AI開発・RPA・データ利活用AIリスキリング研修社員のAI活用知識やデータ分析スキルが高まる

期待できる効果
  • Pythonを用いた業務効率化のシステムを実装できるようになる
  • データ集計や視覚化の自動化による業務効率化や高い精度でのデータ分析ができる
  • AIサービスの導入や開発ベンダーのマネジメントができるようになる

AIリスキリング研修では、AIについての基本知識を学ぶのはもちろん、Pythonを用いてインターネット上のデータ収集・分析をしたり、AIのシステム構築するためのスキルを学びます。

AIについての理解が深まるだけでなく、業務効率化のためのスキルも身につくため、社員のリスキリングを検討している方にもおすすめです。

さまざまな企業から選ばれています

Before

  • 新人エンジニアとのコミュニケーションや、先輩社員が教育に時間を割くうえでの負担が大きかった
  • AIを自社のビジネスにどのように活用できるかイメージができなかった
  • 世の中でリスキリングへ取り組む企業が増えるなかで、出遅れを感じていた

After

  • 研修で新人エンジニアの技術理解が進んだことで、開発業務がスムーズに進み社内教育の負担も軽減された
  • AIの活用例や技術面について理解が深まり、自社のビジネスにAIを取り入れることができるようになった
  • AI人材が増えたことで、業務効率化やAIを活用したシステムの実装・導入が進むようになった
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AIリスキリング研修の特徴

  • 特徴1実務に直結するスキルが身につく
    体系的なIT知識が身につく

    知識をインプットするだけではなく、プログラミング演習や業務データの分析演習を通じて、実務に直結するスキルを身につけます。

  • 特徴2研修のカスタマイズができる

    貴社の業務上の課題感や目的に合わせて、カリキュラムや研修スケジュールを柔軟にカスタマイズできます。お気軽にご相談ください。

  • 特徴3研修の成果が確認できる

    学習管理システム(LMS)での進捗管理はもちろん、日報、理解度テストの結果、開発した成果物など、様々な角度から研修効果を測定できます。

研修カリキュラム

AI基礎研修

AIリスキリング研修では、AIをビジネス活用するうえでのリテラシーを高めたうえで、AIシステム開発に欠かせないPythonの学習、AIやRPAのシステム開発演習を行います。

AIシステムでは、Scikit-learn、NumPy、Pandas、Matplotlib等、AIの機会学習分野に必要なオープンソースのライブラリを活用し、Webサービス等でよく見かける商品のレコメンド(推薦)、ニュース記事のカテゴリ分類、画像のカテゴリ分類といった機能を実装します。

RPAでは、プログラムでExcelの操作を自動化する方法や、インターネット上から自分の業務に必要な情報を自動収集する仕組みを作りますので、さまざまな職種において業務に活用できるようになります。

また、社内外のcsvやエクセルデータを読み込ませて、加工、集計、グラフ化するシステムの構築方法と、分析方法について学習。取り込んだデータから仮説を立てて問題分析する演習も行いますので、データを実務に活かせるようになります。

対象者

  • ビジネスにおけるAIの活用事例を知りたい方
  • DX推進のために社員に最新のIT知識を身につけさせたい方
  • 社員のリスキリングにあたり、AIの技術的な知識を深めたい方

