重要なステークホルダーを特定する（個人）　　・ 多様なステークホルダーの視点を理解する（グループ）　　・ 他社と提携して業務を推進する　　▪リスクマネジメント　　・ 様々なリスクを洗い出す（個人）　　・ リスクを評価して対応策を立案する（グループ）　　・ DX に特有のリスクを押さえる　　▪スコープマネジメント　　・他のプロジェクトとの関係性を把握する　　・計画策定段階におけるスコープを定める　　・スコープの拡大に備える（個人）　　▪スケジュールマネジメント　　・ガントチャートを作成する　　・進捗管理の方法を設定する（グループ）　　　　2日目　実行管理パート　　▪リスクマ

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  • 講座レベル2
  • ITスキル標準（ITSS）
  • DX推進スキル標準（DSS-P）

  

• 機械学習実践コース（eラーニング）

  Python の基礎から機械学習アルゴリズムを実装するために必要なプロセスを体系的に習得できます。豊富な演習を通してデータ分析力と実装力を身につけたい方におすすめです。　　　　【学習内容】　　■Python の基礎　　　・イントロダクション　　　・環境構築　　　・Python の基礎　　　・Pandas と Matplotlib の基礎　　■教師あり学習（回帰）　　　・重回帰分析の復習　　　・重回帰分析の実装　　　・線形回帰の過学習を抑制する手法(Ridge, Lasso)　　　・相関関係と多重共線性問題　　■データの前処理　　　・データの確認　　　・重複行の確認　　　・欠損値処理　　　・カテゴリカル変数処理　　　・重回帰分析の実装　　　・特徴量エンジニアリング　　　・外れ値除去　　■教師あり学習（分類）　　　・決定木の実装で分類の全体像を理解　　　・代表的な分類のアルゴリズム　　　・分類の評価力法　　　・Scikit-learn で評価指標の確認　　　・不均衡データへのアプローチ　　■ハイパーパラメータの調整　　　・ハイパーパラメータの概要と交差検証　　　・ハイパーパラメータの調整力

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  • 講座レベル3
  • ITSS+
  • DX推進スキル標準（DSS-P）

  

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