株式会社キカガク

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• 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）

  

• 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）

  

• Python&機械学習入門コース

  AI・機械学習の理論はもちろん、Python の環境構築から基礎構文まで丁寧に説明されたコースです。　　初学者の方でも挫折しないよう手書き数学でわかりやすく説明されており、ストーリーで体系的に学ぶことができます。　　【学習内容】　　■イントロダクション　　　・AI とは　　　・機械学習 3 つのトピック　　■機械学習に必要な数学　　　・微分は何に使えるか　　　・スカラー・ベクトル・行列　　　・ベクトルで微分　　■単回帰分析 / 重回帰分析　　　・モデルと評価関数を決める　　　・最適なパラメータを求める　　■Python 速習　　　・Python 環境構築　　　・基礎構文（制御構文と条件分岐）　　　・関数　　　・クラスの基礎　　■単回帰 / 重回帰分析の実装　　　・Numpy / Pandas / Matplotlib　　　・行列演算　　　・scikit - learn で実装　　■統計と重回帰分析の応用　　　・正規分布と 3σ 法　　　・モデル構造とパラメータ

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

  

• メディカルAI専門コース

  最新の AI 情報を画像解析に加えゲノム配列解析、心電図の異常検知、血液の顕微鏡検査まで実装を学べるコース。　　一般社団法人日本メディカル AI 学会とキカガクが組み、医療領域での AI 実装をエンジニアとビジネスの視点で作成された内容です。　　【学習内容】　　■畳み込みニューラルネットワーク　　・データセットの準備/ネットワークの定義と訓練　　・実践編：CIFAR10　　・性能改善：ネットワーク多層化/ファインチューニング/データ拡張　　■遺伝子情報の配列解析　　・問題設定　　・環境構築とデータセットの確認/データセットの定義　　・ネットワークの設計：Squeeze Block/ Dilated Block　　・モデルの訓練　　・最適化のカスタマイズ　　■モニタリングデータの時系列解析　　・問題設定とデータセットの確認　　・データセットの前処理/ネットワークの定義と訓練　　・残差学習/不均衡データの取り扱い　　・ノイズ除去による前処理　　■MRI 画像のセグメンテーション　　・問題設定　　・データセットの確認/Dataset クラスの定義　　・ネットワークの定義と訓練　　・性能改善：

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

  

• 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

  

• RPA・業務自動化実践コース

  Microsoft Power Automate Desktop を用いての単純作業を自動化するための基礎を学びます。　　プログラミングは最小限に抑えた内容でどなたでも安心して学ぶことができます。　　　　【スケジュール】　　▪RPA (Robotic Process Automation) の基礎　　 ・RPA とは　　 ・RPA の活用事例　　 ・AI と RPA の違い　　 ・Power Automate Desktop とは　　▪Power Automate Desktop の基礎　　 ・基本操作 1 : トリガーとアクション　　 ・基本操作 2 : 変数の操作　　 ・基本操作 3 : フローの作成と保存　　▪業務自動化入門　　 ・Web ページヘのアクセスとテキスト入力　　 ・Web ページのデータ取得から Excel への転記　　▪API の基礎　　 ・API とは　　 ・Microsoft Teams API の概要　　 ・業務自動化実践　　 ・Microsoft Teams の投稿に応じた返答の送信　　 ・自身の業務効率化の考案　　　　法人・団

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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

  

• 業務デジタル化実践研修（生成 AI 編）

  社内での生成AI（IT・従来AIを含む）を活用するアイデアを創出し、創出したアイデアの価値・実現可能性を評価するための知識・スキルを学ぶ講座です。　　生成 AI に関する企画の実現方法のイメージを作るため（企画の実現方法をイメージできるようにするため）、業務フローの描画からシステム構成図の作成までを考えていただきます。　　　　【スケジュール】　　▪ 生成AIとは　　・⽣成AIの概要・アイスブレイク　　・⽣成AIのデジタル活⽤事例　　　　▪ 業務デジタル化の構想を⽴てる　　・ミニワーク：困りごとを探しタネをみつける　　・As-Is と To-be を整理する　　・⽣成 AI 活⽤の⽬的と具体化　　　　▪ 現状業務を可視化する　　・業務フロー図の記載　　・演習：自業務でのフローの再現　　　　▪解決策の具体化　　・解決策のフレームワーク ECRS　　・⽣成AIが各視点でどのように活⽤できるのか　　・ケーススタディ　　　　▪解決施策の検証　　・価値検証：本当に意味があるか　　・技術検証：⽣成AIと⼿元のデータで実現が可能か　　・事業性検証：組織として利益が担保できるか　　・システム構成図の作成

