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AX戦略立案のための必須知識

生成AIの発展により、多くの企業がAX(AIトランスフォーメーション)を推進していますが、実際の現場では「AXを推進すべきだ」という要求に対し、何をどのように進めるべきかを体系的に教える教育は多くありません。 ほとんどのAI教育が生成AIの活用法やプロンプト作成に集中しているのに対し、本コースは企業の業務やサービスをAIベースに転換するための「AX戦略企画メソッド」に焦点を当てています。 本コースは、実際のIT現場で大企業、金融圏、公共機関、および多様な企業を対象にDX/AXコンサルティングと教育を行ってきた25年目の専門家の実務経験をもとに構成されました。 単にAIを使いこなす方法ではなく、どの業務をAXすべきか、AIがどこまで判断すべきか、リスクをどのようにコントロールすべきか、そしてAXプロジェクトをどのように設計し検証すべきかを実務的な観点から学習します。 また、AXの本質の理解からAI思考体系、AX設計メソッド、Human-AIの役割分担、ガードレール(Guardrail)設計、KPIおよび検証構造まで、実際のAX推進に必要な核心的な内容を体系的に扱います。 特に、単なる理論教育にとどまらず、保険審査、顧客相談、製造品質、社内業務支援、マーケティング推薦、開発生産性、経営意思決定など、実際の企業事例に基づいたAX問題定義書、AX仮説定義書、AX成果設計書、AXサービス構造図、ガードレール設計書、AX検証計画書まで直接確認し活用できるよう、ガイド様式やサンプル資料まで構成されています。受講後は、実際のAX課題を容易に企画・推進できる実務能力を確保できます。 この講義の最大の差別化ポイントは、実際のAXプロジェクトを遂行する人の視点で、AXをどのように企画・設計すべきかを教える点にあります。 特に、実際の現場で使用できるAX戦略企画の成果物テンプレートと、7つの産業別AX事例を併せて提供することで、受講生が自身の業務に最も近い事例を参考にし、それを自身の環境に合わせて修正してすぐに適用できるように設計されています。 つまり、この講義はAIユーザー(User)を作る講義ではなく、企業のAXを設計し実行できる「AX戦略企画者」を育成するプロセスです。

26名 が受講中です。

難易度 入門

受講期間 無制限

AI
AI
Information Strategy Planning
Information Strategy Planning
AX(Agent Experience)
AX(Agent Experience)
AI
AI
Information Strategy Planning
Information Strategy Planning
AX(Agent Experience)
AX(Agent Experience)

受講後に得られること

  • 生成AIの活用を超え、企業のAX(AIトランスフォーメーション)を企画・推進できる思考体系を習得

  • どのような業務をAX(AIトランスフォーメーション)の対象として選定すべきか判断し、AX課題を発掘する方法

  • AIとHumanの役割を区分し、Guardrail、KPI、検証構造まで含めたAXサービス設計能力を確保

  • 実際の企業事例を通じて、AX問題定義書、仮説定義書、成果設計書、サービス構造図など、実務成果物の作成方法を学習

  • 生成AIを活用してAX戦略の策定、サービス企画、検証および実行をより迅速かつ効率的に遂行できる実務ノウハウを習得

AX戦略企画のための必須知識 🗂

生成AIの発展により多くの企業がAX(AI Transformation)を推進していますが、実際の現場では何をどのようにすべきか、明確な方法論を見つけるのが難しい状況です。ほとんどのAI教育が生成AIの活用法やプロンプト作成に集中しているのに対し、この講座は企業の業務やサービスをAIベースに転換するためのAX戦略企画方法論に焦点を当てています。

本過程は、大企業や金融機関など様々な企業を対象にDX/AXコンサルティングと教育を行ってきた25年目の専門家の実務経験に基づいて構成されています。単にAIをうまく使いこなす方法ではなく、どの業務をAXすべきか、AIがどこまで判断すべきか、リスクをどのようにコントロールし、AXプロジェクトをどのように設計・検証すべきかを体系的に学習します。

