デジタル実践講座

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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

  株式会社キカガク

  • 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）

  

• 【無料】アニメーションで直感的に学べる！G検定対策eラーニング

  本講座は、G検定合格に向けてAIやディープラーニングの基礎を体系的に学べる内容です。　　公式シラバスに準拠し、アニメーションと図解で複雑な概念も直感的に理解できるよう設計。　　単なる暗記ではなく、背景や社会的影響まで深く学べます。　　　　＜特徴＞　　・G検定公式シラバスに沿った体系的カリキュラム　　・未経験者でもAIやディープラーニングの基礎から学べる　　・アニメーションと図解を活用し、難解な内容も視覚的に理解　　・技術背景や哲学的課題まで深く学べる設計　　・「学習支援機能」で知識の理解と定着をサポート　　・スマホからも見られる10分弱のアニメーション＆画面解説講座　　　　本講座は、申し込みから2か月間は無料で動画 eラーニングを視聴いただけます。　　上記期間終了後に継続利用を希望される場合は、6ヶ月単位（30,000円）でご契約いただけます。　　自動的に有料プランに移行することはございませんのでご安心ください。　　　　複数名でのご利用（法人）の場合「お問い合わせ・お申込み」から、個人の方は「1アカウント発行する」よりお申込みください。　　　　「Ｄ‐Ｍａｒｋｅｔｉｎｇ　Ａｃａｄｅｍｙ」

  株式会社ＣＡＲＴＡ　ＺＥＲＯ

  • 講座レベル2
  • 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　　 ・

  株式会社キカガク

  • 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基礎講座（①データサイエンス・AI基礎，②Python基礎演習）

  DX基礎講座は、組織内DX課題を解決するDX人材の育成を目的とした神戸大学が提供するeラーニングプログラムです。AIテクノロジーの概要とビジネスへの活用の最新動向を学ぶことで、自社に適用するアイデア創出の基礎が学べます。　　　　完全オンラインで、いつでもどこでも学べ、神戸大学フォロー体制により、参加者一人ひとりをきめ細かくサポートします。（学習管理システム等を活用した、受講者⇔講師間交流環境を提供します。）　　　　当講座では、実践的なDXプロジェクトに携わってきた経験豊富な教授陣のサポートにより、DXの基礎からプログラミングまで一貫して学べます。　　さあ、あなたも変革をリードするDX人材の仲間入りです！　　　　　　①データサイエンス・AI基礎、②Python基礎演習はそれぞれ2万円で単独受講が可能です。　　ただし、教育訓練給付の支給を受けるためには①②の両方の講座の受講・修了が必要です。

  国立大学法人神戸大学

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

  

• 全人類がわかるE資格講座

  ＜講座の目的＞　　一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）認定のE資格対策オンライン講座です。　　E資格に合格できるよう、ディープラーニングを基礎からわかりやすく解説しています。　　また、実務でも学習したことを活用できるように、Pythonのコーディング課題を設定しています。　　　　＜プログラムの内容、流れ＞　　【ステップ1】 ディープラーニングの基礎理論に関する講義動画を視聴　　【ステップ2】Pythonを使用して、『コーディング課題』・『プロダクト開発課題』に合格する　　【ステップ3】ディープラーニングの理論と実装の定着度を測る『修了試験』に合格する　　　　※受講開始から6ヶ月以内に、『コーディング課題』・『プロダクト開発課題』・『修了試験』に合格することで、本講座の修了証を入手することができます。　　　　＜講師について＞　　メイン講師：吉川武文　　東京大学卒業。東京大学理科二類最高点合格、日本生物学オリンピック金賞・本選一位、合成生物学の世界大会iGEM金賞などの受賞歴を持ち、AVILENでは画像認識・時系列データ解析・言語処理など幅広い開発案件に携わるとともに、その豊

  株式会社ＡＶＩＬＥＮ

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

  

