AIスキルの獲得及びAI人材育成の学び方を学ぶ講座
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あなたはUdemyの人工知能／機械学習系の講座選択やスキル獲得方法に悩まれていませんか？ Udemyなどのオンライン講座は安く気軽に人工知能を学ぶ講座が提供されている一方で、体系立てて講座が提供されていないため、どのように講座を選択し、スキルアップを進めていけばよいのか不明確なところが欠点となっています。 本講座では機械学習・人工知能関連の様々なオンライン講座／オフライン講座を実際に学習し、自身も人工知能講座を提供している講師により、最適な講座選択や、AIスキル獲得の仕方をお教えするガイドラインとなる講座です。 本講座を利用して、Udemyを利用したAIスキルの獲得を効果的に進めてください。
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AIスキルの獲得及びAI人材育成の学び方を学ぶ講座
- 5. 株式会社エデュテックパートナーズ 本講座の目的 人工知能スキルを身に着けたいけど、どのようなスキルをど こまで身に着ければ良いのでしょうか？ AIのための数学講座：少しづ つ丁寧に学ぶ人工知能向けの 線形代数/確率・統計/微分 【キカガク流】人工知能・機 械学習 脱ブラックボックス 講座 非エンジニア／超初心者のた めの人工知能（AI/機械学 習）を活用したビジネスモデ ル立案講座 みんなのAI講座 ゼロから Pythonで学ぶ人工知能と機 械学習 【世界で5万人が受講】実践 Python データサイエンス どの講座を受講 すれば良いの？
- 9. 株式会社エデュテックパートナーズ 本講座のゴール • AI活用／AI開発とはどのようなものなのか理解します。 • あなた自身が学ぶべきスキルを理解するために、AI開発プロジェクト に必要なAIスキル体系を理解します。 • あなた自身がデータサイエンティストを目指すために、AIスキル獲得 のためにUdemy講座を利用したスキル獲得方法をお教えします。 • Udemyの代表的なAI／機械学習／データ分析系の講座と学べる範囲 について理解します。
- 12. 株式会社エデュテックパートナーズ 会社名 設立 本社 ￮ テクノロジー研修事業 ￮ コンサルティング事業 事業内容 株式会社エデュテックパートナーズ 2017年12月 （株式会社KANATAにて2017年4月よりサービス開始し、その後独立） 東京都新宿区西新宿1-8-3 西新宿GFビル ￮ 代表：柴田真吾 ￮ 連絡先：03-6403-4974 ￮ mail: shingoshibata@edutech.co.jp 会社紹介
- 13. 株式会社エデュテックパートナーズ 担当者のノウハウ・スキル 柴田真吾：アクセンチュア／KPMG FAS出身 テクノロジーとビジネス全般の様々なコンサルティング経験 を有し、IoT戦略やアナリティクス経験あり • 新規事業立案 • M&A戦略策定 • 各種デューデリジェンス （財務、IT、ビジネス） • 買収後統合支援 • 業務見える化／BPR • SQLデータベース分析 • レコメンデーションモデル構築 • コンビニの売上予測分析 • 機械学習やディープラーニングモデ ルによるモデル構築 • Watsonによるアプリ構築 • IT戦略立案／IoT戦略立案 • IT企画・要件定義・設計・移行 • プロジェクト管理 • サイバーセキュリティ • Arduinoによるセンサーデバイス構築 • 各種クラウドの活用・構築 （GCP/AWS/Bluemix/Azure） • WEBディレクション • UXデザイン • WEBアプリ構築 • デジタルマーケティング • デザイン思考による事業立案 ビジネス 業務系IT アナリティクス WEB×デザイン ビ ジ ネ ス よ り 伝統的コンサル デジタル シ ス テ ム よ り 主なプロジェクト・業務経験
- 14. 株式会社エデュテックパートナーズ 創業から1年間でのオフラインの大小さまざまな対外セミナー を50回以上実施し、総受講生国内外989人を達成 アジア・太平洋電気通信共同体 （APT） ◼ アジア14か国の通信行政担当者様へAI×IoTビジネ スワークショップを実施 一般社団法人 コンピュータソフトウェア協会 （CSAJ） ◼ IT企業を中心に30名強の方々にAI×IoT時代の戦略 立案セミナーを提供 一般社団法人 人工知能ビジネス創出協会 （AIB協会） ◼ 協会関係企業の方々に40名強の方々にAI×IoT時代 の戦略立案セミナーを提供 大手企業でのセミナー／研修実績 ◼ 伊藤忠商事住生活カンパニー様 ◼ 伊藤忠商事機械カンパニー様 ◼ 日興エレクトロニクス／双日様 ◼ AGC（旧旭硝子）様 ◼ 電通アイソバー様 ◼ インフォコム様 ◼ 東京ガス様 など 講師履歴
- 18. 株式会社エデュテックパートナーズ AIモデル開発の展開 AIモデル開発では、ライブラリー型で提供されるアルゴリズム を活用することが標準的な開発スタイル １．独自アルゴリズム作成 ２．完成アルゴリズム活用 研究者による独自アル ゴリズム開発 公開されたAIモデルを 理解し、構築できる ⇒研究／R＆D段階 既に開発されたアルゴ リズムを借りてモデル 構築 ライブラリーとして既 存アルゴリズムを提供 -Tensorflow -Scikit-learn -Caffe / Caffe2 -Chainer -Torch -Theano -Nxnet -CNTK -Keras
- 19. 株式会社エデュテックパートナーズ AIモデル開発の展開 AIプラットフォーム／学習済AIモデルを活用することでより容 易に素早くAI開発が可能になる １．独自アルゴリズム作成 ２．完成アルゴリズム活用 ３.AIプラットフォーム活用 4.学習済AIモデル活用 研究者による独自アル ゴリズム開発 公開されたAIモデルを 理解し、構築できる ⇒研究／R＆D段階 既に開発されたアルゴ リズムを借りてモデル 構築 ライブラリーとして既 存アルゴリズムを提供 -Tensorflow -Scikit-learn -Caffe / Caffe2 -Chainer -Torch -Theano -Nxnet -CNTK -Keras ライブラリーを活用し た開発を支援する環境 を提供 学習済みのAIモデルを APIサービスとして提供
