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コース概要

大規模ビジネス運用におけるAIの基礎知識

  • 企業におけるAI駆動型自動化の定義
  • プロンプトエンジニアリングが効率性向上に及ぼす影響
  • AI自動化を大規模展開する際の主な課題

高度なプロンプトエンジニアリング戦略

  • 複雑なワークフロー向けの効果的なプロンプト設計法
  • 企業レベルの運用においてAI応答を最適化する手法
  • AIの偏り低減および解釈性向上に向けた取り組み

AIによる意思決定と分析支援

  • 予測分析のためにAIを活用する方法
  • AIプロンプトを用いてビジネスインテリジェンスを強化する手段
  • データの正確性と意思決定の信頼性を担保する方法

企業向けワークフローのAI自動化手法

  • AI駆動型プロセス自動化システムの構築法
  • 企業内各種システム(ERPやCRMなど)とAIモデルの統合方法
  • AIベースのワークフローの監視・最適化手法

AI運用におけるガバナンス、セキュリティおよびコンプライアンス管理

  • ビジネス自動化分野で責任あるAIの利用を確保するための取り組み
  • データプライバシー、セキュリティおよびAI関連法規制への対応策
  • AIによるリスク防止や不具合対処のための管理手法

ケーススタディと業界実例紹介

  • AI自動化が成功した企業事例
  • 大規模AI導入プロジェクトから得られる教訓
  • 今後のAI活用ビジネス運用の展望と動向

実践型ワークショップ

  • 企業向けAI自動化ワークフローの構築練習
  • ​実際のビジネスシーンで活用できるようAIプロンプトを微調整する手法
  • AIにより強化された意思決定プロセスのシミュレーション実践

総括および今後の取り組みについて

要求

  • ビジネス自動化におけるAIの利用法に関する十分な知識があること
  • データ分析や意思決定プロセスに関する実務経験があること
  • 企業向け自動化ツールおよびAIフレームワークに精通していること

対象者

  • 企業向けAIチーム
  • 自動化担当の専門家
  • ビジネスアナリスト
 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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