• Deep Square AIエンジニア育成講座（E資格対応）［オンライン］

  【講座の狙い/目的】　　低価格で実務スキルを身に着け、AIエンジニアを育成する。　　豊富な演習問題によりAIエンジニアの代表資格であるE資格の取得を目指す。　　　　　　【開催の制約条件（最低催行人数や人数上限）】　　ー　　　　　　【学習項目/学習の流れ】　　　－ステップ1：講義・演習　　　　数学、機械学習、深層学習のオンラインの講義を通じて、 E資格取得のための知識とスキルをつける。　　　また、演習問題や、Python、PyTorchを用いたコード演習を行う。　　　　　－ステップ2：確認問題　　　　講義内容の復習・確認演習を行う。　　　　　－ステップ3：修了課題、修了試験　　　　修了課題として４つのモデル開発を実施。修了課題は基準の精度を上回った時点で合格。　　　　また、数学、機械学習、深層学習の知識定着を確認する修了試験を受講。　　　　修了課題、修了試験を修了頂いた方に当AIエンジニア育成講座の修了認定を行う。　　　　　　※修了試験は何回でも受験可能。　　　　　－ステップ4：E資格試験　　　　当AIエンジニア育成講座を修了した方のみE資格を受験可能。　　　　（E資格受験は任意）

  デロイトトーマツディープスクエア株式会社

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

  

• PythonによるAIオンライン講座

  ＜講座の狙い＞　　・目標は、AIによるデータ分析方法・ビジネスへの活用方法の習得です。　　・DXデジタル変革推進を担うビジネスパーソン向け、文系の非技術者、DX初心者にも対応した講座です。　　・数式ではなく図を用いて解説しますので、未経験者・初心者でも習得が可能です。　　＜講座の進め方＞　　・講師と受講者の双方向性を重視した講義・演習を基礎から行います。　　＜学習項目＞　　・ AIの基礎　　 　知識機械学習とは　　 　Googlecoraboratory、Jupyterlabの使い方　　・Pythonの基礎　　 　算術演算、比較演算、論理演算、Print関数、コメントアウト、空白　　 　変数、データの型、関数、組み込み関数　　 　クラス、継承、モジュール・パッケージ・ライブラリー　　・Pythonの応用　　 　numpy、ndarray、pandas、matplotlibとは、　　・教師あり学習　　 　回帰分析、ロジスティック回帰、ラッソ回帰・リッジ回帰　　 　K近傍法、サポートベクターマシン、決定木　　 　ランダムフォレスト、勾配

  株式会社データサイエンス研究所

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

  

• ビジネスデータサイエンス実践力養成講座

  【背景】　　データサイエンスを学ぶ上において、単なる座学ではなく、豊富な実務演習による実践力の獲得を目的としました。　　【全体的な流れ】　　1）分析の基礎、考え方を理解する（EXCEL）　　2）R,Pythonによる基本的な使い方を学ぶ。　　3）オープンデータの種類、ビジネスへの使い方について学ぶ。　　4）具体的なビジネス事例を解決するための演習を行い、実践力を獲得する。　　5）課題解決プレゼンテーションを実施する。　　・各科目ごとに演習課題が出されます。理解度の確認、講師との個別指導が行われます。　　・プレゼンテーションにおいては、受講者からのグループディスカッションも行われます。　　【講師について】　　　修士・博士号取得者、大学における講義経験者　　【その他】　　各講座は同時収録され、アーカイブによる復習、及びご質問は受講後1年間可能です。

  株式会社データサイエンス研究所

  • 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）

  

• メディカルデータサイエンス実践力養成講座

  【概要】　　メディカル分野において用いられる解析手法のしくみ・活用方法の理解と共に、メディカル分野の特性に合わせたデータを用いた具体的演習により、実践的解析力、問題解決力の習得を目指す。　　【全体的な流れ】　　1）分析の基礎、考え方を理解する（EXCEL）　　2）R,Pythonによる基本的な使い方を学ぶ。　　3）オープンデータの種類、ビジネスへの使い方について学ぶ。　　4）具体的なビジネス事例を解決するための演習を行い、実践力を獲得する。　　5）課題解決プレゼンテーションを実施する。　　・各科目ごとに演習課題が出されます。理解度の確認、講師との個別指導が行われます。　　・プレゼンテーションにおいては、受講者からのグループディスカッションも行われます。　　【講師について】　　　修士・博士号取得者、大学における講義経験者　　【その他】　　各講座は同時収録され、アーカイブによる復習、及びご質問は受講後1年間可能です。

