東京の金融分野におけるAIトレーニング

本コースは、東京 でオンラインまたはオンサイトで行われるインストラクター主導のライブ研修であり、金融自動化および不正検出に向けたAIソリューションの開発と導入を目指す中級レベルの金融専門家、リスクアナリスト、AIエンジニアを対象としています。

本研修を終了する頃には、参加者は以下ができるようになります：

• 金融自動化および不正検出におけるAIの役割を理解する。
• 不正取引を検出するAIモデルを構築する。
• リアルタイムのリスク評価に機械学習を活用する。
• AI搭載の金融監視システムをデプロイする。

本インストラクター主導のライブトレーニング東京では、金融実務担当者およびIT担当者がOllamaをローカルで実装するためのスキルを習得します。参加者は、大規模言語モデルを安全な金融ワークフローにデプロイ、設定、統合する方法を学習し、コンプライアンスおよび自動化のためのベストプラクティスを適用します。

本講座はインストラクターによる実践的な研修で、東京（オンラインまたは会場）にて開催されます。中級レベルの金融業界従事者、データアナリスト、リスク管理担当者、およびAIエンジニアを対象に、マルチモーダルAIを活用したリスク分析や不正検出の実践方法を解説します。

研修終了時には参加者は以下の能力を習得できるようになります：

• 金融リスク管理におけるマルチモーダルAIの応用方法を理解する。
• 構造化データおよび非構造化データ双方を用いた不正検出手法を分析できる。
• AIモデルを実装して異常値や不審な行動を特定できる。
• 自然言語処理およびコンピュータビジョン技術を用いて金融文書の解析が可能になる。
• 実際の金融システムにAI駆動型の不正検出モデルを導入できる。

本講座は東京（オンラインまたは対面）で実施されるインストラクター主導のライブ研修であり、ChatGPTを活用して業務効率化とデータ分析能力向上を目指す金融専門家向けに企画されています。

受講後には以下のスキルが習得できる予定です：

• ChatGPTの基本的な仕組みと動作原理を把握する
• データ入力やレポート作成など、金融業務の自動化にChatGPTを活用する
• ChatGPTを用いて金融データを解析し、的確な意思決定を行う
• 特定用途向けにカスタムされたChatGPTモデルの開発が可能になる

本講座は講師によるライブ研修 東京（オンラインまたは対面）であり、中級レベルの金融関係者やフィンテック開発者の方々を対象としています。AIを活用したプロンプトエンジニアリング技術を用いて、財務分析、リスク管理および意思決定の質を向上させたいと願う方々向けです。

研修終了時には、参加者は以下の能力を身につけることができます：

• 金融分野におけるプロンプトエンジニアリングの基礎を理解する。
• AIモデルを用いて財務予測や市場心理分析を行う。
• AIプロンプトを活用し、財務報告およびデータ抽出の自動化を実現する。
• 最適化されたプロンプトを用いて、AI駆動型リスク評価モデルを開発する。
• 金融分野でのAI利用に際して、法令遵守および倫理的配慮を確実に行う。

この包括的な5日間のトレーニングプログラムは、参加者が人工知能（AI）がいかにして金融システムを革新しているかを深く理解できるように設計されています。理論的知識と実践的な応用の融合を通じて、参加者は金融業界に特化した最先端のAI技法を探求します。コース終了までに、参加者は金融意思決定プロセス、リスク管理、不正検出、アルゴリックトレーディング、カスタマーサービス、および金融機関内の他の重要な領域においてAI技術を効果的に活用するために必要なスキルと洞察を獲得します。このコースは、進化しつつあるAI駆動型ファイナンスの情勢をNavigateし、ますます競争が激化する業界で先を行くために必要な専門知識を持つプロフェッショナルを支援することを目的としています。

AIは急速に現代の製品管理の根幹となりつつあり、顧客ニーズの発見やソリューションの定義、意思決定の方法を大きく変えつつあります。電力が産業界に革命をもたらしたように、人工知能もまた製品の構築・検証・進化の在り方を根本から変化させているのです。

本講座はインストラクターによるライブトレーニング（オンラインまたは対面）で、AIがどのようにプロダクトオーナーの業務向上や意思決定支援に役立つかを学びたい製品オーナー、スクラムマスター、アジャイルコーチを対象としています。

受講を終える頃には参加者は以下の能力を身につけられるようになります：

• 人工知能の基礎概念を理解し、従来型AIと生成型AI（GenAI）の違いを説明できること。
• 製品オーナーとして求められる7つの姿勢――新しく加わった「オーケストレーター」の役割も含め――を実践し、ビジョナリーや実験家、顧客代表といった各立場をAIで強化できること。
• 効果的なプロンプト作成法を習得し、AIツールを専門的スキルを持つ知的な協力者として活用できること。
• 顧客理解を深め、AIの支援を受けて仮説検証や発見作業向けのペルソナを作成しつつ、実際に顧客と接することも忘れないこと。
• 3x3フレームワークなどの体系的な枠組みを用いて製品ビジョンを構築・伝達し、AIでそのストーリーを形作ったり可視化したりできること。
• 生成型AIツールを用いてプロトタイプや製品コンセプトの作成など、迅速なプロトタイピングと仮説検証が行えること。
• AIツールで機能群の価値度、実現可能性、ユーザーへの影響を分析・優先順位付けし、製品決定を支援できること。
• メール処理やステークホルダー管理、メモ取りといった日常的な作業をAIで自動化または委譲し、戦略的・創造的作業により注力できるようになること。
• AI倫理やバイアス、データセキュリティに関する議論を主導し、責任ある持続可能なAI活用を促進できること。
• 製品や組織の文脈に合った有用なAI利用事例を見つけ出し、設計できること。
• 生産性支援ツールやプロトタイピングプラットフォームから動画・画像生成・コーディング向けソリューションまで、約20種類のAIツールやモデルに実際に触れてみること。