セミナー詳細
| セミナー名 |
AI 導入のポイントと基本プロセス 〜人材・組織面から見るAI導入の最低必要条件とは〜 |
|---|---|
| 開催日時 | 2020年2月20日(木)10:00〜16:00 |
| 講師 | プリンシプルコンサルティングBCP研究所 所長 林田 朋之 氏 |
| 会員参加料（税込) | 33,000円 |
| 一般参加料（税込) | 40,700円 |
| 他参加料 | ■早割・複割について【最大4,400円（税込）割引】 ・早割（早期申込割引） お申込みされた講座のうち、開催日がお申込み日より２ヵ月以上先の講座について参加料を１講座１名あたり2,200円（税込）割引させていただきます。 ・複割（複数申込割引） 複数名のお申込みで、参加料を１名あたり2,200円（税込）割引いたします。（ただし、同時にお申込みの場合に限ります） |
| ねらい | 人口知能（AI）がバズワードでなくなった今、機械学習やディープラーニングは実験的な要素の大きいシステム技術ではなく、すでに評価を得た実務のためのシステム技術へとステージを移しています。一方日本企業は、世界の先進国に比して、AIやデータサイエンスへの取り組みが非常に鈍いと言われています。特に先進大企業のこれらの取り組みの実態がベールに覆われていることが多く、重要性を認識している企業と、そうではない企業が二極化している現状です。 本セミナーでは、AI導入について、どこから手を付けたらよいのか、どのようなプロセスを経るのか、業者選定はどう考えるのか、ユーザとして、プロジェクトにデータサイエンティストは必要なのか、どのようなスキルを持っているべきなのかという現場レベルの課題ばかりでなく、リスク管理や戦略性、経営的視点を交えて、演習を通じてAIの導入の考え方から運用までを学んで頂きます。 |
| プログラム内容 |
１．AI（人工知能）とは 1. 1 AIは今、何が出来るのか 1. 2 IoT/ビッグデータ解析におけるAIの位置付け 1. 3 機械学習とは 1. 4 ディープラーニング（深層学習）とは 1. 5 今後のAI市場の成長分野 1. 6 企業の仕事は、AIに置き換えられていくのか 1. 7 現行業務に導入できるAI技術とは ２．AIにおける「学習」と「精度」 2. 1 AIができることは「分類」と「回帰」と... 2. 2 AIの学習における教師有学習について 2. 3 AIの精度と実効性評価の考え方 ３．AI導入のための基本プロセス 3. 1 AI導入の "動機" とは何か 3. 2 AIが求められる背景、世界と日本 3. 3 その業務AIにすべきなのか？のチェックポイント 3. 4 AIを導入する前に必要な五大要素 3. 5 AIが適用できる業務課題例 3. 6 AI導入プロセスにおけるトップダウンとボトムアップ ４．AIを導入するための人材と資質 4. 1 AIプロジェクトに必要なユーザの人材と資質 4. 2 データサイエンティストに必要な資質とは 4. 3 データサイエンティストを育成するということ 4. 4 データサイエンス業務の委託 4. 5 市民データサイエンティストとその役割 ５．AI導入のための事業者選択 5. 1 ケースで見るAI事業者選択のポイント 5. 2 実利的なAIシステムを志向するケース 5. 3 実験的なAIプロジェクトを志向するケース 5. 4 複合的な周辺機器との組み合わせによるシステム 5. 5 AI事業者の傾向、大手とベンチャーの違い 【演習１】AIプロジェクトの戦略検討（プロジェクトデザインレビュー） ６．AIシステムの構築プロセス 6. 1 プロジェクト構築時に求められるユーザ側体制 6. 2 技術系担当役員の必要性 6. 3 プロジェクトリーダの資質 6. 4 ITプロジェクトとAIプロジェクトの違い 6. 5 ユーザの実態に即した業者選定 6. 6 業者比較（例） 6. 7 AI導入と撤退の判断 6. 8 AIプロジェクトのマイルストン（機械/深層学習） ７．AIシステムに関する課題 7. 1 AIシステムのセキュリティ問題 7. 2 AIシステムの倫理性とコンプライアンス問題 7. 3 AIシステムの精度問題 ８．AIシステムの運用 8. 1 AIシステム運用の作業と役割 8. 2 ITシステム運用との違い 【演習２】AIプロジェクト・スケジュール策定（プロジェクトデザインレビュー） ９．AIリスクマネジメントと経営的視点 9. 1 リスクマネジメントにおけるAIの位置付け 9. 2 AIが（今後）企業の業務体系に与える影響とは 9. 3 AIに関する内部統制（リスク）とは 9. 4 AIの「導入リスク」と「戦略リスク」を考える 9. 5 AIが専門職の仕事を奪うという仮説 9. 6 ホワイトカラーの危機 9. 7 AIリスク分析と危機管理対応 9. 8 AI内部監査と監査内容 9. 9 AIとGAFA等によるデータ寡占問題を考える 9.10 経営者のAIに対する「勉強」 ※最新の動向・情報を織り込むため、内容を一部変更させていただく場合がございます。 ※旧セミナー名：人工知能（AI）・機械学習、ディープラーニングの実態と導入のポイント |
| 講師プロフィール | プリンシプルコンサルティングBCP研究所 所長 林田 朋之（はやしだ・ともゆき） 氏 北海道大学大学院修了後、富士通株式会社入社、その後米シスコシステムズ入社。その後、独立コンサルタントとして、大企業、中堅企業のIT、情報セキュリティ、危機管理、震災および新型インフルエンザのBCP、クラウド・リスクマネジメントなどのコンサルティング業務を実施。現在、企業の危機管理、BCP、情報セキュリティ、ITインフラシステムなどコンサルティング業務を遂行。 |
| 対象 | 経営企画部門、情報システム部門、 総務部門、人事部門、 監査部門、経営層（CEO/CIO/CTO/CAO）等 |
| 会場 | 一般社団法人日本経営協会 東京本部 東京都渋谷区千駄ヶ谷3-11-8 |
| 会場地図 | 会場地図はこちらをクリック |
| 会場電話番号 | 03-3403-1972 |
| 会場FAX番号 | 03-3403-8417 |
| 問合せ先 | 企画研修グループ |
| 担当者 | 緒方 晋也 |
| tms@noma.or.jp | |
| パンフレット(PDF) | パンフレットはこちらをクリック |
