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期間 14 時間
コース概要
GenAIの基礎と応用
生成AIの導入
- GenAIとは何か、そしてその仕組み
- 言語モデルとその限界
- AI支援業務における人間の役割
ビジネスアナリスト向けGenAI
- 問題分析における支援
- 情報の構造化
- 文書とレポートの下書き作成
実践的なプロンプトリング
- 効果的なプロンプトの作成方法
- コンテキスト、目標、制約条件
- 出力の反復的な改善
ビジネス分析の支援
- ビジネスプロブレム定義
- 仮説の構築
- シナリオ分析
AI支援による分析文書化
- ビジネス要件
- プロセス記述
- ワークショップノートの要約
日常業務フローへのAI統合
GenAIは代替ではなく思考の補助ツール
- AI出力の批判的評価
- コンテンツの検証と検証
- 無思慮な自動化の回避
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アップデートの準備
- 複雑なコンテンツの簡素化
- 異なる視聴者層に向けたメッセージの調整
リスクと責任
- データプライバシーと機密保持
- AI生成コンテンツに対する責任
- 倫理的配慮
AIを用いたカスタムBAワークフローの構築
- 実用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役割での実務経験。
- 技術スキル:MS Excelの習熟度(参照関数、ピボットテーブル、基本的なチャート作成)。
- ドメイン知識:自身のビジネス領域におけるKPI(重要業績評価指標)の基礎的理解と、組織内のデータライフサイクルへの familiarity。
対象読者
- ビジネスアナリスト、システムアナリスト。
- プロダクトオーナー、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。
お客様の声 (2)
実践的な部分
Daniela Mirevska
コース - Business Process Modelling in BPMN 2.0
機械翻訳
トレーナーは自分の知識を共有し、素晴らしい雰囲気を作り出しました。
Agnieszka Dubanska - Narodowy Fundusz Zdrowia
コース - Modelowanie procesów biznesowych z wykorzystaniem UML i BPMN
機械翻訳