Embed Size (px)
Citation preview
AI活用企業・人材へ爆速トランスフォームする
データ・AI講座- サービス概要資料 -
2020.06.29
1
データ・AIはビジネスの必須インフラへ
マーケティングプロセス・プラットフォーム、CX、イノベーションのデザイン
Future Fortuneの上位企業のすべてがデータ・AIを活用した事業展開前提としていることからわかるように、DX(デジタルトランスフォーメーション)は今後の企業成長の必須条件となっています。一方その実現のためには、マネジメントがDXの本質をとらえその導入のビジョンを描くとともに、現場メンバーが個別の職務に対して正しくデータ・AIを運用できる組織デザインが重要となります。
電通デジタル デジタルトランスフォーメーションサービスのビジョン＆組織デザインから抜粋。
2
ポイント
AI・データの活用は、企業のデジタルトランスフォーメーションにおいて避けては通れないテーマ
AI・データは、特別な職種の人だけが向き合うものではなく、ビジネスの基礎スキルへ
AIエンジニア・データサイエンティストを使いこなす経営、使いこなす人材への変化が急速に求めらている
3
DX推進に対して、社内レイヤー別の課題意識が存在
経営者様の課題DX部署
ご担当者様の課題人事・育成
担当者様の課題
自社のDX化を推進したい
経営目線でのAI活用について学びたい
データに基づく事業開発・意思決定を行いたい
AI時代に乗り遅れたくない
AI知見を必須研修化したいが、既存の講座は専門的すぎて全社研修に適用しづらい
AIを学んでも、結局実業に活かされないのではという不安がある
育成方法がわからない採用も難しい、外注コストも高い
最低限のスキルは内製化したいが社内に教育できる体制・人材がいない
ちょうどよい研修が見つからない
AI教育に取り組みたいが、誰に何を教えていいかわからない
4
ステージ別に必要なAI・データスキル
経営層が変わらずに自社のDX化は進まない
経営レベルでのAI/データ重要性の理解DXの本質理解 →トップダウンでのDXの推進
戦略的な育成なしにDX人材は育たない
自社DXをリードする中核人材としてのスキル向上 →専門性の獲得
基礎スキルとしての標準装備が必要
AIやデータはOAスキルと同様にビジネスに必要な標準スキル化 →AIを検討・発注できる
スキル（専門性は不要）
ステージ別に役割と課題が異なるため、個別アプローチでの学習が必要
5
ステージ別に必要なAI・データスキル
当講座では、各ステージの課題に対応した研修プログラムを用意
経営層向け研修
DX人材向け研修
一般社員向け基礎研修
経営層が変わらずに自社のDX化は進まない
経営レベルでのAI/データ重要性の理解DXの本質理解 →トップダウンでのDXの推進
戦略的な育成なしにDX人材は育たない
自社DXをリードする中核人材としてのスキル向上 →専門性の獲得
基礎スキルとしての標準装備が必要
AIやデータはOAスキルと同様にビジネスに必要な標準スキル化 →AIを検討・発注できる
スキル（専門性は不要）
6
爆速AIスキル獲得講座 powerdby 機
械学習ひとくち講座
爆速AIスキル獲得講座 powerdby 機械学習ひとくち講座AI経営・AIリーダーシップ講座
AIの概要、歴史を触れながら、トップダウンでのAI導入についてご説明するエグゼクティブ・マネジメント向けの研修です。東京大学、東京工業大学、ロータリークラブ、グロービス経営大学院の経営者向けプログラム等にて、企業のデジタルトランスフォーメーション講義の経験豊富な講師が登壇致します。
④画像認識
③自然言語処理
①データ処理・予測
②クラスタリング
ビジネスに直結するAIプランニングの基礎を、自身の課題に近しいテーマ別にプログラミング体験を通じて学習するコースです。
レイヤー別に対応する講座ラインナップ
実装スキル養成 総合専門講座
自身での分析・実装を可能とする専門スキルを養成。Excelデータ分析、Python、SQL、プログラミング、AIモデリングを学習する5日間の総合養成コースです。