- 21. 株式会社エデュテックパートナーズ ライブラリー型開発 最も活用されるライブラリーはGoogleが提供するTensorFlow Theano Tensor Flow Torch Caffe MXnet Neon CNTK 学習支援 CNN モデル精度 RNN モデル精度 利用し易さ 速さ 複数 GPU支援 Keras の利用 ++ ++ ++ + ++ + + 利用言語 Python C++ +++ +++ ++ +++ ++ ++ +Python + +++ ++ ++ +++ ++ + Lua Python + ++ + + +C++ ++ ++ + ++ ++ +++ R,Julia Python Scale + ++ + + ++ +Python + + +++ + ++ +C++
- 28. 株式会社エデュテックパートナーズ AIのスキル体系 データサイエンス力を向上するためには数学＜統計学／プロ グラミングの知識が必要 データエンジニア力 データサイエンスの利用環境を実装・運用する力 ビジネス力 課題背景を理解した上で、AIでビジネス課題を解決する力 データサイエンス力 情報処理・人工知能・統計学などを理解し活用する 力 参照：データサイエンティスト協会作成データサイエンティストに求められるスキルセット http://www.datascientist.or.jp/ AIビジネス企画力 （企画立案） 数学 統計学 微分・積分 線形代数 確率統計 プログラミング モデル構築力 R言語 Python ライブラリ／ パッケージの理解 ＡＩモデル 実装力 データ ハンドリング ＡＩ機能 の理解 AI用環境構築 AI用 自社インフラ 環境構築 AI用 クラウド環境構築 データ処理 データ 収集 データ 蓄積 データ 共有 データ 加工 AIビジネス経営力 （戦略・事業立案） AIビジネス推進力 （プロジェクト管理）
- 29. 株式会社エデュテックパートナーズ AIのスキル体系 データエンジニア力はデータ基盤やデータ整備を行うための 技術力が中心 データエンジニア力 データサイエンスの利用環境を実装・運用する力 ビジネス力 課題背景を理解した上で、AIでビジネス課題を解決する力 データサイエンス力 情報処理・人工知能・統計学などを理解し活用する 力 参照：データサイエンティスト協会作成データサイエンティストに求められるスキルセット http://www.datascientist.or.jp/ AIビジネス企画力 （企画立案） 数学 統計学 微分・積分 線形代数 確率統計 プログラミング モデル構築力 R言語 Python ライブラリ／ パッケージの理解 ＡＩモデル 実装力 データ ハンドリング ＡＩ機能 の理解 AI用環境構築 AI用 自社インフラ 環境構築 AI用 クラウド環境構築 データ処理 データ 収集 データ 蓄積 データ 共有 データ 加工 AIビジネス経営力 （戦略・事業立案） AIビジネス推進力 （プロジェクト管理）
- 30. 株式会社エデュテックパートナーズ AIのスキル体系 ビジネス力は技術者と現場のビジネスとをつなげる橋渡し人 材としての力が求められる データエンジニア力 データサイエンスの利用環境を実装・運用する力 ビジネス力 課題背景を理解した上で、AIでビジネス課題を解決する力 データサイエンス力 情報処理・人工知能・統計学などを理解し活用する 力 参照：データサイエンティスト協会作成データサイエンティストに求められるスキルセット http://www.datascientist.or.jp/ AIビジネス企画力 （企画立案） 数学 統計学 微分・積分 線形代数 確率統計 プログラミング モデル構築力 R言語 Python ライブラリ／ パッケージの理解 ＡＩモデル 実装力 データ ハンドリング ＡＩ機能 の理解 AI用環境構築 AI用 自社インフラ 環境構築 AI用 クラウド環境構築 データ処理 データ 収集 データ 蓄積 データ 共有 データ 加工 AIビジネス経営力 （戦略・事業立案） AIビジネス推進力 （プロジェクト管理）
- 40. 株式会社エデュテックパートナーズ 実証実験による成否確認 機械学習／ディープラーニングモデル構築の成否は実施して みなければ分からないため実証実験が必要 【機械学習／ディープラーニングモデルの特徴】 • データを学習させてみて初めて結果がどうなるか分かる • 良いアルゴリズムもデータ次第で成否が決まる • データの整備方法は業界業種で様々であり、収集整備が一番重要 【実証実験の必要性】 • 今使えるデータから何ができるのか見定める • 目的のAI成果を達成するためのアルゴリズムを見定める • トライ＆エラーでAI開発を明確化する
- 43. 株式会社エデュテックパートナーズ Typical problems “Do something with AI or deep learning!” Are you troubled from such type of orders aren't you?
- 44. 株式会社エデュテックパートナーズ With the advancement of Technology, the gap between order companies and vendors is increasing!
- 45. 株式会社エデュテックパートナーズ Business IT Relationships that business uses IT Ex: ERP supports accounting and production management Business AI etc Fusion of business and technology Ex: Business model by IoT and AI Previous technologies utilization Current technologies utilization Fusion of business and technology With the progress of technology, the relationship between business and IT has changed to fusion of business and technology
