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コース概要
生成AIの基礎と応用
- 生成AIの紹介
- 生成AIとは何か、その仕組み
- 言語モデルとその限界
- AI支援作業における人間の役割
2. ビジネスアナリストための生成AI
- 問題分析の支援
- 情報構造化
- ドキュメントとレポートの作成
3. 実践的なプロンプト作成
- 効果的なプロンプトの作成方法
- コンテキスト、目的、制約
- 出力の反復的改善
4. ビジネス分析を支援するAI
- ビジネス問題の定義
- 仮説の作成
- シナリオ分析
5. AI支援の分析ドキュメンテーション
- ビジネス要件
- プロセス説明
- ワークショップのメモと要約
日常業務にAIを統合する
- 生成AIは思考支援ツール、代替手段ではない
- AI出力の批判的評価
- コンテンツの検証と検査
- 機械的な自動化を避ける
2. ステークホルダーとのコミュニケーションにおけるAI
- コミュニケーションと更新の準備
- 複雑な内容を簡素化する
- 異なる聴衆向けにメッセージを調整する
3. リスクと責任
- データのプライバシーと機密性
- AI生成コンテンツに対する責任
- 倫理的配慮
4. ビジネスアナリストのワークフローにAIを組み込む
- 実践的なユースケースシナリオ
- 生産性ツールとの統合
- チームのベストプラクティス
要求
- データ分析、レポート作成、またはビジネスプロセス支援に関連する職務での実務経験。
- 技術スキル:MS Excel(LOOKUP関数、ピボットテーブル、基本的なチャーティング)の使用能力。
- ドメイン知識:自社のビジネスエリアにおける主要パフォーマンス指標(KPI)の基本的理解と、組織内のデータライフサイクルに関する熟悉度。
対象者
- ビジネスアナリストとシステムアナリスト。
- 製品オーナーと製品マネージャー。
- ビジネスコンサルタント。
- 必要条件エンジニアリング専門家。
14 時間
お客様の声 (1)
レッスン
Angela - PT Andalan Teknologi Bersama
コース - Introduction to Business Analysis: Defining Successful Projects
機械翻訳