Qwen Chatによる市場調査、競合分析、ビジネスインテリジェンスの実践のトレーニングコース

日本（オンラインまたは現地開催）で実施される本講座は、AI開発者やエンタープライズアーキテクトを対象とし、Qwenを企業向け用途に合わせてカスタマイズ・導入したい方々のために用意されています。

受講後には以下の能力が身につきます：

• 企業の要件に応じてQwenを柔軟にカスタマイズする
• クラウド環境やオンプレミス環境内でQwenを導入する
• 既存のエンタープライズシステムやアプリケーションとQwenを連携させる
• Qwenベースのソリューションのパフォーマンスを継続的に最適化・管理する

This instructor-led, live training in 日本 covers the core concepts and hands-on fundamentals of Qwen Chat for business productivity, helping participants build practical skills that apply directly to real-world office workflows and modern business needs.

Qwen Chatは、組織が高品質な内部コンテンツおよび知識資産の作成、整理、維持をサポートするように設計されたAIベースのアシスタントです。

このインストラクター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を活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と考える中級レベルのプロフェッショナルを対象としています。

本トレーニングを修了した後に、参加者は以下ができるようになります：

• 明確性と一貫性を保ちながら、内部ドキュメントの整理と構造化を行う。
• ポリシー、SOP（標準業務手順書）、ガイドラインの作成と改善を行う。
• 内部利用のための正確なFAQおよびナレッジベース記事を作成する。
• AIを活用してコンテンツの更新、バージョン管理、ガバナンスをサポートする。

コース形式

• 双方向討論を伴うインストラクター主導のデモ。
• 実際のドキュメンテーションシナリオを用いた実践演習。
• 内部知識資産の管理に焦点を当てた実践活動。

コースのカスタマイズオプション

• 組織のコンテンツワークフローやドキュメンテーション基準に合わせたカスタマイズ版トレーニングを手配できます。

This 14-hour instructor-led training in 日本 focuses on using Qwen Chat to streamline customer support and improve communication. Participants will learn prompt engineering, template creation, and workflow integration to boost response quality and ensure consistency.

Qwen Chatは、AI駆動型のコミュニケーションおよび生産性向上ツールであり、職場全体においてコンプライアンスに準拠した、倫理的で責任ある利用を確保するために、慎重なガバナンスが必要です。

本トレーニングは講師指導によるライブ形式（オンラインまたはオンサイト）で実施され、組織内でQwen Chatの責任ある利用ポリシーやガバナンスフレームワークの開発、導入、監督に関心を持つ初級者から中級者レベルのビジネスプロフェッショナルを対象としています。

本トレーニング修了後、参加者は以下の能力を身につけます：

• Qwen Chatの導入における基礎的なガバナンス実務の確立。
• データプライバシー要件に整合した責任ある利用ガイドラインの定義。
• 安全でコンプライアンスに準拠したプロンプト利用フレームワークの設計。
• 監視、監査証跡、および執行メカニズムの実装。

コース形式

• 実世界の事例を交えた講師によるディスカッション。
• ポリシー構築演習および協働ワークショップ。
• ライブラボ環境でのガバナンスシナリオを用いた実習。

コースのカスタマイズオプション

• 組織のコンプライアンス、ガバナンス、および運用要件に合わせてトレーニング内容を調整可能です。

本講座はインストラクター主導の実践的トレーニングで、日本（オンラインまたは対面形式）にて、Qwenを自社のNLPワークフローに統合したい上級レベルの自然言語処理専門家、データサイエンティスト、AI研究者向けとなります。

受講完了後には以下のことが可能になります：

• Qwenの仕組みや特徴を正しく理解できる
• テキスト生成・分析・変換など高度なNLPタスクにQwenを活用できる
• 自然言語データ処理用AIアプリケーションにQwenを統合できる
• QwenのAPIやライブラリを用いてNLPワークフローを最適化できる
• 特定用途向けにQwenモデルを評価・微調整できる