Advanced
経営マネジメントレイヤー
一般社員DX担当者
7
本セミナー受講による得られる意識・スキル改革
経営マネジメントレイヤー
一般社員DX担当者
【受講の設定目標】
デジタルトランスフォーメーションを推進するAIプランニングスキルの獲得
基礎プログラミング・分析スキルの獲得
社内外のAIエンジニア・データサイエンティスト
【受講後の姿】
AI・データを活用した企画発想、業務効率化がイメージできるそれを実現するディレクション・発注ができる
【受講後の姿】
自身での簡易分析実施簡易モデルの作成ができる
システム化やより高次元な分析活用をディレクション・発注できる
【当講座の設定目標】
経営のAIドリブン思考へのトランスフォーム
【受講後の姿】
DXを本質的に理解する
トップダウンによる早期DX化の推進ができる
【当講座の設定目標】
AI・データを業務に取り入れるデジタルマインドの醸成
8
当社講座の特徴
超実践主義、ビジネスに即効性のある学習システム
圧倒的な講師の質
●東京大学・MBA講座等でAI関連セミナーを行うトッププレイヤー
●AI開発ベンダーのAIエンジニアプロフェッショナル●大手広告代理店電通でのデータマーケター
受講前のコンサルティング
●丁寧な事前ヒアリングを経て、最適な研修を提供
実践重視実データを使用
●実際のデータ（一部マスク）を使うことで脱座学化
カリキュラムの実績
●電通にて活用された研修の初の外販●大学や研究機関、ビジネススクールでの実施多数
受講後のビジネス実装フォロー
●受講後のAI企画やデータ活用のサポート体制●プロジェクト化し伴走支援、開発も受託可能
現役AIエンジニア講師だからこそ可能
ハイクオリティなコンテンツ
ビジネスに直結するスキーム
9
講座詳細① AI経営・AIリーダーシップ講座
【講座の実績】東京大学、東京工業大学、株式会社電通他企業リーダーやマネジメントレイヤーへの講義実績
【講座形態】事前課題と１~2時間の講義
【想定受講者】経営者・マネジメント層
【講座概要・目的】経営者のAIドリブン志向へのトランスフォームトップダウンのDX化の推進
10
講座詳細① AI経営・AIリーダーシップ講座
AIを経営に用い、AIを事業化するためのノウハウを実例を通して俯瞰することが可能です。
AIを用いた経営戦略策定 AIを用いた組織運用 AIを用いた業務効率改善
AIを組み込んだ事業の実現に向けて
マネジメントが抑えたいAI概論
AIを用いた採用・評価・異動・育成・退職防止等のHRにおけるAIの活用方法を紹介します。
AIの組み込みを前提とした事業の企画立案からその実現までを、成功例を通して解説します。
ディープラーニングの最新動向から、IoT、XRといった周辺領域との関連性など、経営にインパクトを与える技術の変化を紹介します。
AIを用いて、消費者と技術の両サイドのトレンドの早期キャッチアップと予測、またそれらのマッチングを通した意思決定など、経営戦略策定の効率化の手法を紹介します。
AIを用いた採用・評価・異動・育成・退職防止等のHRにおけるAIの活用方法を紹介します。
11
講座詳細② 爆速AIスキル獲得講座
【講座の実績】株式会社電通の社内研修に「機械学習ひとくち講座」として採用され、受講者の9割が「受講してよかった」と回答。一般向けコンテンツとしてカスタイマイズ提供。
【講座形態】講義とオリジナル教材を使用したプログラミング体験（所要１.5時間）ウェビナー型でのリモート講義も可能
【想定受講者】一般社員
【講座概要・目的】AI・データを業務に取り入れるデジタルマインドの醸成基礎素養・ビジネスの基本言語としてのデータ・AIの素養を獲得
12 12
講座詳細② 爆速AIスキル獲得講座
身に着けたいデータ処理技術について、学ぶ4コース！
全講座共通
・そもそもAIって、機械学習って何？
・機械学習のはじめ方（ライブラリのインストール方法など）
・機械学習の学び方
・機械学習のモデルの考え方
①データ処理・予測 「数字を予測してみよう」データ予測の基礎講座です。どのようにデータを整理しモデルを作れば数値を予測できるのかがわかります。視聴率予測や競馬予測、桜の開花予測などの仕組みがわかります。
