コース概要

生成AIの基礎と応用

  1. 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

  1. 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

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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