AIビジネス強化講座は、システム・インテグレータのお客様対応部門の方々(営業・顧客SE)を対象とし、AIをどうやってお客様に提案すべきなのかを学習するコースです。QAやフォローアップまで付属した営業・SE向けの複合型の提案スキルアップ講座として是非ご活用ください。

カリキュラム概要

※ 当日予告なく時間配分・内容が変更になる可能性がございます。

第1部 AIとは何か?その歴史と具体的な手法について

AI(人工知能)に関する基本的な用語と手法を理解することで、お客様とAI周りの会話を正しく 交わせることを目指します。 また、AI(BI)提案を行うための技術的な背景を理解することで、特に マネジメントレベルのお客様に対して、AIの“幻想”をできるだけ“現実”に近づけ、実提案を受け入 れてもらいやすい環境を形成できるようにします。

・AI(人工知能)の定義
・AI研究の歴史
・基本的手法:探索木からエキスパートシステム、機械学習、ディープラーニングまで
・AIにまつまる様々な問題:シンボルグラウンディング、フレーム問題、シンギュラリティ他
・機械学習の代表的手法:教師あり(回帰、ランダムフォレスト)教師なし
・ディープラーニングの代表的手法:ニューラルネットワークとその応用
・ディープラーニングによる主たる適用研究:画像認識、自然言語処理、音声認識他
第2部 AIでなにができるのか?具体的な適用事例(Use Case)について

AIの基本を理解したうえで、実際にどんな業務にどんな形で適用することができるのかを学びます。 自身が担当しているお客様の業種、業務における課題をAIでいかに解決できるのかを理解すること で、具体的な提案のイメージを持つことが可能になります。また、AIで実現できることからの“逆引き” で、お客様の抱えている課題を可視化し提案につなげることも可能です。

・製造現場での適用:不良品検出、予防保全、ピッキング他
・モビリティ分野での適用:自動運転、コネクティッド・カー
・医療分野での適用:創薬、診断サポート、ゲノム医療、介護
・小売・サービスにおける適用:来店者情報把握、需要予測他
・金融分野での適用:リスク予測、高度なCRM
・その他分野での適用:農業、建設、物流等
第3部 AIとBIの違いを理解する

AIとBIの違いを正しく理解し、お客様の課題によって現実的な選択と提案を実現します。また、実 際の導入において求められるスキルを正しく認識することで、お客様及び自社にとって最適な提案が 可能になります。(お客様からの“AI提案リクエスト”を現実的な“BI提案”に、或いは“BI提案リク エスト”をより効果の高いと考えられる“AI提案”にロジカルに先導することを目指します。)

・ビジネス・インテリジェンス(BI)とは?:AIとの違い、見分け方
・アナリティクスとは?:統計解析とAIの関係
・BIの適用事例:CRM、経営ダッシュボード、組込型BI他
・AI開発に求められる基本スキル:Python、R、Julia、JavaScript他
・BI開発に求められるスキル:ツールベンダー言語他
・開発手法について:従来手法と進化型手法(RAD, Agile)
第4部 それぞれの代表的ベンダーと製品・特徴を理解する

AIとBI、それぞれの分野における代表的なベンダーと、その製品、特徴を理解し具体的な提案につ なげます。AI分野に関しては、開発言語を駆使してのいわゆるスクラッチ開発も可能ですが、既存 大手ベンダーのAIエンジンを利用することで工数を最小化し顧客ニーズを満たすことも可能です。ま た、適切なBIまたは分析ツールの使用による“アナリティクス・プロジェクト”は、その性質から顧客との 継続した長期ビジネスを実現可能です。

・アナリティクス:SAS, DataRobot, SAP等
・BIツール:PowerBI, Tableau, Qlik, Domo, MicroStrategy, Dr.Sum等
・AIエンジン:Google, Microsoft, IBM等
・それぞれの製品が得意とする業務と代表的な使用例
・デリバリーするにあたっての各社のサポート状況と必要なスキル
・課金体系と凡その価格レンジ(貴社で再販可能かどうかを含めてご説明いたします)
第5部 具体的な提案先と提案方法を考える これまでの学習から、担当するお客様における具体的な提案の可能性を精査していただきます。 具体的にどのお客様にどんなソリューションを提案できるのか、提案骨子(概要)を各自最低で も2社まとめてください。