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コース概要
Gen AIの基礎と応用
- 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
- 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
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