研修の目的

  • AIを活用した機能をプログラミングスキルを身につけたい
  • 技術的な知識を身につけ開発マネジメントをできるようにしたい
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最先端ITリテラシー
項目 内容
ネットワークインフラ基礎
  • ネットワークの種類(LAN/WAN)、LANの接続形態(スター型/バス型/リング型)
  • 通信プロトコル、OSI参照モデル、TCP/IPモデル
  • グローバルIPアドレスとプライベートIPアドレス
  • ネットワークを構成する装置(LANケーブル、ルーター、ハブ、スイッチなど)
Webサイト制作基礎
  • インターネットの歴史、仕組み
  • HTML、CSS
  • JavaScript
Webプログラミング基礎
  • 実際のプログラミング言語を動かしてみよう
  • そもそもプログラムとは?、プログラミング言語の分類、言語プロセッサ
  • プログラミング言語の種類と特徴
Webサーバー基礎
  • WWW,サーバー、ブラウザ、URL
データベースサーバー基礎
  • データベース管理システム
  • データベースモデル(階層型、ネットワーク型、リレーショナル型)
ビッグデータ基礎
  • リレーショナルデータベース、構造
クラウドサービス基礎
  • クラウドの3つのサービス形態
  • AWS、GoogleCloudPlatform、Azure
スマートコミュニティ基礎
  • IoTとは
  • ECHONET Lite
AI技術基礎
  • 各業界のAI利用
  • AIの技術
今後のITを支えることが予想される技術
  • 5G
  • ブロックチェーン
  • NFT
  • 量子コンピューター
  • Web3
  • メタバース
Python
項目 内容
基本文法
  • プログラムの書き方
  • 文字列と変数
  • 基本的な演算
  • リストとタプル
  • 辞書と集合
  • 条件文
  • 繰り返し文
関数とオブジェクト指向
  • 関数
  • オブジェクト指向
  • ファイルの読込みと書込み
  • datetimeモジュール
Djangoフレームワーク
  • Djangoフレームワーク
  • データベースの基礎
各種機能の実装1
  • モデルの応用
  • テンプレート
  • フォーム
各種機能の実装2
  • ユーザー認証機能
  • CRUD機能の応用
お問合せフォーム
  • お問合せフォームのユーザー画面
  • お問合せフォームの管理者画面
ECサイト1
  • 検索機能
  • 初期設定とユーザーモデル
  • モデルとセッション
ECサイト2
  • ビューとデザインテンプレート
Excel操作
項目 内容
RPA概論
  • 人工知能とは
  • 機械学習とは
  • RPAとは
  • RPAの種類の紹介
  • スクレイピングとは
  • この研修のゴール
基本文法
  • プログラムの書き方
  • 文字列と変数
  • 基本的な演算
  • リストとタプル
  • 辞書と集合
  • 条件文
  • 繰り返し文
  • 関数
オブジェクト指向
  • オブジェクト指向
  • ファイルの読込みと書込み
  • datetimeモジュール
Pythonを用いてのExcel操作実践
  • Excelの読み書き
  • Excelファイルの読み込み
  • シート選択
  • シート名の確認と変更
  • シートの変更保存
  • アドレス「A1」のセルの選択
  • セルの値の読み書き
  • セルへの書き込み
  • セルの数式の書き込み
データ分析基礎
項目 内容
Python基礎1
  • Anaconda(Jupyter Notebook)の使い方
  • プログラムの書き方
  • 基本文法
  • 演習:Pythonの基本文法1(変数、演算)
  • 演習:Pythonの基本文法2(リスト、辞書)
  • 演習:Pythonの基本文法3(繰り返し文、リスト、条件文)
Python基礎2
  • 関数
  • 演習:Pythonの基本文法4(関数)
  • クラス・インスタンスの概要
  • ファイルの読込みと書込み
  • 演習:Pythonの基本文法5(ファイル操作)
  • datetimeモジュール
  • 演習:Pythonの基本文法6(日時の扱い)
データ分析
  • データ分析とは
  • 演習:基本処理(変数、文字連結)
  • 演習:リストとループ処理の組み合わせ
  • 演習:関数
