講義科目の詳細

AIビジネス特論
AI Business Advanced

担当教員

受講対象者

AIビジネスとそれを支える情報システムの精緻な企画書、提案書を作成したい方

※本科目は、経済産業省の「第四次産業革命スキル習得講座」制度の認定を受けおり、一定の要件を満たす場合には「専門実践訓練給付金」制度を適用することで最大70%(28万円)の給付を受けることができます。

授業の主題と概要

※AI教育プログラム(全4科目)の魅力と概要を紹介するイベントを、2019年4月25日(木)に開催しました!

AIを実際のビジネスに活用するための方法論を、事例から体系化された理論として身につけます。
その際、データ入手の容易性などの実現可能性や、費用対効果の判断、企業戦略と整合性のある 技術選択についても、事例ベースのケーススタディを通じて、疑似体験を行うことにより理解を深めます。
最終的には、多様な業種・分野において実践的なAI活用プロジェクトの提案と実行ができるようになることを目指します。

①ケーススタディを通じて、実践ビジネスにおいて各エリア技術の適用をするための要件抽出ができる
②対話系技術適用事例を通じて、当該エリアのシステム企画実装時の考慮点を理解し、適用できる
③音声/画像認識技術適用事例を通じて、当該エリアのシステム企画実装時の考慮点を理解し、適用できる
④自然言語処理技術適用事例を通じて、当該エリアのシステム企画実装時の考慮点を理解し、適用できる
⑤検索発見系技術適用事例を通じて、当該エリアのシステム企画実装時の考慮点を理解し、適用できる
⑥上記①から⑤を通じて検証できたモデルを実ビジネスケースに役立てるユースケース(局面)を的確に選定できる

到達(習得)目標

AIを用いたビジネスとそれを支える情報システムの精緻な企画書、提案書を作成することができる

講義スケジュール

講義
回数
講義テーマ
1 実際のケースにおける提案事例をモディファイしつつ、現場へのインタビューコメントや調査結果のメモを基にして、費用対効果を検討する
2 画像・テキストの分類器に学習させるデータ整備、対話設計ツールを活用するために必要な同義語の整備、マッチング問題において マッチングする側・される側をつなぐ情報の実例を体験する
3 気の利いた対話を設計する考え方、音声認識精度向上のためのコーパス登録について、技術的な理解を深める。また、同じテーマでもユーザー層が異なることにより、収集整備する辞書類のデータが異なることを簡単なデザインシンキングセッションを通じて理解する
4 ロボット、画像、バックエンド連携、性格診断活用など、主にe-コマースやリアルな対面環境の支援ツールとして用いられている先進事例を学ぶ
5 AIを用いた発見、創造の背景にビッグデータがあり、単なる検索や分類がどのようなロジックで人間の創造性を刺激し支援する可能性があるかを学ぶ
6 AIを用いた意思決定支援の背景には、やはり検索と分類があり、類似事例を的確に探して過去の判断に学ぶ場合と、単純な分類を 大量にこなす場合の2通りがあることを学ぶ
7 AI導入の目的をコスト削減か差別化に置くかでコーパス利用の方針が異なること、新技術を活用するには、課金体系変更につながる新しいサービスを提供し続けることを学ぶ
8 共通課題として、未来にイメージされた世界が今どの程度実現されているかを理解する。また、自分自身の業務に関連したAI活用提案書をこれまでの学習結果として費用対効果や実現可能性の評価を含めて作成する

開講について

開講時期: 毎学期 >2019年度1学期~4学期の開講スケジュール一覧を見る [PDF]
開講形態: 1コマ(120分)×8日間
講義回数: 全8回
※状況に応じて、一部変更が生じる場合もございます。予めご了承ください。

テキスト/参考図書

【テキスト】
適宜配布

※上記は一部追加・変更となる場合もございます。また、指定テキスト及びケースなどは、別途ご購入頂くもので、
授業料には含まれておりません。予めご了承ください。

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