株式会社キカガク

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• 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）

  

• 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

  

• 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）

  

• 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

  

• 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

  

• 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）

  

• 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）

  

• 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

  

• 最適化特化コース

  数理最適化に関する実装方法を学ぶコースです。　　　　【スケジュール】　　1日目　　▪数理最適化とは　　　・数理最適化の概要　　　・数理最適化と機械学習　　　・数理最適化の応用例　　▪数理最適化の区分　　　・連続最適化　　　・組合せ最適化（組み合わせ最適化）　　▪OR-tools チュートリアル　　　・ Stigler Diet Problem　　　　2日目　　▪最適化問題実践　　　・巡回セールスマン問題　　　・配車計画問題　　　・スケジューリング問題　　　・バイトシフト問題　　　・ナップサック問題　　　・割り当て問題　　　・最大マッチング問題　　▪その他補足　　　・組合せ最適化と量子コンピュータ　　　・学習用教材紹介　　　　※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

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

  

• 身近な事例でわかる IT 入門コース

  IT の知識が実際の身近な世界に直結することを実感できるコースです。 具体的なシーンや事例をもとに、なぜ IT 知識が重要か理解する能力を身につけることができます。　　【学習内容】　　▪ イントロダクション　　▪ ファイル・アプリケーションの操作　　・ダウンロードとインストール　　・保守運用とバージョン　　・OS とは　　・拡張子とは　　・文字コードとは　　・ストレージとその弊害　　・章末問題　　▪ データの保存や基本的なサービスの活用　　・データ保存の仕組み　　・ディレクトリの考え方　　・プロセスの稼働とマシンリソース　　・クラウドと物理デバイス　　・プラグインとアドオン　　・メールとチャット　　・章末問題　　▪ 身の回りのデービスの危険性　　・履歴の保存とその危険性　　・IP アドレスとは　　・シングルサインオンとは　　・章末問題　　▪ 不便に見える規制やルールの理由　　・不正アクセス対策　　・パスワード　　・インターネットの安全性　　・PC とスクリーンの接続　　・章末問題　　▪ アウトロダクション

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  • 講座レベル1
  • DXリテラシー標準

  

• 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）

  

• 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）

  

• 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）

  

• デジタルマーケティング実践コース

  マーケティングの正しい理論や考え方を演習形式で学ぶコースです。　　デジタルツールを用いた分析方法とビジネスでの活用方法をワークショップ形式で学びます。　　　　【スケジュール】　　1 日目　　　▪マーケティング戦略概論　　　・内部・外部環境分析　　　・STP（セグメント・ターゲティング・ポジショニング）　　　・4P（Product, Price, Place, Promotion）　　▪マーケティングファネル分析　　　・ファネル分析とは　　　・ユーザー⼼理とカスタマージャーニー　　　・ファネル別 施策の洗い出し　　　・⾃社 現状把握ワークショップ　　　・課題抽出・施策の優先順位付けワークショップ　　▪バリュープロポジション　　　・バリュープロポジションとは（⾃社・競合・顧客）　　　・⾃社のバリュープロポジションを考えよう　　　・訴求軸の整理・キャッチコピー作成　　　　2 日目　　　▪MA, SFA, CRM　　　・MA, SFA, CRM とは　　　・MA の役割とユースケース　　　・ユーザーナーチャリング施策を考える　　　・スコアリングと⾃動化　　▪分析ツールの活⽤ (Google A

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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）

  

• BI データ分析ハンズオンコース（Tableau編）

  Tableau によるビジュアライズの利点を活かしながら、データ分析の一連を習得します。　　BI の利点や Tableau の特徴から学べるため、ビジネス層からアナリストなど、幅広い方におすすめの研修です。　　　　【スケジュール】　　1日目　　▪BI, Tableau とは　　　・BI をなぜ学ぶのか、何に使えるのか　　　・BI の活用シーンと事例　　　・Tableau の特徴　　　・BI と Excel・Access の違い　　▪Tableau によるデータ分析　　　・OODA サイクル　　▪Tableau ハンズオンⅠ：スーパー・ストアの顧客分析　　　・データ接続、グラフ作成、フィルタ、ダッシュボード作成　　▪Tableau ハンズオンⅡ：経営分析（予実管理ダッシュボード）　　　・複雑なグラフ、パラーメータ、計算フィールド、LOD 表現　　　・（補足）Tableau の製品の種類と活用シーン　　　・（補足）BI周りのソリューション　　　　2日目　　▪データ分析とは　　　・そもそもデータ分析とは　　　・データ分析の目的　　　・データビジュアライゼーションとは　　　・Tableau の

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  • 講座レベル2
  • 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）

  

• 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

  

• 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

  

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