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《次世代型 新人社員研修》AI研究所NABLASがご提供する、新人社員DX・AIリテラシー研修提供開始

AIツールの活用とデータ管理スキルを身につけ、自社でDX/AIプロジェクトを推進できる人材を育成



NABLAS株式会社が提供する、実課題の解決を目的としたAI人材育成サービス iLect は、この度、新人社員DX・AIリテラシー研修の提供を開始しました。





  新人社員研修に、なぜ “DX/AIリテラシー”が必要なのか



本講座は、次世代のDX/AIの人材を育成するための基盤となる教育プログラムです。AIの歴史から技術の基礎、さらにその応用に至るまで、業務効率化を中心に据えた実践的なカリキュラムで、新入社員が未来のデジタル社会に対応できる力を養います。

AIプロジェクトの推進方法やデータマネジメント、生成AIなどの最新のAI技術について深く学び、DX推進ツールを活用した実践的な事例を通じて、現場で即座に応用できるスキルを習得することを目指しています。



 


   こんな方におすすめ


  • DX/AIに関する知識がゼロからスタートする新人社員

  • AIを活用した業務改善を目指すビジネス初心者

  • これからAIプロジェクトに参加する予定があり、基礎から学びたい方

  • データ活用やAI技術に関するリテラシーを高めたい方

  • DXとAIの基本的な流れやプロジェクトの全体像を把握したい方



   研修のゴール


■ AIプロジェクトの全体像を理解し、基礎的なスキルを身につける

AIプロジェクトの進行における各フェーズ(企画立案、概念実証、システム開発・運用)を詳細に学びます。プロジェクトの進め方を理解し、どのように課題を設定し、スケジュールや予算を計画するかを習得します。これにより、新入社員でもAIプロジェクトに必要な基礎スキルを実践的に学べるため、プロジェクト全体の流れを把握し、積極的に参画できる能力を養います。


■ ビジネスシーンでAI技術を活用するためのスキルを習得する

ChatGPTなどの生成AIや大規模言語モデル(LLM)を活用し、業務効率化に必要なスキルを学びます。テキスト、画像、音声を扱うAI技術を通じて、幅広い業務の自動化や最適化の方法を習得します。多様な業界での生成AIの応用事例も学び、最新技術を使ってDXを推進し、企業の効率化に貢献できる知識を身につけます。


■ DXの推進に必要なデジタルスキルを身につけ、企業の変革に貢献できる

システム開発と運用のプロセスを学ぶことで、AIシステムを効果的に開発し、運用するためのスキルを身につけます。システム連携や運用中のモデルのパフォーマンスをモニタリングする技術を学ぶことで、DX推進に不可欠なデジタルスキルを習得します。これにより、企業がデジタル変革を進める際に、AIを活用して業務効率化や業績向上に貢献できるようになります。



   カリキュラム




   講座概要

受講形態

- 同期型オンライン - e-learning

カリキュラム

ステップ1〜6の中からご希望のものをカスタマイズしてご提供


例)

非エンジニアが多い場合→ステップ2,4,5

エンジニアが多い場合→ステップ1〜6

所要時間

例1)ステップ 2,4,5 → 8時間/1日ステップ 1〜6 → 6時間/計2日間

最小申込人数

15名

サポート体制

講師(機械学習メンター)運営がリアルタイムでサポート

料金

人数や選択コースに応じてご相談ください

お問い合わせ

お申し込み


   講座の特徴


  • AI分野第一線で活躍する講師の講義動画を使用した最先端のAI研修コンテンツ(AI研究の第一線で活躍する研究者やエンジニア、Kaggle Grandmasterなど)

  • 実践・実用指向の講座(東京大学からライセンスを受けて提供する質の高い演習中心の教材)

  • 教育工学に基づいて設計された学習効率の高い講座(同期型研修で機械学習メンターによる質疑の即時性と高いインタラクティブ性のある講座。受講生同士の交流を促す仕組み)

  • 学習効果の高さと業務での実用性を考えて作られた課題



   人材育成戦略への最適な目的設定、受講提案のコンサルテーション




 



NABLAS社が運営するAI人材育成・人材開発サービスのブランドです。

国内最高水準の講師陣、東京大学から正式にライセンスを受けている教育プログラム、AIに関する先端的な研究に従事するスタッフが中心となったサポート体制など、特色のある講座を提供しています。

講義内で実施する演習には、独自に開発したプログラミング環境iLect Systemをご利用いただきます。Webブラウザ上からアクセス可能なGPU環境を利用できるため、事前の環境構築は不要です。より高い精度のAIモデルを目指して作りながら、実践的な技術やテクニックを学べる仕組みを整えています。

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