また、保険審査、顧客相談、製造品質、社内業務支援、マーケティング推奨、開発生産性、経営意思決定など、実際の企業事例をもとに、AX問題定義書、仮説定義書、成果設計書、サービス構造図、Guardrail設計書、検証計画書まで直接確認し、活用できるように構成されています。



この講座ならではの特長

  • 生成AIの活用法を超えて、企業の業務やサービスをAIベースに転換するAX戦略企画のメソッドを学習することができます。

  • AXの問題定義から仮説立案、KPI設計、サービス構造図、Guardrail、検証計画まで、実際の成果物を中心に学習します。(学んだことをすぐに適用可能な戦略企画ガイドの成果物を提供)

  • 大企業、金融機関、様々な企業のDX/AXコンサルティング経験をもとに、実務現場ですぐに活用可能な視点と事例を提供します。

  • 保険審査、顧客相談、製造品質、社内業務支援、マーケティング推奨、開発生産性、経営意思決定など、多様なAX事例を通じて適用感覚を高めます。

  • AIと人間の役割分担、責任構造、リスク管理、成果検証まで含め、実行可能なAX企画能力を確保することができます。


このような方におすすめです🙋‍♀

  • 企業のAX戦略の策定および課題の発掘を担当する戦略企画担当者


  • AIベースの新規サービスとプロダクトを企画するPOおよびPM đang lập kế hoạch cho sản phẩm

  • 既存のDX課題をAX課題へと拡張しようとしているIT企画者

  • 顧客の業務を分析し、AIベースの解決策を提案しなければならないBA、コンサルタント、技術営業担当者

  • 企業のAXコンサルティングおよび遂行事業を準備するDX/AXコンサルティング実무者 đang chuẩn bị cho các dự án triển khai

  • AXを適用する企業の業務担当者 (AXは実務担当者の理解も重要)


このようなことを学びます📚

PART 0. 講義概要

  • 講義紹介

    • なぜ今、AXの時代なのか?

    • 個人のAI活用と企業のAXは異なる

    • AX担当者はなぜ困難に直面しているのか?

    • DXコンサルティングからAX戦略企画へ

    • 講義の全体構成および本講義を通じて得られるもの


PART 1. なぜAXなのか (Why)?

  • DXからAXへの進化

    • DXとは何か?

    • DXの核心価値

    • DXの限界とAXの登場

    • AX時代

    • AX時代の核心的な変化

  • AXの真の目的

    • AXの真の目的

    • 生産性向上以上の変化

    • 組織の意思決定構造の変化

    • 実際の企業の変化事例

  • AX時代の組織と役割の変化

    • AX時代における組織と役割の変化の概念

    • 既存の組織構造の限界

    • AI以降の役割の変化

    • 戦略/サービス/POの役割の変化

  • AX戦略の全体構造の理解

    • AX全体の流れの理解

    • AX戦略の全体構造の理解

    • AI判断構造の特徴

    • Human in the loop 構造

    • ガードレール構造とAXの核心


PART 2. AX企画者のためのAI思考体系 (Think)

  • AX企画とAI活用の違い

    • AX企画とAI活用の違いの理解

    • 企画者の思考転換

    • なぜAIの理解が重要なのか?

    • AX企画者の新しい役割

  • AIはいつ必要なのか?

    • AIはいつ必要なのか?

    • AIが必要な問題の特徴

    • AI単独の適用が適さない領域

    • AI適用可能性の判断質問

    • 実際のAX失敗事例の構造

  • どのAIを選択すべきか?

    • どのAIを選択すべきか?

