人工知能（AI）に対する概念を理解し、今度は直接考えてみる番です。
人工知能（AI）業務の比重は継続的に増加しています。
人工知能の比重が継続的に増加している中で、今重要なことは人工知能（AI）に「どのような仕事を任せることができるか」を理解することです。今回のチャレンジはAI問題定義、データ収集、モデルタイプ判断まで直接行う実戦チャレンジ！
全5段階実践課題
[講義受講] 概念理解のための講義受講 (3時間4分)
ChatGPT、LLM、プロンプト、推薦システム、AI Agentなどの主要キーワードを流れに合わせて理解できるようになります。
開発者ではない一般的な会社員は「どこまで知っておくべきか」という基準が生まれます。
[実習] 問題定義 & AI適用方式の導出
「これって本当に問題なのかな？」
Fishbone、5Whyなどを活用して真の問題を導き出し、AIが必要な理由を説得力を持って説明
[実習] データ収集戦略の策定
内部/外部、構造化/非構造化データを区分し
私が定義した問題を解決するために必要なデータを表で整理
[実習] AI方式選定及び適用方向導出
教師あり学習？教師なし学習？生成AI？
私の問題にどのようなAI方式が適合するかを論理的に判断
[実習] 期待効果・要約図作成
問題解決によって得られる定量・定性効果の整理
最終要約図（企画案要約スライド形式）作成
2017年、イ・セドルとAlphaGoの対局を見て「人工知能を扱える人」になることを決心し、勉強を始めました。
初めて人工知能を学んだ時、数学の知識が不足していたせいか、複雑な数学と一緒に説明される内容をきちんと理解できませんでした。自分の理解を助けるために様々な例を作りながら勉強し、その経験から「どうすれば簡単に伝えることができるだろうか？」と悩む講師になりました。教育は聞く人が理解してこそ意味があると思っており、現在は人工知能とデータ分野で積極的に教育を行っています。
難易度設定を適切にしてくださり、あまり難しくなくて良かったですし、実務に必要な内容だけを選んで教育してくださったので、とても有益でした。
教育内容の構成がこれまで受けた教育の中で最も面白かったです。実習を通じて理論を身につける方式も理解度を高めるのにとても役立ちました。
講義内容が充実しており、講師の方が面白く進行してくださったので、難しくなく聞くことができました。
講師の充実した講義、一日でできるだけ多くのことを教えようとする情熱と専門性を感じました。
実際の業務に適用可能と思われる内容で構成されていて良かったです。
講師の方の適切なユーモアと詳しく親切に説明してくださって良かったです。
単純に「質問をうまくしなければならない！」を超えて、この講義でなければ絶対に知ることができなかった知識の深さでした。興味を最後まで失わず楽しく学びました。講師の方もユーモアがあり、最後まで集中力を持って講義に参加できるよう励ましてくださって、とても良かったです。
理論・実習の構成が良く、講師の方の伝達力が良かったです。
講師の分かりやすい説明で理解度が高まりました。
