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AIプロジェクト入門 ①AIの基礎知識とプロジェクト事例
このシリーズでは、スキルアップAI社の「AIプランニング・プロジェクト推進基礎講座」より、ビジネスパーソンが知っておくべき内容を抜粋してお送りします スキルアップAIは、それ以外にも入門、データ分析、AIエンジニア基礎、ビジネス、クラウド、AIエンジニア応用といったカテゴリで様々な講座を用意しています。 スキルアップAI株式会社 https://www.skillupai.com/open/
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このコースについて
AIプロジェクトをマネジメントする立場の方向けのコースです。一般的なプロジェクトマネジメントについて理解している方を対象としています。通常のシステム開発プロジェクトとAIプロジェクトの相違点を理解し、AIプロジェクトを計画・推進していくための基礎知識を身に付けることができます。
本コースは、デジタル変革に伴走する株式会社アイデミーが提供しています。
アイデミーのサービスである「Aidemy Business」は、デジタル人材育成のためのオンラインDXラーニングです。
https://business.aidemy.net/
コース内容
- 本講座の概要
- AIについての基礎知識
- プロジェクト計画フェーズ
- PoCフェーズ
- 開発フェーズ
- 運用・保守フェーズ
- AIプロジェクトでよくある失敗例
関連動画コース
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実践！Power BIを使ったデータ可視化とレポート作成
※演習用のExcelファイルをご用意しています。以下からダウンロードしてご利用ください。 https://hodai.globis.co.jp/learning_documents/b26c2f01 本コースでは、Microsoft Power BIによるデータ可視化の具体的な方法や手順について、画面操作を交えながら詳細に紹介します。 Excelの業務データをインプットとして、データを処理、ビジュアル化、社内共有するまでに必要な一連の流れと操作方法を、ステップを追って解説していきます。これにより、業務で活用できるレポーティング実装が可能となり、組織内でデータドリブンな意思決定を実現するための必須スキルを習得できます。 ※BIツールの基本知識を知りたい方は、以下のコースを事前に視聴することをおすすめします ・BIツールを使ったデータ可視化の基本 ~必要な考え方を学ぶ~ 本コースは、デジタル変革に伴走する株式会社アイデミーが提供しています。 アイデミーのサービスである「Aidemy Business」は、デジタル人材育成のためのオンラインDXラーニングです。 https://business.aidemy.net/
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ビジネスパーソンのためのAI実践講座② ~表や画像データを活用しよう~
自分はエンジニアではないから人工知能（AI）を使えない、もしくは自社はテクノロジー企業ではないからAIとは縁がない、などと思っていませんか。 本シリーズは、非エンジニアの方がプログラミング言語を使わずにAIを実際に使うための実践講座です。今回は、表形式や画像データを使い、AIで予測する方法について学びます。 ※Video 3, 4で使うColaboratoryを、お手持ちのGoogleアカウントでお試しいただけます。以下よりColabプログラムをダウンロードし、手順書に沿ってご自分で動かしてみてください。 手順書 https://hodai.globis.co.jp/learning_documents/22a44ad1 Colabプログラム （プログラム単体では開けません。手順書に沿ってColaboratoryにアップロードしてご利用ください。） https://hodai.globis.co.jp/learning_documents/bcc519ef 監修：森谷 和弘 データ解析設計事務所 代表、データアナリティクスラボ株式会社 取締役 CTO、データサイエンティスト協会 スキル定義委員 株式会社富士通金融システムズ（現 富士通株式会社）でデータベースエンジニアとしてのキャリアを積み、その後データ・フォアビジョン株式会社にてデータベースソリューションや金融工学系ソフトウェアの開発、データサイエンス、人事等の役員を担当。2018年よりフリーランスとして独立し、AIコンサルタント、機械学習エンジニア、データサイエンティスト、データアーキテクトとして活動。2019年、データアナリティクスラボ株式会社を共同経営者として起業し、データサイエンティストを未経験者から実践経験者へと育成する事業に従事。
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データサイエンスの基本知識 数学入門（微分積分）