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  • 講座レベル1
  • DXリテラシー標準

  

• ChatGPT 活用コース　エンジニア層向け

  Azure OpenAI Serviceや ChatGPT の基本的な操作方法を理解し、業務に活用できるスキルを身につけるコースです。　　実際に手を動かしながら、ChatGPT を活用し業務への応用を体験します。　　※ 法人・団体のみが対象となるコースです　　※ 受講にあたっては、ディスプレイを2画面ご用意されることを推奨します　　　　【学習内容】　　・イントロダクション　　・ChatGPT の活用事例　　・ChatGPT の仕組み概要１　　・ChatGPT の仕組み概要２　　・プロンプトエンジニアリングの基礎　　・ハンズオンで実践　　　・Zero-Shot Learning とは　　　・Few-Shot Learning とは　　　・チェインオブソートとは　　・API とは？　　・Python ＋ API の活用演習　　　・オプション：Streamlit によるアプリ開発　　・自社データの活用にむけて　　　・LangChain　　　・Semantic-Kernel　　　・ディスカッションテーマに対する ChatGPT 活用演習

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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）

  

• データサイエンス入門コース

  プログラミングなしで、データ分析に必要な基礎知識を速習する入門コースです。データサイエンスの基礎から、データ分析プロジェクトの進め方まで体系的に学べる内容です。　　【学習内容】　　▪ データサイエンスとは　　・はじめに　　・データサイエンスが注目される背景　　・AI とデータサイエンス　　・AI と機械学習　　・生活の中でのデータサイエンス　　・ビジネスにおけるデータサイエンス　　▪ データの基礎とデータ分析の基礎　　・データの種類　　・データの保管　　・統計基礎　　・データの罠　　▪ データ分析の実践　　・データ活用のプロセス　　・STEP1 : 課題への気付き　　・STEP2 : データの収集・構造化　　・STEP3 : 探索的データ分析 データの集計と可視化　　・STEP3 : 探索的データ分析 データの相関　　・STEP4 : 統計分析 検定　　・STEP4 : 統計分析 多変量解析1　　・STEP4 : 統計分析 多変量解析2　　・STEP5 : 分析結果の解釈　　▪ データ活用の注意事項　　・データ活用の注意事項　　・データにまつわる法律　　・さいごに

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  • 講座レベル1
  • DXリテラシー標準

  

• DXを推進するAI・データサイエンス人材育成コース

  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

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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）

  

• 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）

  

• Excel 初級~上級ハンズオンコース

  Excel の初歩的な知識から、関数による基礎的な業務効率化、データ可視化等による基礎的なデータ分析まで学習していくコースです。 Excel 初心者から学べ、手を動かしながら体系的に学習していくことで業務への活用を目指します。　　【学習内容】　　▪ イントロダクション　　・イントロダクション　　▪ データの入力と集計　　・入力と集計の基礎　　・オートフィル　　・ショートカットキーの基礎　　・行と列の挿入　　・数式の確認　　・代表的なエラー　　・セルの書式設定　　・セルの注釈　　・セルの配置　　・演習 1　　▪ データの検索と整理　　・データの検索　　・参照と検索　　・データの置換　　・シートの複製　　・フィルタ　　・演習 2　　▪ データの連携　　・参照の活用　　・複合参照　　・参照の注意点　　・演習 3　　▪ ショートカットキーでの操作 1　　・ショートカットキーの活用 1　　・ショートカットキーの応用　　▪ データの共有　　・ファイルの共有　　・シートの保護　　▪ 表の作り方　　・セルの行の高さと桁の表示　　・枠線と揃え　　・フォントと背景色　　・条件付き書式の基礎　　・条件付き書

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  • 講座レベル1
  • DXリテラシー標準

  