    • AIの基本概念の理解

    • AI / ML / DL / 生成型AIの違い

    • AXにおけるAI選定基準

    • コスト、データ、正確度、運用の観点

  • AX企画者が必ず知っておくべきAIの核心

    • AX企画者が必ず知っておくべきAIの核心

    • データ & モデル

    • 学習 & 推論

    • AIの限界とハルシネーション(Hallucination)

  • 生成型AIベースのAX核心知識

    • 生成AIベースのAX核心知識

    • 生成AIにおけるモデルの概念

    • 汎用化 VS 最適化の問題

    • 性能向上 (ファインチューニング VS RAG)

    • API AI VS ローカル AI

  • 人間とAIの役割分離

    • 人間とAIの役割分担の基準

    • 役割分離の思考フレームワーク

    • Human-in-the-loop 実務設計

    • 実際のAXサービスにおける役割分担の事例

  • ガードレールとAI統制構造

    • ガードレールとAI統制構造

    • ガードレール(Guardrail)とは何か?

    • AIリスクのタイプ

    • Guardrail 設計方法

    • Human-in-the-loop と Guardrail の違い

PART 3. AX問題定義とサービス設計方法論 (Design)

  • AX問題定義 (Problem Framing)

    • AX問題定義(Problem Framing)の理解

    • AX問題発見方法

    • データに基づいた問題発見

    • 問題構造化の方法

    • AX 問題定義実務ガイド

  • AX仮説およびアイディエーション

    • AX仮説およびアイディエーションの理解

    • AX仮説設計方法

    • AI活用方式の定義

    • 価値検証の思考法

    • AXアイデーション実務ガイド

  • 目標-KPI-検証構造の設計

    • 目標KPI検証構造設計の理解

    • KPI vs AI 性能指標

    • AX検証構造の設計

    • 実験ベースの思考

    • AX検証実務ガイド

  • AI機能およびサービス構造設計

    • AI機能およびサービス構造設計の理解

    • AXサービス構造設計の全体フレームワーク

    • 段階別の詳細方法

    • AX サービス構成図作成ガイド

  • AIの制約事項に基づいたサービスGuardrail設計

    • AI制約事項に基づいたサービスGuardrail設計の理解

    • 信頼性の設計

    • フェイルセーフ構造の設計

    • Human介入構造の設計

    • ガードレール設計ガイド

  • AX検証および運営戦略

    • AX検証および運用戦略の理解

    • AX実験設計方法

    • 継続的な改善構造の設計

    • AI性能モニタリング戦略



PART 4. AX戦略企画の事例と実践的な適用

  • 顧客相談 AX

    • 問題状況の概要

    • 従来方式の限界

    • AX適用方向

    • 分析事例

  • 保険審査 AX

    • 問題状況の概要

    • 従来方式の限界

    • AX適用の方向性

    • 分析事例

  • 製造品質 AX

    • 問題状況の概要

    • 従来方式の限界

    • AX適用の方向性

    • 分析事例

  • 社内業務支援 AX

    • 問題状況の概要

    • 従来方式の限界

    • AX適用方向

    • 分析事例

  • マーケティング推奨 AX

    • 問題状況の概要

    • 従来方式の限界

    • AX適用の方向性

    • 分析事例

  • 開発生産性AX

    • 問題状況の概要

    • 従来方式の限界

    • AX適用の方向性

    • 分析事例

  • 経営意思決定 AX

    • 問題状況の概要

    • 従来方式の限界

    • AX適用の方向性

    • 分析事例


PART 5. AX実行加速化戦略 (Accelerate)

  • 生成AIベースのAX企画

    • 生成AIベースのAX企画の意味

    • 生成AIベースのAX企画の全体的な流れ

    • 問題定義プロンプトの作成法

    • HTMLテンプレートベースのAI草案作成

  • AX 1Pager 戦略文書

    • 1Pagerの概念と目的

    • AXにおいて1Pagerが重要な理由

    • AX 1Pager 専用フォーマット

    • AX 1Pager 項目別作成ガイド

  • データ駆動型AX企画実務

    • AXにおけるデータに基づいた思考とは?