企画や営業といったビジネス職の方から、これからデータサイエンティストを目指したい方まで、数学の「微分積分」の基礎を学び直したい方を受講対象者としています。受験数学のような公式を使いこなすテクニック的な話ではなく、AIやデータ分析との関係性を意識しながら、微分積分の概要とポイントが押さえられるコースです。 本コースは、デジタル変革に伴走する株式会社アイデミーが提供しています。 アイデミーのサービスである「Aidemy Business」は、デジタル人材育成のためのオンラインDXラーニングです。 https://business.aidemy.net/
新着動画コース
新着06月18日まで無料
ダイバーシティニュース 経済／アンパンマンに学ぶ日本のキャラクタービジネスの未来など（5/28放送）
行き詰った時代を切り拓くキーワード、それが「ダイバーシティ＝多様性」です。異なるさまざまな視点から見ることによって新しい時代が浮かび上がってきます。このシリーズは「ダイバーシティ＝多様性」を切り口に、世の中の新しい見方に迫るニュースプログラムです。LUCKY FMで配信された番組「ダイバーシティニュース 経済」を再編集してお届けします。（肩書きは2025年5月28日放送当時のもの） 瀬尾 傑 スローニュース株式会社 代表取締役 瀧口 友里奈 MC ＜コース内容＞ 1.ハーバード大学のアキレス腱を攻めたトランプ政権 留学生の受け入れ禁止で提訴へ 2.約半数がニセ情報を「正しい」と誤認 拡散されたニセ情報は「医療・健康」分野が最多に 3.昭和が生んだ最後のアンチヒーロー 大宅壮一賞を受賞した「バブル兄弟」とは？ 4.金融機関のメール運用に新ルールを 金融庁がセキュリティ強化を指示 5.プロ野球がSNSルールの見直しを検討 どこまで許される？「プレー中の動画投稿」 6.スペシャル・トーク「アンパンマンに学ぶ日本のキャラクタービジネスの未来」 ゲスト：東京科学大学教授・柳瀬博一氏 7.リスナーの声 ※本動画は、制作時点の情報に基づき作成したものです（2025年06月公開）
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ダイバーシティニュース テクノロジー／『AIロボット協会』についてなど（5/30放送）
行き詰った時代を切り拓くキーワード、それが「ダイバーシティ＝多様性」です。異なるさまざまな視点から見ることによって新しい時代が浮かび上がってきます。このシリーズは「ダイバーシティ＝多様性」を切り口に、世の中の新しい見方に迫るニュースプログラムです。LUCKY FMで配信された番組「ダイバーシティニュース テクノロジー」を再編集してお届けします。（肩書きは2025年5月30日放送当時のもの） 尾形 哲也 早稲田大学教授／「AIロボット研究所」所長／「AIロボット協会」理事長 瀧口 友里奈 MC ＜コース内容＞ 1. SFの世界が現実に？！「人型AIロボット」いよいよ本番 2. 「AIロボット」に命を吹き込むのは「動作データ」 生成AIで「人間らしさ」を学習 3. 「AIとロボットの融合」で進化する頭脳 続々登場する新基盤モデルに注目が 4. 「人型ロボット」いよいよ製造現場へ 「労働力不足の救世主」か「仕事を奪う悪魔」か？ 5. ロボットの未来を映すイベント「ICRA 2025」 世界的な国際会議で今年の注目は？ 6. スペシャル・トーク「『AIロボット協会』について」 7. リスナーの声 ※本動画は、制作時点の情報に基づき作成したものです（2025年06月公開）
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ダイバーシティニュース 社会／「地方創生10年、脱『東京一極集中』みえず」など（6/2放送）
行き詰った時代を切り拓くキーワード、それが「ダイバーシティ＝多様性」です。異なるさまざまな視点から見ることによって新しい時代が浮かび上がってきます。このシリーズは「ダイバーシティ＝多様性」を切り口に、世の中の新しい見方に迫るニュースプログラムです。LUCKY FMで配信された番組「ダイバーシティニュース 社会」を再編集してお届けします。（肩書きは2025年6月2日放送当時のもの） 小野 貴也 VALT JAPAN株式会社 代表取締役 丸山 裕理 MC ＜コース内容＞ 1.「働きすぎ」に終止符を！連続勤務を抑え健全な職場環境へ 2.「LGBTQ」言葉は広がれどその実態は？！30年間の意識調査が明かす「見えない壁と希望」 3.社会復帰の第一歩は「自分を肯定すること」 多様な悩みに寄り添いを 4.呼び込めるか「世界からの投資」 外国企業の地方誘致で地域の活性化を 5.アメリカの名門大学に激震が！「トランプ大統領」教育の現場に介入 6.スペシャル・トーク「地方創生10年、脱『東京一極集中』みえず」 7.リスナーの声 ※本動画は、制作時点の情報に基づき作成したものです（2025年06月公開）
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ダイバーシティニュース 経済／『AI Index Report 2025』から読み解くスタートアップ戦略など（6/4放送）
