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コース概要

Gen AIの基礎と応用

  1. 生成AIの紹介
  • Gen AIとは何か、そしてどのように機能するか
  • 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のためのGen AI

  • 問題分析の支援
  • 情報の構造化
  • 文書とレポートのドラフト作成

3. 実践的なプロンプトエンジニアリング

  • 効果的なプロンプトの作り方
  • コンテキスト、目的、制約条件
  • 出力の反復的な改善

4. ビジネス分析の支援

  • ビジネス課題の定義
  • 仮説の策定
  • シナリオ分析

5. AI支援による分析文書の作成

  • ビジネス要件
  • プロセス記述
  • ワークショップのノートおよび要約

日常ワークフローへのAIの統合

  1. 思考の補助ツールとして、代替としてのGen AI
  • AI出力の批判的評価
  • コンテンツの確認と検証
  • 無思慮な自動化の回避

2. ステークホルダー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資料の準備
  • 複雑なコンテンツの簡素化
  • 異なる対象者に向けたメッセージのカスタマイズ

3. リスクと責任

  • データプライバシーと機密性
  • AI生成コンテンツに対する説明責任
  • 倫理的な考慮事項

4. AIを活用した独自のBAワークフローの構築

  • 実践的なユースケースシナリオ
  • 生産性ツールとの統合
  • チーム内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役割での専門経験。
  • 技術スキル:MS Excelの習得(ルックアップ関数、ピボットテーブル、基本的なグラフ作成)。
  • ドメイン知識:自社のビジネス領域における主要業績評価指標(KPI)の基礎的な理解と、組織内でのデータライフサイクルに関する親しみ。

対象者

  • ビジネスアナリストおよびシステムアナリスト。
  • プロダクトオーナーおよびプロダクトマネージャー。
  • ビジネスコンサルタント。
  • 要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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