- 46. 株式会社エデュテックパートナーズ ✓IoT ✓AI ✓Blockchain ✓Your business -vision -mission -core Business New business Fusion of business and technology Creating business utilizing new technologies is essential
- 47. 株式会社エデュテックパートナーズ Fusion of business and technology In particular, the impact of AI on profitability is indispensable for all industries Reference： Prediction of increase in profit dividends by AI in 2035 2017.7 by Accenture Prediction of increase in profit dividends by AI in 2035 AI impact ration Other impact water, electricity, Gas Information and communication Professional Services Art and Entertainment Public service Financial Services Other services Manufacturing industry Transportation and Warehousing Welfare services Forestry and fisheries industry Healthcare Wholesale and Retail Construction Accommodation and beverages Education
- 48. 株式会社エデュテックパートナーズ Failures of AI developments The trend of totally depending AI and IoT businesses on consultants or vendors is increasing The increase of vague requests, such as “We want to use AI/deep learning for our business" ↓ The company is not considering what to do with AI
- 49. 株式会社エデュテックパートナーズ Typical failure patterns in AI developments 1. Considering the introducing AI for business without a purpose. 2. Insufficient data required / poor quality of data 3. AI can achieve purpose, but cannot achieve cost effectiveness 4. A company can't get employee cooperation for AI projects Failures of AI developments As the Company’s AI adoption will become a goal not means, Failure projects are increasing
- 50. 株式会社エデュテックパートナーズ AI Development process AI development requires both business side and analytics and engineering side capabilities POC Result evaluation Decision Making AI Development AI operation Business Skills Analytics Engineering Proof Of concept Finding Business challenges AI Services Model planning Decision Making
- 51. 株式会社エデュテックパートナーズ Ruptures of the AI development process The gap in understanding between order companies and AI vendors tends to be a problem and creates GAPs. POC Result evaluation Decision Making AI Development AI operation Business Skills Analytics Engineering Ambiguous business challenges and objectives, Business side cannot make decisions based on the POC results Proof Of concept Finding Business challenges AI Services Model planning Decision Making
- 52. 株式会社エデュテックパートナーズ Data science / AI Skills AI skills require “a skill to find challenges", “Skill to built AI models" and “A skill to promote AI projects" A Skill to Find challenges A skill to build AI models A skill to promote AI projects
- 53. 株式会社エデュテックパートナーズ To develop AI business, Customer-side AI business skills are essential!