②クラスタリング 「データを分類してみよう」クラスタリングの基礎講座です。クラスタリングとは、データのグループ分けのことです。感覚ではなくデータに基づいたターゲット分類などに役立てられます。
③自然言語処理 「言葉を分析してみよう」言語処理の基礎講座です。人間の言葉をコンピューターに理解させる方法や、膨大なテキストから傾向を読み解く方法を学びます。ターゲティング広告やチャットボットの仕組み、Twitterデータから消費者の本音を探る方法がわかります。
④画像認識「画像を判別してみよう」画像認識の基礎講座です。画像をコンピューターに理解させ、似ている画像を見つけたり、画像が何を示しているか判断させたりする方法を学びます。顔認証や類似度判定などの仕組みがわかります。
13
講座詳細② 爆速AIスキル獲得講座
言語処理 画像/動画処理 時系列分析 関連性分析
ディープラーニングの基礎技術の活用
ウェブ行動 TV接触 購買行動 位置情報 天気
マーケティングビッグデータのハンドリング
トレンドの予測 ユーザーペルソナ抽出 商品のレコメンデーション
この講座を受けると、こんなことができるようになります！
14
講座詳細③ 実装スキル養成 総合専門講座
【講座の実績】マーケティング業界におけるAI開発のトップランナーである当社のデータサイエンティスト・AIエンジニアの育成メソッドを体系化し社会提供する実践型コンテンツ。
【講座形態】講義とオリジナル教材を使用したプログラミング学習（所要6時間×5日間）ウェビナー型でのリモート講義も可能
【想定受講者】DX担当者の初期研修AI活用データ分析を自身で行いたい一般社員
【講座概要・目的】デジタルトランスフォーメーションを推進するAIプランニングスキルの獲得基礎プログラミング・分析スキルの獲得
15 15
総合講座では、実用性の高い5コースからなる学習カリキュラム！
コース１：データ活用入門
概要 ：マーケティングで取り扱われるデータとその活用例について紹介する。
ゴール ：受講者の身の周りにあるものが、データとして認識できるようになる。それを活用するアイデアが思い浮かぶようになる
コース２：エクセルを使ったデータ集計、分析
概要 ：基本的な統計について、エクセルを使い実際の数字を見ながら学ぶ。目的に応じたグラフの選択と、実際の作成方法を学ぶ。数字を取扱う際の注意点を学ぶ。
ゴール：エクセルを使ってよく使われる分析を自分で行えるようになる。エクセルを使ってデータに応じた適切なグラフを描けるようになる。
コース３：SQLとpythonを使ったビッグデータ対応と効率化
概要 ：コース２で学んだ統計的な手法を、ビッグデータに適用していくために用いる技術を学ぶ。実際にビッグデータを使って、プログラミングに慣れる。
ゴール：Pythonを使ってよく使われる分析を自分で行えるようになる。Pythonを使ってデータに応じた適切なグラフを描けるようになる。
コース３補講：プログラミング未経験者のみ
概要 ：プログラミングの経験がない方向け。文字列の操作やループ文、関数などの使い方を学ぶ。 ※データ分析目的のプログラミングでよく使う項目のみ。システム開発的な項目は対象外。
ゴール：プログラミングの基本的な考え方を理解し、Pythonで実行できるようになる。
コース４：AIプログラミング入門
概要 ：AIの代表的な使われ方について学ぶ。AIの概念を理解し、代表的な項目についてプログラミングする。
ゴール：Pythonを使い、ライブラリーを活用したAIの構築ができる。
講座詳細③ 実装スキル養成 総合専門講座
16
コース日数（日）
現状レベル ゴール
コース
1 2 33補講
4
A
AI講座有り
総合講座 ５エクセルデータ分析：×
プログラミング：×
・未経験新卒・業務に関わるデータを取り扱ったことがない方・エクセルで計算をした経験が少ない方
・データを活用するヒントを得たい方・基本的な分析と可視化ができるようになりたい方・大規模データを取り扱えるようになりたい方・データ活用のひとつとしてAIを知りたい方
