Qwen Chatの職場におけるガバナンスと適切な使用のトレーニングコース

This instructor-led, live training in 日本 (online or onsite) is aimed at advanced-level AI developers and enterprise architects who wish to customize and deploy Qwen for various enterprise applications.

By the end of this training, participants will be able to:

• Customize Qwen to meet specific enterprise needs.
• Deploy Qwen in a cloud or on-premise environment.
• Integrate Qwen with existing enterprise systems and applications.
• Monitor and optimize the performance of Qwen-based solutions.

Qwen Chat is an AI-powered assistant designed to streamline daily business activities by helping users summarize content, generate communications, and organize information efficiently.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at beginner-level users who wish to enhance their productivity through practical, non-technical AI assistance in day-to-day office workflows.

At the conclusion of the program, participants will be equipped to:

• Leverage Qwen Chat to generate clear and effective written content.
• Summarize documents and extract key information for decision-making.
• Streamline meeting preparation and internal communications.
• Use AI to support research, data organization, and routine administrative tasks.

Format of the Course

• Instructor explanations combined with interactive demonstrations.
• Scenario-based practice exercises for real office use cases.
• Hands-on application with guided AI workflows.

Course Customization Options

• For tailored training aligned with your organization’s workflows, we can customize the agenda to match your needs.

Qwen Chatは、AIを活用したアシスタントで、組織が高品質な内部コンテンツと知識資産を作成、整理、管理するのを支援します。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、AIを使用してドキュメンテーション作業を効率化し、コンテンツの正確性を向上させ、知識管理プロセスを強化したい中級レベルの専門家向けです。

このトレーニングを終了後、参加者は以下のことができます：

• 内部ドキュメントをクリアで一貫性のある形に整理します。
• ポリシー、SOP、ガイドラインを生成し、改善します。
• 内部使用のための正確なFAQと知識ベース記事を作成します。
• AIを使用してコンテンツ更新、バージョン管理、ガバナンスを支援します。

コースの形式

• 対話的なディスカッション付きの講師主導のデモンストレーション。
• 実際のドキュメンテーションシナリオを使用した実践的な演習。
• 内部知識資産の管理に焦点を当てた実践的な活動。

コースカスタマイゼーションオプション

• このトレーニングのカスタマイズ版は、組織のコンテンツワークフローとドキュメンテーション基準に合わせてアレンジできます。

Qwen Chat is a versatile AI-powered assistant designed to improve communication, boost response quality, and support scalable customer service operations.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level professionals who wish to use Qwen Chat to streamline support tasks, enhance client interactions, and strengthen communication consistency across teams.

Upon completion of this training, participants will gain the skills to:

• Create effective AI-assisted support responses.
• Develop reusable templates for common inquiries.
• Apply prompt strategies for accurate and reliable outputs.
• Leverage Qwen Chat to improve follow-up, escalation, and documentation workflows.

Format of the Course

• Guided demonstrations with practical examples.
• Hands-on exercises modeled after real support scenarios.
• Interactive practice sessions using a live-lab environment.

Course Customization Options

• Custom adaptations may be arranged to align with your organization’s support workflows and communication standards.

Qwen Chatは、チームが洞察を抽出し、複雑な資料を要約し、ビジネスインテリジェンスのワークフローを加速するためのAI駆動型分析およびドラフト作成ツールです。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、Qwen Chatを使用して市場調査、競合分析、戦略レポートを強化したい中級レベルの専門家向けです。

このトレーニングを修了すると、参加者は以下を行うことができます：

• 業界レポートや大量の文書を効率的に要約する。
• 明確で構造化された競合比較を作成する。
• ビジネスブリーフ、SWOT分析、洞察要約を作成する。
• 情報収集を加速するプロンプトワークフローを開発する。

コース形式

• 丁寧な説明でサポートされる実践的なデモンストレーション。
• 実際の市場分析タスクに焦点を当てたシナリオベースの演習。
• ライブラボ環境を使用した手動活動。

コースカスタマイズオプション

• トレーニングは、組織の市場調査および競合インテリジェンスワークフローに合わせて調整することができます。

This instructor-led, live training in 日本 (online or onsite) is aimed at advanced-level NLP specialists, data scientists, and AI researchers who wish to integrate Qwen into their NLP workflows.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the architecture and features of Qwen.
• Utilize Qwen for advanced NLP tasks, including text generation, analysis, and transformation.
• Integrate Qwen into AI applications for processing natural language data.
• Optimize NLP workflows using Qwen APIs and libraries.
• Evaluate and fine-tune Qwen models for specific tasks.