    • AXデータ駆動型思考の2つのタイプ

    • 企業内部効率化AX分析方法

    • 製品・サービスAX分析方法

    • 生成AIを活用したデータ分析とガイド文書の構成

  • Vibe Codingに基づいた迅速な検証

    • Vibe Codingの理解

    • AX企画者のVibe Coding活用観点

    • Vibe Coding Prototype 制作方法

    • HTML Prototype 制作プロンプト

    • Prototypeの検討と活用方法

  • AIベースの意思決定支援

    • AIベースの意思決定の意味

    • AIと共に意思決定する基本構造

    • 事例 1. 一般的なアイディエーションにおけるAI活用

    • 事例 2. 文書作成におけるAI活用

    • 事例 3. シナリオ作成におけるAI活用

  • コラボレーションにおけるAI活用

    • AX戦略プランナーのステークホルダー

    • ステークホルダー別のAI活用要約と実務原則

    • 意思決定者、開発者、データチーム、協業の意思決定方法およびガイド


こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • 企業のAX戦略の策定および課題の発掘を担当する戦略企画担当者

  • AIベースの新規サービスとプロダクトを企画するPOおよびPM

  • 既存のDX課題をAX課題へと拡張しようとしているITプランナー

  • 顧客の業務を分析し、AIベースの解決策を提案する必要があるBA、コンサルタント、技術営業担当者

  • 企業のAXコンサルティングおよび遂行事業を準備する実務担当者

  • AXを導入する企業の業務実務担当者

前提知識、
必要でしょうか?

  • ITシステムとデジタルトランスフォーメーション(DX)に関する基礎概念を知っていれば、AXの概念をより簡単に理解できます。

  • 生成AIを使用した経験があれば、AX戦略企画の観点の違いをより明確に理解

こんにちは
seonsin25です。

キャリア認証

10,805

受講生

721

受講レビュー

155

回答

4.9

講座評価

9

講座

25年間IT分野で開発、PL、PM、IT事業管理業務を行ってきたITマンです。

ITスタートアップ、中小企業、中堅企業、大企業などで働き、

PMとIT事業管理業務を通じて見てきたIT業界の様々な話や情報を共有したく、

「炎の男25 IT図書館」というYouTubeチャンネルを運営しており、

より多くの情報を共有するために、Inflearnでも講義を共有させていただきます。

ありがとうございます。

 

[主な経歴事項]

現 (株)BPX 技術代表(共同代表)

前 (株)コーナーズ DX事業本部 チーム長

前 プラムトテクノロジー 公共事業 PM および 事業管理 主席研究員

前 スマートオリーブ CTO 兼 プラットフォーム事業総括理事

前 ユニトロンテック IT事業部 総括部長

前 ヘルスコネクト

元 アシアナIDT 金融運営チーム

[参画プロジェクト]

金融システムの構築および運用(錦湖オートリース、KDB生命など)

Smart Hospital(PHRシステム、病院キオスクシステム)およびヘルスケア事業のPM管理

IT事業部総括:SI事業管理およびPM、IoT新規事業企画および開発管理など

電子食券プラットフォームCTOおよび事業総括

公共部門の事業管理およびPM

[主な講義履歴]

- 主要企業講義(IT企画/提案、プロジェクト管理および必須IT知識)

IBK企業銀行、ウリィ銀行、未来アセット証券、サムスン生命、SKテレコム、KTエーブルスクール、KT、KB国民銀行、サムスン金融研修院、2023 ACE Academy、GSエムビズ、CJグループ、グローバルフィンテック振興センター、ゴルフゾン、N-tels/N-comsなど

- 主要公共機関での講義(公共情報化事業の発注および管理方法)

LH韓国土地住宅公社、健康保険審査評価院、創業振興院、韓国プロスポーツ協会、韓国雇用情報院など

- 主要教育機関での講義(オンライン/オフライン)

:SK m&service、KMA 日本能率協会、Fast Campus、AhnLab Mom-Lancer、Codestates、Multicampus、KT AIVLE School、SSAFYなど

- 主要オンライン講義プラットフォーム

:Inflearn(インフラン)プラットフォーム講義多数

[出版履歴]

開発者との協業のためのIT必須知識 [領進出版]

誰も教えてくれないPM必須知識 [永進出版]

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カリキュラム

全体

36件 ∙ (7時間 33分)

講座資料(こうぎしりょう):

授業資料
講座掲載日: 
最終更新日: 

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