化学品の市場調査、研究開発の支援、マーケット情報の出版

こちらは4/15実施WEBセミナーのアーカイブ(録画)配信です。期間中何度でも視聴できます
LIVE配信の視聴を希望される方は、 こちら からお申し込み下さい。

R&D支援センターウェビナー【アーカイブ配信】のご案内

       配信開始日:2026年4月16日(木)
       配信終了日:2026年4月28日(火)
       参 加 費:49,500円(税込)

備 考

・こちらは4/15実施WEBセミナーのアーカイブ(録画)配信です。
・配信開始日までにセミナー資料、閲覧用URLをお送りします。
・セミナー資料の無断転載、二次利用や講義の録音、録画などの行為を固く禁じます。
 
お申し込み受付中

申込方法

 下記のカートへの投入、あるいはFAX用紙にてお申込ください。

 FAX申込用紙PDF 

講 師

(株)Iroribi 代表取締役  下山 輝昌 氏

【専門】
データ分析,AI,IoTを含むデジタルテクノロジー全般のビジネスへの利活用

【略歴】
株式会社Iroribi 代表取締役。日本電気株式会社(NEC)の中央研究所にてハードウェアの研究開発に従事した後、独立。機械学習を活用したデータ分析やダッシュボードデザイン等に裾野を広げ、データ分析コンサルタントとして幅広くプロジェクトに携わる。同時に、最先端テクノロジーの効果的な活用による社会の変革を目指し、2017年に合同会社アイキュベータを共同創業。2021年にはテクノロジーとビジネスの橋渡しを行い、クライアントと一体となってビジネスを創出する株式会社 Iroribiを創業。人工知能、Internet of Things(IoT)、情報デザインの新しい方向性や可能性を研究しつつ,建設,ファシリティ,エンタメ,パブリックセクターなど,業界を問わず幅広い分野でビジネス化に取り組んでいる。

受講対象・レベル

 自社内でDXプロジェクトやデータ分析/AIプロジェクトなどを推進している,あるいは取組む予定のビジネスパーソン・エンジニア・研究者

必要な予備知識

 Pythonの基礎的な理解を前提としています。
 また、Google Colaboratoryを利用できる環境があるとより中身を理解できます。
(セミナー中にPythonを利用したデモを行います。Pythonを利用できる上記環境があればセミナーの中で実行して結果を確認することができます。)

習得できる知識

・DX/データ分析/機械学習/生成AIプロジェクトの一般的な進め方について知見を得られる
・機械学習/生成AIの基礎的な理論についての知見を得られます
・データ分析プロジェクトの実践的かつ再現性のある「型」を身につけられる
・AIプロジェクトの実践的かつ再現性のある「型」を身につけられる
・生成AI時代に押さえるべき技術についての知見を得られる 

趣 旨

生成AIの急速な普及もあり,これからはエンジニア/データサイエンティストだけでなく,多くのビジネスパーソンが,データ分析/機械学習(AI)/生成AIを利用し,新たな価値創出を求められる時代が到来しています.しかし,現実にはデータ分析/AIプロジェクトなどで大きな成果を上げている組織はまだまだ少数派です.
本セミナーでは,具体的に「データ分析プロジェクト」「AIプロジェクト」という二大DXプロジェクトにフォーカスして学び,プロセスを体系的に理解し,同時に明日から始められるようなテクニカルな「型」を提供します.セミナー内ではPythonを用いたデモも取扱います.
また、生成AIに関する取り組みや「AI Ready」なデータ基盤構築など押さえるべき技術の説明も合わせて行います.
本セミナーで身につけた知識と技術を武器に,生成AI時代においてDXプロジェクトを積極的に推進できる人材を目指しましょう. 

プログラム

1.データ分析/AIとビジネスの最新動向(日本経済のDXプロジェクトの現在地)
 1-1. データ分析/AIとDX
 1-2. ビジネス事例
 1-3. 生成AI/データ社会で求められるスキル

2.データ分析プロジェクトの進め方
 2-1. データ分析とは何か
 2-2. データ分析プロジェクト
 2-3. データ分析とダッシュボード

3.データ加工,可視化,データ分析の実際(デモ/ハンズオン有)とtips
 3-1. データ加工
 3-2. 可視化/分析
 3-3. 結果の活用とダッシュボード

4.機械学習(AI)プロジェクトの進め方
 4-1. 機械学習(AI)とはなにか
 4-2. 機械学習(AI)プロジェクト
 4-3. 機械学習(AI)モデルの活用

5. 動かして理解する機械学習の基礎(デモ/ハンズオン有)
 5-1. 機械学習とは
 5-2. 教師あり学習
 5-3. 教師なし学習

6.動かして実践する生成AIの基礎(デモ/ハンズオン有)とtips
 6-1. 生成AI
 6-2. 生成AIエージェント
 6-3. 生成AIにおけるデータ分析

7.まとめ ~自社内のオリジナルのDX戦略&データカルチャーを育てるには?~
 7-1. データ分析と機械学習(AI/生成AI)プロジェクト
 7-2. DX戦略とは何か
 7-3. 生成AI時代におけるDX戦略