  株式会社データサイエンス研究所

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

  

• ゼロから始めるAIエンジニア講座セット（E資格対応）［オンライン］

  【講座の狙い/目的】　　AIの知識ゼロからE資格の取得を目指せるセット講座。　　E資格、G検定、機械学習、数学・統計学、Python講座のセットで受講可能。　　　　【開催の制約条件（最低催行人数や人数上限）】　　ー　　　　【学習項目】　　●E資格講座　　　講義時間全55時間程度想定（講義動画 30時間 ＋ 演習 25時間（演習・確認テスト ＋ 修了試験 ＋ 修了課題））。　　　JDLA（一般社団法人日本ディープラーニング協会）認定講座。　　　数学・機械学習・深層学習の範囲を網羅し、E資格の合格を目指せる。　　　　　　●G検定講座　　　講義時間全14時間程度想定（講義動画 9時間 ＋ 確認問題等 5時間）。　　　G検定に合格できるように、AIの基礎からG検定の範囲を網羅的に学べる。　　　（G検定同等の難易度の試験対策問題350問以上を含む。）　　　　　　●機械学習講座　　　講義時間9 時間。　　　数値データの分析や予測等で用いられる機械学習の基礎からアンサンブル学習などの手法までお伝えし、　　　実務で活用するための基礎固めを行う。　　　　　　●数学・統計学講座　　　講義時間6時間。　　　

  デロイトトーマツディープスクエア株式会社

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

  

• 人工知能基礎

  東京大学大学院・松尾豊先生監修の完全オンライン教材です。「人工知能」の基礎を学びたい方々に向けて、人工知能の歴史も含めた基本知識から、知識表現、自然言語処理といった概念、さらには機械学習やディープラーニングについての基本知識まで、幅広く「基礎」を抑えていただきます。　　・構成：　ビデオ教材、監修インタビュー、確認テスト（全てオンラインで完結）　　・時間：　ビデオ教材受講、確認テストの修了含めて、6～8時間程度　　・受講期間：　購入後60日間　　＜カリキュラム概要＞　　Step1 人工知能 (AI) とは　　Step2 人工知能の基礎　　Step3 知識表現　　Step4 自然言語処理　　Step5 人工知能に関係する話題　　Step6 機械学習　　Step7 深層学習　　Step8 深層学習の応用　　Step9 AIと社会　　　　 ※会員登録（ログイン）の後「購入する」よりお申し込みください。

  株式会社ｚｅｒｏ　ｔｏ　ｏｎｅ

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

  

• AIエージェント開発者養成講座（合同研修）

  本講座は、アプリケーション内部で大規模言語モデル（LLM）を活用する「LLMアプリケーション」の開発において、世界的にデファクトスタンダードとして利用されている LangChain / LangGraph を用い、RAG（Retrieval-Augmented Generation）やAIエージェントの開発スキルを習得した開発者を養成するものです。　　　　講師は、日本国内で著名なLangChain関連技術書の著者を含む自社の専門家が務め、実践的なハンズオン形式で研修を行います。　　　　学習の流れは以下のとおりです。　　　　・1日目　　　ステップ1：LLMアプリ開発の基礎（座学・ハンズオン・質疑応答）　　　ステップ2：LangChain入門（座学・ハンズオン・質疑応答）　　　ステップ3：LangChainを使ったRAGアプリ開発（座学・ハンズオン・質疑応答）　　・2日目　　　ステップ4：Advanced RAG（座学・ハンズオン・質疑応答）　　　ステップ5：LangSmithを活用したRAGの評価（座学・ハンズオン・質疑応答）　　　ステップ6：AIエージェント・LangGraph入門（座