行き詰った時代を切り拓くキーワード、それが「ダイバーシティ＝多様性」です。異なるさまざまな視点から見ることによって新しい時代が浮かび上がってきます。このシリーズは「ダイバーシティ＝多様性」を切り口に、世の中の新しい見方に迫るニュースプログラムです。LUCKY FMで配信された番組「ダイバーシティニュース 経済」を再編集してお届けします。（肩書きは2025年6月4日放送当時のもの） 川崎 裕一 スマートニュース執行役員 瀧口 友里奈 MC ＜コース内容＞ 1.アメリカのZ世代が見る不景気のサイン ポイントは後払いサービスなどの「安い贅沢」 2.未上場のまま大型評価を得るAIスタートアップ 「株売却バブル」のリスクと、その背景は？ 3.フィジカルな挑戦が生み出した新潮流 テックエリートの「肉体ブランド戦略」 4.「Google」のAIショッピング革命 事業者の販売戦略にも大きなインパクト 5.生成AIはなぜ「失望の谷」に？期待先行での拡大が限界に直面する事態に 6.スペシャル・トーク「『AI Index Report 2025』から読み解くスタートアップ戦略」 7.リスナーの声 ※本動画は、制作時点の情報に基づき作成したものです（2025年06月公開）
10分以内の動画コース
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ロジックツリー ~物事を把握する「分解」の考え方~
ロジック・ツリーとは、モレなくダブりなく（MECE）を意識して上位概念を下位の概念に分解していく際に用いられる思考ツールです。 問題解決で、本質的な問題がどこにあるのかを絞り込む場面や本質的な課題に対して解決策を考える場面で活用できます。 ※2020年3月30日、動画内のビジュアル、表現を一部リニューアルしました。 理解度確認テストや修了には影響ございません。
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MECE ~抜け漏れなく分解・構造化して考える~
MECEとは、ある物事を「モレなくダブりなく」切り分けた状態のことです。例えば年代別など、全ての人がその切り分けのどこかに属するようにします。MECEは論理思考の基本で、物事を分解し、構造化する際に役立つ考え方です。 例えば、状況を調べて問題箇所を特定する必要がある場合に、いくつかのポイントに分解して考えることが重要になります。その際に、モレやダブリなく分解することができれば、分析や問題解決の効率性が高まります。 ロジックツリーやマトリックス、あるいはその他のフレームワークなどにも応用できる基本となるコンセプトであるMECEを理解しましょう。 ※2018年2月15日にコース内容を一部リニューアルいたしました。 リニューアルに伴い、コース動画一覧は全て未視聴の状態となります。 なお、リニューアル前に当コースを修了している方は、コース修了済のステータスに変更は発生いたしません。
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貸借対照表 ~企業の財務活動と投資活動を読み解く~
財務諸表の要の1つである貸借対照表（B/S）は、ある時点（決算期末時点）での企業の資産内容を表します。継続的な経済活動を行っている企業の一瞬の姿をとらえたスナップ写真ともいえる貸借対照表を理解し、企業の財務活動と投資活動の結果を読み解く力を身につけましょう。 ☆関連情報 フレームワークでニュースを読み解く、日経電子版の記事もぜひご覧ください。 「米SPAC上場ブーム、引き金はコロナ禍の失業対策」 https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC27E130X20C21A4000000/?n_cid=DSPRM5277
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リーダーシップとマネジメントの違い ~違いと使い方を理解する~
リーダーシップとマネジメントの違いとは、主にそれぞれ異なる特性と役割にあります。リーダーシップは人と組織を動かし変革を推し進める機能、マネジメントは定められた戦略やルールに基づき効率的に組織を運営する機能とそれぞれ定義されています。このコースでは、リーダーシップとマネジメントの違いについて詳しく学んでいきます。2つの違いと意味を理解し、日頃の業務やコミュニケーションに役立てていきましょう。 ☆関連情報 フレームワークでニュースを読み解く、こちらの記事もぜひご覧ください。 「吉本興業のこれからに必要なのはどっち？リーダーシップ、それともマネジメント？」 https://globis.jp/article/7224 「日本電産の永守氏にみる有事のリーダーシップ」 https://www.nikkei.com/article/DGXMZO58614190Y0A420C2X12000/?n_cid=DSPRM5277
再生回数の多い動画コース
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クリティカル・シンキング（論理思考編）
