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コース概要
AI基礎知識:概念、種類、誤解
- 人工知能とは何か、また何ではないか
- ナローAIと汎用AI(AGI)の違い
- 機械学習、深層学習、データサイエンス
- 技術用語を使わずに機械学習の仕組みを理解する
ビジネスにおける生成AIとAIエージェント
- 生成AIの機能と限界
- AIエージェントとその動作原理
- 生成AIの一般的なビジネス応用
- ハルシネーション(幻覚)と現在のツールの限界
データ準備度:AIの基礎
- 構造化データと非構造化データ
- データ品質とその主要な次元
- マネージャーのためのデータガバナンスの基礎
- なぜAIの前にデータ準備が重要なのか
AIがビジネス価値を生み出す場所
- AI機会マトリクス
- AIユースケースのためのバリューチェーン分析
- 主要活動と補助活動
- 最大の価値を生み出すプロセス
AI成功事例と学び
- 各業務機能における現実世界のAI応用
- 成功した導入が成功した理由
- 一般的な失敗パターンとその回避法
ワークショップ:部門別AI機会の特定
- 部門のプロセスとペインポイントのマッピング
- 各業務領域におけるAIユースケースのアイデア出し
- AI機会キャンバスの完成
- 部門間の調査結果の共有とディスカッション
最大価値のためのAIユースケースの優先順位付け
- 価値と実現可能性のスコアリング
- クイックウィンと戦略的賭け
- AIプロジェクトファネル
- 最初に追求すべきユースケースの選択
AIガバナンス:役割、委員会、説明責任
- 組織内でAIをリードすべき人物
- ガバナンスの役割、委員会、責任
- 卓越センター(CoE)と分散型所有権
- AIガバナンスのベストプラクティス
セキュリティ、リスク、責任あるAI
- 情報セキュリティとデータ保護の制約
- AIイニシアチブのリスクアセスメント
- 倫理ガイドラインと責任あるAIの使用
- 信頼できるAIの構築
AI対応組織の構築
- AI成熟度評価
- AIの軌跡におけるスキルと能力
- チェンジマネジメントと文化的準備度
- AI戦略サイクル
ワークショップ:AI導入ロードマップとアクションプランの作成
- 機会マップの統合
- フェーズ、クイックウィン、マイルストーンの定義
- オーナー、メトリクス、ガバナンスチェックポイントの割り当て
- 初期ロードマップと次のステップの作成
要求
- 技術的知識やプログラミングの経験は不要です。
- ビジネスやマネジメントの文脈でAIを応用することへの関心。
対象者
- 上級マネージャーおよび部門責任者。
- ゼネラルマネージャーおよび経営幹部。
- デジタル化やトランスフォーメーションイニシアチブの責任者。
16 時間
お客様の声 (2)
トレーナーは忍耐強く、とても親切です。彼はその分野に精通しています。
CLIFFORD TABARES - Universal Leaf Philippines, Inc.
コース - Agentic AI for Business Automation: Use Cases & Integration
機械翻訳
オーディエンスの提案に応じて柔軟に対応できる。つまり、その場でリアルなAIエージェントのシナリオを構築できる能力。
Brett McLaren - Zoll Itamar
コース - ChatGPT for Productivity: A Beginner’s Guide
機械翻訳