  株式会社ジェネラティブエージェンツ

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

  

• AI・データサイエンスコース データサイエンティスト養成講座

  「Craft College（クラフトカレッジ）」は、株式会社リベルクラフトが運営する、AI・データ活用人材を育成するスクールです。　　　　本講座は、完全自走でAI・データサイエンスを扱えるような人材を目標としている講座です。具体的には、下記のような職種への転職や自社での業務活用ができる人材となることを目標としています。　　　　・データ分析・解析を通じてビジネスでの課題抽出や施策提案を支援できる人材であるデータアナリスト　　・AIアルゴリズム開発やシステム開発に特化した人材であるAI・機械学習エンジニア　　・データアナリティクスやAI・機械学習エンジニアのスキルセットを幅広く揃えた人材であるデータサイエンティスト　　　　動画視聴や教材学習といったeラーニングによる知識習得はもちろんのこと、本スクールでは演習課題によるアウトプット・添削 を繰り返し、“知っている”状態から使いこなせる”状態まで成長していただくことを目標とします。　　またZoomでの1on1メンタリングも毎週実施しているため、スクーリング形式だと時間的に受講が難しい社会人でも学習しやすい環境で講座を提供しています。Zoom

  株式会社リベルクラフト

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

  

• DX応用講座（③データサイエンス・AI実践ハンズオン）

  AIは今や私たちの生活のあらゆる側面に浸透し、ビジネス現場、医療分野、自動運転技術など、多岐にわたる領域で革新をもたらしています。この進化は、企業活動においても競争力を左右する重要な要素となっています。しかし、AIを真に価値あるものとして活用するためには、その基盤となる「数理統計」や「機械学習」の理解が欠かせません。　　　　本講座は、初等的なデータサイエンス・AIおよびPythonプログラミングの知識をお持ちの方を対象に、数理統計と機械学習の基礎知識から実装まで、手を動かしながら体系的に学ぶプログラムです。統計的仮説検定や教師あり・教師なし機械学習など、実践的なデータ分析手法について、単なる理論の学習にとどまらず、ビジネス現場や実務に直結したスキルの獲得を目指します。　　　　データに基づいた意思決定や高度な分析が求められる企業において、即戦力となる知識と技術を身につけたい方に最適な講座です。この機会に、次世代のデータ分析力を磨き上げてみませんか？

  国立大学法人神戸大学

  • 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）

  

• Docker AIを活用したAIエージェント開発　-ローカルLLM/MCPによるAIエージェントの構築-

  Docker社が提供するAI関連の製品・サービス群であるDocker AIを活用したAIエージェントの構築方法について、短期間でその概要を把握するコースです。　　　　本コースでは、AIエージェントおよびDocker AIの各種製品・サービスを対象に、基本概念や機能、利用方法について、講師のデモンストレーションをまじえながら紹介します。　　コースの中ではAIエージェント開発の経験がない方でも理解していただけるよう、AIエージェントの仕組みや基本用語についても解説します。　　これからAIエージェント開発をはじめようとしている方はもちろんのこと、すでにAIエージェント開発に取り組んでいる方にとっても有益な情報をご提供します。　　＜学習目標＞　　　■ AIエージェント開発の概要を把握し基礎知識を身につける　　　■ Docker AIがどのようにAIエージェント開発に役立つか理解する　　　■ Docker AIの各種製品・サービスの機能と利用方法を理解する　　＜カリキュラム＞　　　■ Docker AIとAIエージェント開発　　　■ Ask Gordon　　　■ MCP Catalog and

  株式会社カサレアル

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

  