業種、職種、役職を問わずビジネスパーソンが業務のスピードとクオリティを効率よく高めるために必要不可欠な論理思考力。 論理思考のベースとなる考え方を学び、実務で陥りやすい注意点を理解することで、実践で活用する能力を養います。 論理思考の基本を身につけ、コミュニケーションや業務の進行に役立てましょう。 論理思考を初めて学ぶ方は、以下の関連コースを事前に視聴することをお薦めします。 ・論理思考で仕事の壁を乗り越える5つのポイント ・MECE ・ロジックツリー ・ピラミッド構造 ・演繹的／帰納的思考 ・イシューと枠組み ※2019年10月31日、動画内のビジュアルを一部リニューアルしました。 内容に変更はなく、理解度確認テストや修了には影響ございません。
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ロジックツリー ~物事を把握する「分解」の考え方~
ロジック・ツリーとは、モレなくダブりなく（MECE）を意識して上位概念を下位の概念に分解していく際に用いられる思考ツールです。 問題解決で、本質的な問題がどこにあるのかを絞り込む場面や本質的な課題に対して解決策を考える場面で活用できます。 ※2020年3月30日、動画内のビジュアル、表現を一部リニューアルしました。 理解度確認テストや修了には影響ございません。
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論理思考で仕事の壁を乗り越える5つのポイント
伝えたいことがうまく相手に伝わらない。仕事がなかなかスムーズに進まない。 仕事をしていると、そんな場面に直面することもあるのではないでしょうか。 そんな方に役に立つのが「論理思考」です。 物事を論理的に考えられるようになると、仕事の効率が格段にアップします。 このコースでは、論理思考のコツを5つに絞って説明していきます。 ビジネスパーソンにとって必須のスキルである「論理思考」をいち早く身につけましょう。 「クリティカル・シンキング」をまだ見ていない方にもお勧めのコースです。
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MECE ~抜け漏れなく分解・構造化して考える~
MECEとは、ある物事を「モレなくダブりなく」切り分けた状態のことです。例えば年代別など、全ての人がその切り分けのどこかに属するようにします。MECEは論理思考の基本で、物事を分解し、構造化する際に役立つ考え方です。 例えば、状況を調べて問題箇所を特定する必要がある場合に、いくつかのポイントに分解して考えることが重要になります。その際に、モレやダブリなく分解することができれば、分析や問題解決の効率性が高まります。 ロジックツリーやマトリックス、あるいはその他のフレームワークなどにも応用できる基本となるコンセプトであるMECEを理解しましょう。 ※2018年2月15日にコース内容を一部リニューアルいたしました。 リニューアルに伴い、コース動画一覧は全て未視聴の状態となります。 なお、リニューアル前に当コースを修了している方は、コース修了済のステータスに変更は発生いたしません。
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ロジックツリー ~物事を把握する「分解」の考え方~
ロジック・ツリーとは、モレなくダブりなく（MECE）を意識して上位概念を下位の概念に分解していく際に用いられる思考ツールです。 問題解決で、本質的な問題がどこにあるのかを絞り込む場面や本質的な課題に対して解決策を考える場面で活用できます。 ※2020年3月30日、動画内のビジュアル、表現を一部リニューアルしました。 理解度確認テストや修了には影響ございません。
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MECE ~抜け漏れなく分解・構造化して考える~
MECEとは、ある物事を「モレなくダブりなく」切り分けた状態のことです。例えば年代別など、全ての人がその切り分けのどこかに属するようにします。MECEは論理思考の基本で、物事を分解し、構造化する際に役立つ考え方です。 例えば、状況を調べて問題箇所を特定する必要がある場合に、いくつかのポイントに分解して考えることが重要になります。その際に、モレやダブリなく分解することができれば、分析や問題解決の効率性が高まります。 ロジックツリーやマトリックス、あるいはその他のフレームワークなどにも応用できる基本となるコンセプトであるMECEを理解しましょう。 ※2018年2月15日にコース内容を一部リニューアルいたしました。 リニューアルに伴い、コース動画一覧は全て未視聴の状態となります。 なお、リニューアル前に当コースを修了している方は、コース修了済のステータスに変更は発生いたしません。
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リーダーシップとマネジメントの違い ~違いと使い方を理解する~