  • 演習:ファイルの読み書き
  • Pandasの利用
  • 演習:Pandasを用いた計算
データの取込みから集計までの流れ
  • データの読み込み
  • データの全体像を把握
  • データの結合(ユニオン、ジョイン)
  • データ検算と各種統計量の確認
  • データ集計(月別、商品別)
データの整形
  • データの揺れ
  • 揺れを補正(商品名、金額表記、日付)
  • 顧客名をキーに2つのデータを結合
  • 計算しやすく加工したデータで再計算
  • 演習:データの揺れあり/なしで集計する
データの可視化1
  • 顧客データの読み込みと整形
  • 顧客データの集計
  • 利用履歴データの集計
  • 顧客データと利用履歴データを組み合わせて分析
  • 演習:データを可視化して読み取れる情報
データの可視化2
  • 月別売上の推移を可視化
  • 売上からヒストグラムを作成
  • 都道府県別の売上を集計して可視化
  • 店舗を絞り込んで可視化
  • トグルボタンで地域データを抽出
  • 日付を指定してデータを抽出
仮説に基づいた分析
  • カスタマージャーニーを考えたデータ分析
  • 演習:キャンセル理由の仮説を考える
  • 仮説を検証
  • 特定店舗の売上を可視化(Excel、グラフ)
  • 演習:顧客の行動履歴から退会ユーザーと継続ユーザーの違いを分析
RPA
項目 内容
RPA概論、Python基礎
  • RPAとは
  • Webスクレイピングとは
  • 必要なソフト(Anaconda、Jupyter notebook、BeautifulSoup)
  • Jupyter notebookの使い方
  • Pythonの基本文法1(画面出力)
  • Pythonの基本文法2(変数、データ型)
  • Pythonの基本文法3(配列、ループ)
  • Pythonの基本文法4(条件分岐)
  • Pythonの基本文法5(関数)
JavaScriptの文法1
  • 変数、データ型、配列
  • 算術演算子と代入演算子
  • if文による条件分岐
  • ループ処理(for、while)
  • 繰り返し処理の中断とスキップ
HTML・CSS
  • Webサイト構築に必要な技術
  • HTMLの基本的なタグ
  • ハイパーリンク、フォーム
  • CSS概要、基本文法
  • セレクター
一般的なWebサイトの情報収集(初級編)
  • Webスクレイピングの基本
  • BeutifulSoupを利用したデータ取得
  • Pythonによるファイルの読み書き(txt形式)
  • Pythonによるファイルの読み書き(csv形式)
  • 演習:ニュース記事の情報をCSVにまとめる
会員サイトの情報収集(中級編)
  • ログイン認証を必要とする会員サイトのWebスクレイピング
  • Selemniumを利用した自動ページ遷移
  • 演習:会員サイトの情報の自動取得
  • 演習:競合調査への利用(アイデア出し)
正規表現を用いたデータ取得(上級編)
  • 正規表現とは
  • 正規表現を扱うPythonの命令
  • 演習:Webページの情報を正規表現で取得
  • 演習:競合調査の実践
AIプログラミング
項目 内容
AIプログラミングに必要な数学知識
  • 線形代数
  • 微分積分
  • 確率・統計
  • ベクトル・行列
機械学習と深層学習の概念
  • AIの基礎
  • 機械学習のアルゴリズムの種類
  • 人工知能とWebの連携
推薦システム
  • 推薦アルゴリズムの種類
  • 推薦アルゴリズムの原理
  • 開発環境の構築
  • 役に立つライブラリ
  • 推薦システムの作成
  • 評価データの前処理
  • データの可視化
  • ピボットテーブルの作成
推薦システムの応用
  • 基本概念
  • 実装の流れ
  • 評価データの加工
  • モデルの訓練
  • 数値の加工
  • モデルの精度測定
  • 製品の推薦
機械学習
  • 機械学習の種類
  • 機械学習の流れ
テキスト分類
  • テキストライブラリの準備
  • テキストを数値に変換
  • TF-IDF値の計算
  • MeCabのインストール
  • TF-IDF値の計算
データの収集および整形
  • 学習モデルの構築
  • 学習モデルのテスト
  • Kerasのインストール
  • データ収集
  • ニューラルネットワーク
  • CNNの構造
  • CNNモデルの実装
  • モデルの訓練
  • 指定した画像を分類