- 54. 株式会社エデュテックパートナーズ AIビジネス力による解決 AI×ビジネス力を獲得することで、初めて適切なAIサービス構 築が可能となる AI導入における典型的な失敗のパターン 1. 目的なしにAIの導入の検討を開始した ⇒自社でAIの目的を明確にしたうえでAI導入を進められる 2. 必要なデータがない、もしくは、データの質が低い ⇒AIに必要なデータについて理解・精査できるようになる 3. AIで目的を実現できるが、投資対効果に見合わない ⇒顧客ニーズなどを踏まえ収益性を検討した上でAIを導入できる 4. 従業員の協力を得ることができない ⇒従業員に研修することで理解を広められる
- 57. 株式会社エデュテックパートナーズ AIプログラマー AIプログラマーはTensorflowなどのフレームワークを利用した AI開発が可能な人材 １．独自アルゴリズム作成 ２．完成アルゴリズム活用 ３.AIプラットフォーム活用 4.学習済AIモデル活用 研究者による独自アル ゴリズム開発 公開されたAIモデルを 理解し、構築できる ⇒研究／R＆D段階 既に開発されたアルゴ リズムを借りてモデル 構築 ライブラリーとして既 存アルゴリズムを提供 -Tensorflow -Scikit-learn -Caffe / Caffe2 -Chainer -Torch -Theano -Nxnet -CNTK -Keras ライブラリーを活用し た開発を支援する環境 を提供 学習済みのAIモデルを APIサービスとして提供 AIプログラマー／非専門データサイエンティストの領域
- 58. 株式会社エデュテックパートナーズ 本物のデータサイエンティスト 本物のデータサイエンティストはオリジナルのAIアルゴリズム を構築できる １．独自アルゴリズム作成 ２．完成アルゴリズム活用 ３.AIプラットフォーム活用 4.学習済AIモデル活用 研究者による独自アル ゴリズム開発 公開されたAIモデルを 理解し、構築できる ⇒研究／R＆D段階 既に開発されたアルゴ リズムを借りてモデル 構築 ライブラリーとして既 存アルゴリズムを提供 -Tensorflow -Scikit-learn -Caffe / Caffe2 -Chainer -Torch -Theano -Nxnet -CNTK -Keras ライブラリーを活用し た開発を支援する環境 を提供 学習済みのAIモデルを APIサービスとして提供 専門データサイエンティストの領域
- 64. 株式会社エデュテックパートナーズ AIモデルの簡易生成GUIツール MS Azure Machine learningはコーディングなしにAIモデル構 築が可能なツール（ただしコーディングも併用可能） 参照：https://azure.microsoft.com/ja-jp/services/machine-learning-studio/
- 70. 株式会社エデュテックパートナーズ AIのスキル体系 データエンジニア力 データサイエンスの利用環境を実装・運用する力 ビジネス力 課題背景を理解した上で、AIでビジネス課題を解決する力 データサイエンス力 情報処理・人工知能・統計学などを理解し活用する 力 参照：データサイエンティスト協会作成データサイエンティストに求められるスキルセット http://www.datascientist.or.jp/ AIビジネス企画力 （企画立案） 数学 統計学 微分・積分 線形代数 確率統計 プログラミング モデル構築力 R言語 Python ライブラリ／ パッケージの理解 ＡＩモデル 実装力 データ ハンドリング ＡＩ機能 の理解 AI用環境構築 AI用 自社インフラ 環境構築 AI用 クラウド環境構築 データ処理 データ 収集 データ 蓄積 データ 共有 データ 加工 AIビジネス経営力 （戦略・事業立案） AIビジネス推進力 （プロジェクト管理）