リーダーシップとマネジメントの違いとは、主にそれぞれ異なる特性と役割にあります。リーダーシップは人と組織を動かし変革を推し進める機能、マネジメントは定められた戦略やルールに基づき効率的に組織を運営する機能とそれぞれ定義されています。このコースでは、リーダーシップとマネジメントの違いについて詳しく学んでいきます。2つの違いと意味を理解し、日頃の業務やコミュニケーションに役立てていきましょう。 ☆関連情報 フレームワークでニュースを読み解く、こちらの記事もぜひご覧ください。 「吉本興業のこれからに必要なのはどっち？リーダーシップ、それともマネジメント？」 https://globis.jp/article/7224 「日本電産の永守氏にみる有事のリーダーシップ」 https://www.nikkei.com/article/DGXMZO58614190Y0A420C2X12000/?n_cid=DSPRM5277
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因果関係 ~原因と結果の関連を理解する~
因果関係とは、あるものごとが「原因」と「結果」の関係でつながっていることです。「因果関係」という言葉は様々な場面で使われますが、ビジネスにおいても、因果関係の把握は問題解決などの場面でとても重要な思考技術の一つです。 因果関係を把握し、因果関係を明らかにすることのメリットやコツを身につけましょう。
より理解を深め、他のユーザーとつながりましょう。
24人の振り返り
ozawa_h
IT・WEB・エンジニア
計画フェーズを含めての説明でしたのでとても勉強になりました。失敗フェーズを含めて、実際にAIプロジェクト用の計画書を作成します。
mm98120
メーカー技術・研究・開発
まずは開発目的を明確にすることが重要であることを認識した。つい、AI分析の結果で成果を判断してしまいがちだが、AIはあくまでも手段として活用していきたい。
takashi05138409
販売・サービス・事務
1つのツールとして活用し、比較しついく。
girlopal5
その他
日常的な業務を適宜AIを活用し、効率化高度化していくと思う。
会議の議事録などはもちろん、いままで不可能であったシステム関連のスクリプト作成などは、専門知識がなくても利用できるきっかけになると思う。
koshiba_
IT・WEB・エンジニア
AIは活用方法次第で、大きな可能性を秘めている。いかに効率よく活用できるかを前提に利用しようと思った。
yyff
その他
対象業務にAIを活用するのがよいのか，従来の仕組みがよいかを検討する
経営目標を明確にして，それがAIで実現可能かを検証する
POC段階で再計画することが必要な場合には計画を見直す
tak_hasegawa
コンサルタント
大変よく理解できました。
highway99
IT・WEB・エンジニア
AIプロジェクトの失敗例は参考になりました。
kimoan
IT・WEB・エンジニア
全体を通してなかなか難しい。実践してみます。
ue_sa
IT・WEB・エンジニア
AIシステム開発と従来のシステム開発では、プロジェクト計画内容、開発手法と違いが多くあるが、プロジェクト計画時にプロジェクトの目標、システムの目的を明確にし、要件定義（ＡＩプロジェクトではＰｏＣをふまえて）にてスコープを定めるところは共通しており、ＰＪ計画の重要性を再認識した。
PoCにて実現可能性の検証を行った結果によっては適用不可などの不確実性があるリスクを顧客、ステークホルダーと合意しておかないと、後でトラブルの原因になりそう。
失敗例はものすごく参考になる、実際に懸念していた内容が多い。
kyo1227
営業
PoC実施に向けて良い予習になりました。
tanakatak
営業
AIシステムとはかけ離れた業務部署にいるため、直接関連することはないものの、不確定要素が多い点、依存し過ぎてはいけない点、しっかりPDCAを回し続けてよいものにしていくことが賢明である、という点においては全ての業務に通じるのではないかと感じました。
bonjours
金融・不動産 関連職
AIプロジェクトに参加する可能性があるので、今回学んだことを最大限生かして行きたいと思います。私が所属する部署ではAI開発の成功例が少ないので、教訓が数多くあるように感じます。
tabakawa
その他
AIプロジェクトの目標設定，データ整理の重要性を参考にしたい
haruo_02
金融・不動産 関連職
AIを使ったシステムを作ろうと考えているので非常に参考になった
taka1962
販売・サービス・事務
データの承認・否認の判断で使いたいが、二値に分類する必要があるのでAIには向かないかもしれないと思い、適正な利用目的を探すことが重要だと思います。
koyaokuda
営業
ありがとうございます。
hamgayoi
メーカー技術・研究・開発
AIだからできることと、AIならではの難しさを、よく理解して進めたい。
tanij
その他
非常に為になりました。
今後のマネジメントに役立てていきたいです。
sofu
メディカル 関連職
利用者視点でAIソフトウェアを購入した場合、どのような点に気を付けるべきなのか、興味があったため、受講してみましたが、AIプロジェクトの概要、用語や留意点に関してなんとなくイメージがつかめました。
me_
その他
詳しくてためになりました！！
danh
IT・WEB・エンジニア
ありがとうございます。
comosan
販売・サービス・事務
PoC実施に向けて良い予習になりました。
gary-a
マーケティング
事業の重要指標となっているCash Conversion Cycleに繋がる、特定製品の需給予測への活用を考えていきたいと思います