時間数・日程

68時間
※カリキュラム内容や時間数のカスタマイズができますので、お気軽にご相談ください。
※開催日程は貴社のご要望をお伺いしご提案いたします。

参考価格

¥635,800

※5名でお申込みした場合の1人あたりの料金です。
※1名からの実施が可能です。お申込み人数が多いほど、1名あたりの受講料が割引されます。

受講者数や研修時間、カリキュラムのカスタマイズ、講師派遣などに応じて料金が変動しますので、個別のお見積もりはお問い合わせください。また、ご予算にあわせたご提案もできますので、まずはお気軽にお問い合わせください。

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受講形式

インターネット・アカデミーの研修は、さまざまな形式に対応しています。「基礎はeラーニングで演習は集合研修」「講師派遣とリモートを組み合わせる」など、複数の形式の併用もできますので、お気軽にご相談ください。

  • リモート集合研修
  • 実地での集合研修
  • 講師派遣
  • eラーニング

Web開発会社の開発・マネジメントのノウハウをカリキュラム化現場の実務が研修で学べる

インターネット・アカデミーのグループ会社ではWeb開発・Saasサービスを手掛けています。実務で用いられている開発ノウハウをカリキュラム化し、研修で還元しています。

理解度チェック・アセスメントなど学習効果を可視化できる学習管理システム(LMS)

インターネット・アカデミーの学習管理システム(LMS)では「研修後の知識定着度を可視化したい」「社内報告のためのアセスメントがほしい」など、研修担当者の悩みにこたえる機能を搭載。学習の進捗管理から、さまざまな角度からの研修効果測定が行えます。

  • 研修テーマごとに受講した社員の理解度をダッシュボードで確認できます。
  • テストの結果を元に社員ごとのスコアをグラフで可視化。社内の平均スコアとの比較もできます。
  • 受講態度や理解度といった講師からのフィードバックによる定性評価にも対応しています。

AI系の研修を受けた企業からのコメント

日本アクセス株式会社

講師の説明や教材の完成度が非常に高く、分かりやすかったです。Pythonは、掘り下げて学習させてもらいましたので、今後は深いところで活用できそうです。AIのアルコリズムも以前はニューラルネットワークだけだと思っていましたが、今回は他のものも学ぶことができました。
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株式会社 横河ブリッジ

ITリテラシーとAIプログラミングの研修を受講させていただきましたが、AIプログラミング講座は初めて聞く話が多くあり、大変勉強になりました。またこの講座で2人の研修講師にお世話になったのですが、IT技術が日常生活でどのように活用されているのか、お二人とも講義がわかりやすく、丁寧に説明してくださいました。
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助成金で費用負担を軽減

インターネット・アカデミーのIT研修では、要件を満たすことで厚生労働省の人材開発支援助成金が利用できます。研修費用に対する経費助成と、受講中の賃金に対する賃金助成の両方が支給されます。

この助成金制度ではいくつかのコースが用意されており、研修目的に合わせて使用できる制度をご提案いたします。

経費助成+賃金助成
※eラーニングの場合、賃金助成は支給されません。
DX人材育成の研修で使える
事業展開等リスキリング支援コース
  経費助成 賃金助成 年間限度額
中小企業 75% 960(1人1時間) 1億
大企業 60% 480(1人1時間) 1億
新卒研修など幅広いテーマの研修で使える
人材育成支援コース
  経費助成 賃金助成 年間限度額
中小企業 45% 760(1人1時間) 1000万
大企業 30% 380(1人1時間) 1000万円

助成金を使った研修の事例紹介や、貴社が研修を行った場合に支給される助成額シミュレーションも承っています。お気軽にご相談ください。

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IT研修・DX人材育成についてのご相談

法人サービスの電話お問合せ窓口
03-3341-3781
受付時間(平日・土日) 10時-21時

IT人材育成に精通したコンサルタントに無料でさまざまな相談をしていただけます。お気軽にご相談ください。

たとえばこんな相談ができます
  • 人材育成計画を立てるために人材育成の事例などをとりあえず聞きたい
  • 助成金の使い方や、支給額のシミュレーションを知りたい
  • 自社の業務や受講者のレベルにあったカリキュラムを提案してほしい

5/2(木)~5/5(日)まで休業となります。お問い合わせいただいた内容については、6日以降に順次ご連絡を差し上げます。

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