- 72. 株式会社エデュテックパートナーズ AIスキルロードマップ AIスキル獲得をロードマップに基づいて検討・整理する ビ ジ ネ ス デ ー タ サ イ エ ン ス AIビジネス 力の基礎 数学 統計学 コーディング力 AI開発プロジェクト 実践力 データ 収集／ データ 前処理 AIサービス構築力 AIプロジェクト推進力 AIによるデジタル戦略 立案ノウハウ ライブラリー 活用力 機械学習 GUIツールの活用力 Power BIなど データ分析ツールの 活用力 API 活用力 AIスキルロードマップ データ サイエンス 知識 データ分析 ／機械学習 活用力 深層学習 活用力
- 73. 株式会社エデュテックパートナーズ AIスキルロードマップ AIスキル獲得をロードマップに基づいて検討・整理する ビ ジ ネ ス デ ー タ エ ン ジ ニ ア リ ン グ デ ー タ サ イ エ ン ス AIビジネス 力の基礎 数学 統計学 コーディング力 データ分析 ／機械学習 活用力 深層学習 活用力 AI開発プロジェクト 実践力 データ 収集／ データ 前処理オンプレ 基盤構築力 クラウド 基盤構築力 データ処理 基盤整備 AIサービス構築力 AIプロジェクト推進力 AIによるデジタル戦略 立案ノウハウ ライブラリー 活用力 機械学習 GUIツールの活用力 Power BIなど データ分析ツールの 活用力 API 活用力 AIスキルロードマップ データ サイエンス 知識
- 79. 株式会社エデュテックパートナーズ デ ー タ サ イ エ ン ス 数学 統計学 コーディング力 AI開発プロジェクト 実践力 データ 収集／ データ 前処理 ライブラリ 活用力 API 活用力 AIスキルロードマップ データ サイエンス 知識 データ分析 ／機械学習 活用力 深層学習 活用力 AIビジネス 力の基礎 機械学習 GUIツールの活用力 Power BIなど データ分析ツールの 活用力
- 82. 株式会社エデュテックパートナーズ データ分析力向上：Python分析 Pythonのコーディング基礎／Pandas・numpy・ Matplotlib・ Scikit-learnなどは学習しておきたい。 データ解析用パッケージ機能 機械学習用ライブラリー Pandas numpy Scikit-learn Matplotlib
- 83. 株式会社エデュテックパートナーズ データ分析力向上 難易度【中】 英語ですがRとPython両方の機械学習モデルのノウハウを41 時間みっちり学習できる大変お得なコース Udemy講座 Machine Learning A-Z™: Hands-On Python & R In Data Science
- 86. 株式会社エデュテックパートナーズ デ ー タ サ イ エ ン ス 数学 統計学 コーディング力 AI開発プロジェクト 実践力 データ 収集／ データ 前処理 ライブラリ 活用力 API 活用力 AIスキルロードマップ データ サイエンス 知識 データ分析 ／機械学習 活用力 深層学習 活用力 AIビジネス 力の基礎 機械学習 GUIツールの活用力 Power BIなど データ分析ツールの 活用力
- 92. 株式会社エデュテックパートナーズ デ ー タ サ イ エ ン ス 数学 統計学 コーディング力 AI開発プロジェクト 実践力 データ 収集／ データ 前処理 ライブラリ 活用力 API 活用力 AIスキルロードマップ データ サイエンス 知識 データ分析 ／機械学習 活用力 深層学習 活用力 AIビジネス 力の基礎 機械学習 GUIツールの活用力 Power BIなど データ分析ツールの 活用力
- 96. 株式会社エデュテックパートナーズ 数学的理解の促進 ただし、脱ブラックボックス講座では学習できる機械学習モ デルの数が少ない点と、確率論は学べない 機械学習モデルの 学習範囲は少ない 確率はやらない
- 100. 株式会社エデュテックパートナーズ デ ー タ サ イ エ ン ス 数学 統計学 コーディング力 AI開発プロジェクト 実践力 データ 収集／ データ 前処理 ライブラリ 活用力 API 活用力 AIスキルロードマップ データ サイエンス 知識 データ分析 ／機械学習 活用力 深層学習 活用力 AIビジネス 力の基礎 機械学習 GUIツールの活用力 Power BIなど データ分析ツールの 活用力