購買データやアプリのログがあるが、活用できていない。分析をして現状を知るとともに、AIを用いた活用方法について検討したい。→どんな行動をしている人がいるのか、自分で分析できるようになります。わかりやすく可視化をして資料に活用することができます。これに加え、AIを使った施策のアイデアを考えられるようになります。
● ● ● ● ●
B 総合講座（Excel分析経験者向け）
4エクセルデータ分析：○
プログラミング：×
・業務に関わるデータをエクセルで取り扱ったことがある・平均や分散などの基本的な統計用語がわかる・基本的なグラフ作成ができる
● ● ● ●
C 総合講座（プログラミング経験者向け）
4エクセルデータ分析：×
プログラミング：○・分析以外でプログラミングを使ったことがある ● ● ● ●
D 総合講座（Excelデータ分析、プログラミング経験者向け）
2エクセルデータ分析：○
プログラミング：○
・業務に関わるデータをエクセルで取り扱ったことがある・平均や分散などの基本的な統計用語がわかる・基本的なグラフ作成ができる・分析以外でプログラミングを使ったことがある
● ●
E
AI講座無し
データ分析入門講座 4エクセルデータ分析：×
プログラミング：×
・未経験新卒・業務に関わるデータを取り扱ったことがない方・エクセルで計算をした経験が少ない方 ・データを活用するヒントを得たい方
・基本的な分析と可視化ができるようになりたい方・大規模データを取り扱えるようになりたい方
購買データやアプリのログがあるが、集計すらままならない。まずは分析をして現状を知りたい。→どんな行動をしている人がいるのか、自分で分析できるようになります。わかりやすく可視化をして資料に活用することができます。
● ● ●
● ● ●Fデータ分析入門+Python入門
+プログラミング入門講座3
エクセルデータ分析：○プログラミング：×
・業務に関わるデータをエクセルで取り扱ったことがある・平均や分散などの基本的な統計用語がわかる・基本的なグラフ作成ができる
G データ分析入門+Python入門講座 3エクセルデータ分析：×
プログラミング：○・分析以外でプログラミングを使ったことがある ● ●
自身のレベルやスキルに合わせて、取捨選択してのコース受講も可能
講座詳細③ 実装スキル養成 総合専門講座
17
講座詳細③ 実装スキル養成 総合専門講座 （コース内カリキュラムの目的・ゴール設定：1）
コース１：データ活用入門
講義の内容と狙い 項目 演習内容 できるようになること
マーケティングでのデータ活用ワークショップ
アクセスログデータ、購買ログデータ、会員マスタ、商品マスタ、出稿ログ、SNS投稿、画像、映像、音声、など世の中になるたくさんの情報を「データ」として見れるようになりましょう。そして、実際にそれらをどのように使っているのかの仕組みを紹介します。
データの種類分析概論機械学習概論
自身の業務を起点に、身の回りのデータを探し、活用するアイデアを考えます。
自身の業務にデータをどう活かすかを考えられるようになります。また、目的に対し必要なデータや人材をどう集めるかを考えることができるようになり、専門家に発注する際にもスムーズに業務を進められるようになります。
コース２：エクセルを使ったデータ集計、分析
講義の内容と狙い 項目 演習内容 できるようになること
エクセルで学ぶ データ分析入門 行動データについての基本的な考え方と使い方を身につける。そのために、必要な統計の知識、エクセルの使い方、およびデータ取り扱う時のテクニックを学びます。
クロス集計の方法、使い方基本統計量の計算方法、使い方グラフの読み方、作り方データ突合の方法データ前処理（ダミー変数化）文字列の日付の取り扱い統計グラフの作り方
ウェブ行動データである、アクセスログとユーザーマスタ、コンテンツマスタを使って、ユーザーの行動を集計分析します。また、分析結果をグラフにして考察します。