• AI-900 資格試験対策コース

  AI-900 Azure AI 入門 はAIの基礎からAzureを使用したクラウド AI サービスまで幅広く学べる資格対策講座です。 AI の全体像とクラウドを用いた AI の活用方法を学びましょう。　　【学習内容】　　▪ イントロダクション　　・コース概要　　・テスト概要　　▪ AI入門　　・AIとは　　・機械学習のタスク　　▪ Microsoft と AI　　・MicrosoftとAI　　▪ Azure AI サービス　　・Azure AI サービス　　・Azure Machine Learning　　▪ Cognitive Services　　・視覚サービス　　・Cognitive Services の仕組み　　・音声サービス　　・言語サービス　　▪ 模擬テスト　　・テスト1　　・テスト2　　・テスト3　　・テスト4　　・テスト5　　▪ 資格取得に向けて　　・資格取得に向けて

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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

  

• AI/クラウド/IoT 入門コース

  AI・機械学習の基礎から、クラウド・IoT の基礎を事例を用いながらわかりやすく学べるコースで、IT リテラシーの向上を目指している方へおすすめです。　　【学習内容】　　■AI・機械学習の基礎　　　・人工知能 / 機械学習とは　　　・機械学習に必要な2つのステップ　　　・機械学習の3大トピック　　　・機械学習で扱うデータとは　　　・ AIブームはなぜ起きたか　　　・表データにおける回帰と分類　　　・クラスタリング / 次元削減 / 決定木とは　　　・ディープラーニングとは　　　・ニューラルネットワークの具体的な計算　　　・レコメンド　　　・時系列予測　　　・画像分類 / 物体検出 / セグメンテーション　　　・自然言語処理① テキスト分類　　　・自然言語処理② 類似度判定と文章生成　　　・機械学習活用の全体プロセス　　　・機械学習人材に必要な4つのスキル　　　・ AI 活用の注意点　　　・最新のクラウド環境　　■クラウドの基礎　　　・クラウド登場の背景　　　　・SaaS, PaaS, IaaS, iPaaS とは　　　・データ管理とデータ分析　　　・システム開発と IoT 連携　　　・

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  • 講座レベル1
  • DXリテラシー標準

  

• データサイエンス活用コース

  データサイエンスの正しい考え方やステップを演習形式で学ぶ。　　データ分析の結果に基づいて課題解決の提案を行い、Excel を用いたノーコード機械学習実装スキルを習得します。　　【学習内容】　　■データサイエンスとは　　　・データサイエンスの必要性　　　・データサイエンスの活用事例　　■データ分析の基礎 1　　　・データサイエンスサイクルについて　　　・目的設定について　　　・データの構造 / 可視化ついて　　■データ分析の基礎 2　　　・探索的データ分析で課題を発見　　　・統計的手法を用いて原因仮設立案　　　・結果と検証のサイクル　　■データ分析実践 1　　　・単純集計 / クロス集計　　　・各種グラフについて　　　・代表値、分散 、誤差　　　・データの正規化 / 標準化　　　・Excel を使用した回帰分析　　■仮設検定の基礎　　　・仮設検定とは　　　・t検定 / カイ二乗検定　　■分析結果の可視化　　　・データから施策を導く　　　・総括

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  • 講座レベル1
  • DXリテラシー標準

  

• 自然言語処理特化コース

  昨今活用が進んでいる自然言語領域に特化したコース。数値化手法について学び、文章生成、固有表現抽出などの上流タスクを実装し、BERT, Transformer など最新手法の理論を学び、実装まで行います。　　【学習内容】　　■イントロダクション　　　・自然言語処理とは　　　・自然言語処理の前処理　　■自然言語処理の手法　　　・数値化手法の理論　　　・カウントベースの手法実装　　　・分散表現の手法を実装　　　・自然言語処理の周辺知識　　　・自然言語処理のアノテーション　　■RNN を用いた文書分類　　■文書分類と文書生成　　　・Encoder Decoder モデルの理論　　　・Seq2Seq ネットワーク構築　　　・Seq2Seq with Attention の理論と実装　　■BERT と特徴量抽出　　　・Transformer の理論　　　・Hugging Face を体験しよう　　　・特徴量抽出器としての BERT　　　・BERT / ALBERT を用いた文書分類　　■固有表現抽出　　　・Flair による固有表現抽出　　

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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

  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）

  

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