• あんしんAI窓口

  ■講座の狙い/目的　　・生成AIを社内で活用したいが、進め方がわからない人向けの講座です　　・既存でも生成AIの講座は複数世の中には存在しますが、生成AIの種類や操作の説明に留まっており　　　実務で活用するための具体的な内容まで踏み込んだ講座は少ないです　　・弊社では、生成AIの操作に留まらず、具体的な業務に実装するまでの講座を実施致します。　　　　■開催の制約条件（最低催行人数や人数上限）　　・オフラインでの実施を前提としているため、１開催あたり10名程度を上限とする　　　　■学習項目/学習の流れ　　・生成AIのトレンド　　・生成AIの基礎　　　生成AIの活用　　　プロンプトの書き方　　　チェーンの理解　　　業務での生成AIの活用　　・生成AIの応用　　　営業領域　　　マーケティング　　　デザイン　　　　■初期の３カ月の支援では、150万円にて実施　　■4カ月目以降は月額30万円にて支援を継続可能　　■本講座は、法人のお客様のみを対象としております。

  Ａｌｌｅｇｒｏ株式会社

  • 講座レベル3
  • 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。

  株式会社キカガク

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

  

• 全人類がわかるG検定対策講座

  ＜講座の目的＞　　一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）主催「G検定」を対策するオンライン講座です。　　初学者でもG検定に合格できるよう、AIを基礎からわかりやすく解説しています。　　G検定に出題されるキーワードをまとめた、『まとめノート』により確実に対策いただけます。　　　　＜プログラムの内容、流れ＞　　【ステップ1】AIの基礎に関する 講義動画を視聴　　【ステップ2】模試に合格する　　　　＜講師について＞　　メイン講師：渡邉雅也　　東京理科大学工学部経営工学科卒業。AI関連研修の講師や、AIプロジェクトでの開発に携わる。インフラ設備の不良検知AI、金融機関のファイナンスデータ分析、営業効率化AI、One-to-OneマーケティングへのAI利活用などのプロジェクトの営業、コンサルティング、PMから開発まで携わる。大学時代はESGデータを用いた最適ポートフォリオについて研究しており、Bloomberg主催コンペティションにて入賞。

  株式会社ＡＶＩＬＥＮ

  • 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／データサイエンス実践教育

  ●講座の目的　　全てのビジネスパーソンを対象に、実ビジネスの場で活躍する実践的なデータサイエンス人材育成を目的としたデータサイエンス・機械学習・AIなどの教育講座です。　　機械学習ツールを使用した、ノーコードアプローチによるデータ分析、モデル開発スキル、データサイエンス・機械学習を活用したビジネス課題解決スキル習得を目指します。　　　　●開催の制約条件　　【募集定員】25名（最低催行人数20名）　　【開催スケジュール】弊社コーポレートサイト内Informationページにてご案内　　　　●学習項目　　1.AI基礎・キーテクノロジー進歩　　2.機械学習の全体像　　3.機械学習とRapidMiner入門　　4.教師あり学習：クラス分類　　5.アンサンブル学習・ハイパーパラメータ最適化　　6.教師あり学習：回帰　　7.変数選択・正則化　　8.前処理・特徴量設計　　9.Deep Learningによる画像分類　　10.情報基礎理論　　11.マルチメディア　　12.教師なし学習　　13.データベース　　14.総まとめ講義：データ分析プロセス　　15.グループ課題演習・発表（データ分析コンペ・デー

  株式会社デジタルコンティニュエ

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

  

• Python未経験からはじめるプロンプトエンジニアコース〈2025年10月～〉

  生成AIへの指示「プロンプト」の工夫と、プロンプトに応じた生成AIの訓練ができるようになることを目指します。そこで、生成AIの基盤技術であるLLM（大規模言語モデル）に加えて、LLMを成り立たせているAIのアルゴリズム「ニューラルネットワーク」を用いた機械学習、深層学習（ディープラーニング）にまでさかのぼって学びます。　　　　※本コースは、スキルアップAIのオープン講座7つを組み合わせて受講します。　　機械学習のためのソフトウェアエンジニア入門講座　　機械学習のためのPython入門講座　　機械学習・ディープラーニングのための基礎数学講座　　ビジネスパーソンのための対話型生成AI講座　　現場で使える機械学習・データ分析基礎講座　　現場で使えるディープラーニング基礎講座　　大規模言語モデル（LLM）利活用講座

  株式会社スキルアップＮｅＸｔ

  • 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）

  

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