- 103. 株式会社エデュテックパートナーズ AIビジネス力の基礎 非エンジニアの方やAI学習初心者の方向けになるべく簡易に作 られた講座になっています。 非エンジニアでAI学習をしたかった方 AI学習導入として全体感を理解したかった方 ５～４評価の人 AI学習を既に進められているエンジニア系の 方でビジネス力に関心がある方 ⇒わかりやすいが物足りないという評価 3評価の人
- 110. 株式会社エデュテックパートナーズ デ ー タ サ イ エ ン ス 数学 統計学 コーディング力 AI開発プロジェクト 実践力 データ 収集／ データ 前処理 ライブラリ 活用力 API 活用力 AIスキルロードマップ データ サイエンス 知識 データ分析 ／機械学習 活用力 深層学習 活用力 AIビジネス 力の基礎 機械学習 GUIツールの活用力 Power BIなど データ分析ツールの 活用力
- 115. 株式会社エデュテックパートナーズ デ ー タ サ イ エ ン ス 数学 統計学 コーディング力 AI開発プロジェクト 実践力 データ 収集／ データ 前処理 ライブラリ 活用力 API 活用力 AIスキルロードマップ データ サイエンス 知識 データ分析 ／機械学習 活用力 深層学習 活用力 AIビジネス 力の基礎 機械学習 GUIツールの活用力 Power BIなど データ分析ツールの 活用力
- 118. 株式会社エデュテックパートナーズ 難易度【中】 文系の方でも簡単にGoogleが提供するディープラーニングを 体験することができるオンライン講座 深層学習／ライブラリー理解 Udemy講座【4日で体験】 TensorFlow x Python 3 で学ぶディープラーニング入門
- 121. 株式会社エデュテックパートナーズ 難易度【中】 日本語で唯一の強化学習を学ぶことができる講座です。 強化学習 Udemy講座【 TensorFlow , Python3 , OpenAI Gymで学ぶ】強化学習入門
- 122. 株式会社エデュテックパートナーズ 難易度【高】 より高度で広範囲な強化学習を学ぶ場合は英語の講座に取り 組む必要があります。 強化学習 Udemy講座【Artificial Intelligence A-Z™: Learn How To Build An AI
- 123. 株式会社エデュテックパートナーズ 難易度【高】 より高度で広範囲な強化学習を学ぶ場合は英語の講座に取り 組む必要があります。 強化学習 Udemy講座 Advanced AI: Deep Reinforcement Learning in Python
- 127. 株式会社エデュテックパートナーズ デ ー タ サ イ エ ン ス 数学 統計学 コーディング力 AI開発プロジェクト 実践力 データ 収集／ データ 前処理 ライブラリ 活用力 API 活用力 AIスキルロードマップ データ サイエンス 知識 データ分析 ／機械学習 活用力 深層学習 活用力 AIビジネス 力の基礎 機械学習 GUIツールの活用力 Power BIなど データ分析ツールの 活用力
- 128. 株式会社エデュテックパートナーズ 難易度【低】 Power BIを使った可視化やちょっとしたデータ分析などの基 本的な利用方法を学習することができます。 Power BI Udemy講座 Power BI を使用したデータ分析入門講座
- 130. 株式会社エデュテックパートナーズ デ ー タ サ イ エ ン ス 数学 統計学 コーディング力 AI開発プロジェクト 実践力 データ 収集／ データ 前処理 ライブラリ 活用力 API 活用力 AIスキルロードマップ データ サイエンス 知識 データ分析 ／機械学習 活用力 深層学習 活用力 AIビジネス 力の基礎 機械学習 GUIツールの活用力 Power BIなど データ分析ツールの 活用力
- 131. 株式会社エデュテックパートナーズ 難易度【低】 クラウドAIサービスを学習する講座は大半が英語講座 Azure ML Udemy講座 Machine Learning In The Cloud With Azure Machine Learning
- 134. 株式会社エデュテックパートナーズ 難易度【低】 Google Homeなどで利用されている「Dialog Flow」を利用 したチャットボット構築を学習することができます。 チャットボットAPI活用 Udemy講座 挨拶から店舗予約まで！手を動かして学ぶAIチャットボット開発入門
- 137. 株式会社エデュテックパートナーズ デ ー タ サ イ エ ン ス 数学 統計学 コーディング力 AI開発プロジェクト 実践力 データ 収集／ データ 前処理 ライブラリ 活用力 API 活用力 AIスキルロードマップ データ サイエンス 知識 データ分析 ／機械学習 活用力 深層学習 活用力 AIビジネス 力の基礎 機械学習 GUIツールの活用力 Power BIなど データ分析ツールの 活用力
- 138. 株式会社エデュテックパートナーズ 実践力の欠如 AI開発技術を学びたて人材は「実践不足⇔実プロジェクト不 足」の負の連鎖により、自立自走できない。 AI開発プロジェクト にはスキル不足 実践力不足
- 139. 株式会社エデュテックパートナーズ 実践力の欠如 AI開発プロジェクトはAI人材の実践経験に応じて、成否が大 きく影響しうる データ分析方針立案 ◼ データからAIモデルが構築 できるか机上検証する ◼ データ分析に利用するデー タ項目の組合せの仮説を設 定する ◼ 利用するAIアルゴリズムを 想定する AIモデル構築 ◼ 最適なアルゴリズムの選択 ◼ アルゴリズムの最適なパラ メーターの設定 ◼ AI精度が悪いなど上手くい かなったケースへの対処 ◼ オリジナルAIモデルによる 対応
- 146. 株式会社エデュテックパートナーズ 難易度【低】 AWS EC2を利用したクラウドサーバー構築ノウハウの基礎的 な内容を学習できます。 AWS環境構築 Udemy講座 Amazon Web Service マスターコース EC2編
- 147. 株式会社エデュテックパートナーズ 難易度【中】 AWSを利用したシステム環境構築の基礎的な設計ノウハウを 学習することができます。 AWS環境構築 Udemy講座 AWS Certified Solutions Architect - Associate 2018
- 148. 株式会社エデュテックパートナーズ デ ー タ エ ン ジ ニ ア リ ン グ データ 収集／ データ 前処理 オンプレ 基盤構築力 クラウド 基盤構築力 データ処理 基盤整備 AIスキルロードマップ
- 149. 株式会社エデュテックパートナーズ 難易度【中】 AWSを利用したビッグデータ処理基盤の構築方法を学習する ことができます。 AWS環境構築 Udemy講座 Big Data in the AWS (Amazon Web Services) Cloud
- 164. 株式会社エデュテックパートナーズ ゲームルールの変化 ゲームのルールが変わるため、自社ビジネスそのものを考え 直す必要がある 業界構造 ／ルールの変化新ビジネス／技術登場 同じやり方で勝てない
- 165. 株式会社エデュテックパートナーズ ゲームルールの変化 ゲームのルールが変わるため、自社ビジネスそのものを考え 直す必要がある 業界構造 ／ルールの変化新ビジネス／技術登場 同じやり方で勝てない ◼Uber型シェアリング サービスの出現 ⁃ 配車データ分析による最適な 配車サービスの実現 ⁃ 低価格で高品質サービス ◼自動車業界モデルが 大打撃を受ける ⁃ 既存のタクシー業界／レ ンタカー業界の低迷 ⁃ シェアリングの台頭によ る自動車販売の減速 ◼既存企業もシェアリング への戦略転換 ⁃ トヨタのUberへの出資、 シェアリング事業への進出 ⁃ スマートシティ型のモビリ ティサービス業へと大転換
- 168. 株式会社エデュテックパートナーズ データ活用の軍拡競争 【2017年度世界研究開発費ランキング】 1位 Amazon 226億ドル（約2.4兆円） 2位 アルファベット（グーグル）166億ドル（1.8兆円）、 3位 インテル 131億ドル（1.4兆円） 4位 マイクロソフト 123億ドル（1.3兆円） 5位 アップル 116億ドル（1.2兆円） 参照：https://www.fashionsnap.com/article/2018-04-11/amazon-investment/
- 178. 株式会社エデュテックパートナーズ 企業のAI戦略 全社戦略としてのAIによるビジネスモデル再構築／及びAI活用 組織に向けた組織改革 AIによる ビジネスモデル 再構築 AI活用のための 組織改革
- 180. 株式会社エデュテックパートナーズ 弊社のアプローチ デジタル戦略立案は主に次のような7つのステップで進める ①将来シナリオ分析 ②自社事業の リポジショニング ④顧客価値から 事業モデルの詳細化 ⑤既存コアビジネス とのGAP分析 • テクノロジー動向などから将 来シナリオ分析を実施 • 顧客調査・デザイン思考を 用いて顧客課題を確認 • 将来ビジネスモデルの絞り 込み・詳細化の実施 • 業界における目指すべき価 値提供から自社をリポジ ショニング • 将来ビジネスモデルに必要 なケイパビリティ整理 • 現状とのGAP分析 ③デジタルビジネス ユースケース調査 • 現状事業・組織などの確認 • デジタル化した事業モデルの ユースケースを整理 ⑥組織・文化構築 • 将来ビジネス推進に必要な 組織・文化体制を整理し、 改革ロードマップを策定 ⑦デジタル化 実行計画策定／実証実験 • 課題解消とToBeモデル構築 のための実行計画を策定 • デジタル事業の実証検証 自社ビジネス再定義 ビジネスモデル立案 ビジネスモデル実行
- 188. 株式会社エデュテックパートナーズ デジタルビジネス／デジタル戦略立案から人材育成・組織構築 までトータルに支援いたします。 次世代テクノロジー／ビジネスモデルノウハウの 全基礎知識を獲得する講座 AI × IoT ビジネス講座 チャットボット 業務／シナリオ 構築講座 ブロックチェーン ビジネス講座 RPA × BPR 業務デジタル化 講座 ※12月開設予定 AI／IoT／ブロックチェーン／RPA／API／ドローン／VR・AR／3Dプリンター／ビッグデータの全基礎知識とそ の関係性をおさえます。 デジタル×ビジネススキル
- 191. 株式会社エデュテックパートナーズ デジタルビジネス／デジタル戦略立案から人材育成・組織構築 までトータルに支援いたします。 柴田真吾：デジタル戦略専門のコンサルタント （アクセンチュア／KPMG FAS出身） ◼ IoT戦略立案／IT戦略立案 ◼ デジタル組織改革支援 ◼ 新規事業立案と立上げ支援 ◼ M&Aでのデータ活用戦略立案 ◼ AIビジネス構築／ブロックチェーンビジネス構築 那須川進一：データサイエンティスト （あずさ監査法人／マーサージャパン／DAC出身） ◼ 東大数学科卒／公認会計士／アクチュアリー ◼ 博報堂傘下DACのデータ分析組織を立ち上げて、データ解析 部長を務める ◼ AI保険ベンチャーのjustInCaseを創業し、AI保険アルゴリズム を開発するなどAI関連の特許を多数取得するデータサイエン ティスト コンサル×データサイエンティスト
- 192. 株式会社エデュテックパートナーズ 伊藤忠商事様 ◼ 30名様にAI×IoTビジネスワークショップを実施 ◼ 14名様にブロックチェーンビジネスワークショップ実施 インフォコム様 ◼ 48名様にAI×IoTビジネスワークショップを実施 浦和レッズ ダイヤモンズ様 （営業／マーケ） ◼ 8名様にAI×IoTビジネスワークショップを実施 東京ガス様 ◼ 4名様にAI×IoTビジネスワークショップを実施 電通アイソバー様 ◼ 14名様にAI×IoTビジネスワークショップを実施 実績 アジア・太平洋 電気通信共同体 （APT） ◼ アジア14か国の通信行政担当者様へAI×IoTビジネ スワークショップを実施