購買データをつかって有望顧客とそれ以外の行動や嗜好性の違いについて比較をすることができるようになります。顧客の来店時刻やデモグラの違いによる、購買金額/購買品目の違いを分析できるようになります。これらの分析結果をグラフにすることができるようになります。購買データと顧客マスタなど複数のデータソースを跨いだ分析ができるようになります。※エクセルで扱える範囲、最大100万行程度のデータが対象です。
エクセルで学ぶ 回帰分析入門 基本的な分析手法であり、エクセルでできる機械学習でもある回帰分析について学びます。
回帰分析 ウェブ行動データから、購入金額を予測するモデルを構築します。
購入金額の高い顧客がそれ以外とどんな行動が異なるのかを分析することができるようになります。CTRの高いキャンペーンやクリエイティブにはどんな要素が効いているかを分析することができるようになります。また、これらの分析を活かすことで、購入金額予測モデルやCTR予測モデルを構築することができるようになります。
カリキュラム単位で綿密に設定された目的・ゴールを達成するコンテンツ※より最適なカリキュラム開発を継続的に実施しているため、予告なく変更することがあります
18
コース３：SQLとpythonを使ったビッグデータ対応と効率化
講義の内容と狙い 項目 演習内容 できるようになること
SQLを使ったビッグデータの集計 よくある会員管理システムやアクセスログのしくみを例に、ビッグデータが今どのように取り扱われているのかを紹介します。ビッグデータが格納されている、データベースの取り扱いを身につけ、蓄積しているデータの全量に対して基本的な集計ができることを目指します。
SQLの使い方 ウェブ行動データをつかって、データベースから直接集計を行います。実際のDBにクエリを書いて、エクセルで学んだ集計をビッグデータに対して行います。
DBに蓄積したアプリやウェブページの利用ログや、ID付きPOSデータの全量の集計を高速にできるようになります。顧客の行動やデモグラ情報に基づいたセグメント抽出ができるようになり、アプリ内のコンテンツや広告のターゲティング配信に活かせます。購買データと顧客マスタなど複数のデータソースを跨いだ分析ができるようになります。※100万行以上のデータも扱うことができるようになります。
※pythonを使ったデータ取り扱い入門 プログラミング初心者向けにファイルの開き方やデータの表示のさせ方、基本的な計算の仕方から、ログデータによく出てくる日付や文字列のデータの取り扱い方を説明します。形の同じ複数のデータ（時系列など）に対し、同じ処理をする時に効率化する方法についても学びます。
pythonの基本的な使い方jupyterの使い方文字列、日時の取り扱い方ループと関数の使い方
小規模のデータを使い、サンプルコードを動かしながら挙動を確認します。
pythonを使って、基本的なデータ操作ができるようになります。
pythonを使ったビッグデータ分析 SQLで抽出したデータや、ファイルになっているビッグデータをプログラミングを使って集計・分析する手法について学びます。pythonを使ったデータ処理の自動化についても学びます。
numpyの使い方pandasの使い方
ウェブ行動データである、アクセスログとユーザーマスタ、コンテンツマスタを使って、ユーザーの行動を集計分析をpythonを使ってを行います。
アプリやウェブページの利用ログや、ID付きPOSデータの全量の集計・分析を高速にできるようになります。購買データやアクセスログをつかって有望顧客とそれ以外の行動や嗜好性の違いについて比較をすることができるようになります。顧客の行動パターンやデモグラ情報に基づいたセグメント抽出ができるようになります。購買パターンに基づいた簡単なレコメンドができるようになります。購買データと顧客マスタなど複数のデータソースを跨いだ分析ができるようになります。SQLを共通する部分もありますが、同じ集計をグループごとに行うなどpythonを使ってより効率的に集計・分析ができるようになります。※100万行以上のデータも扱うことができるようになります。
pythonを使ったグラフの作り方 全量データの分析結果をレポートにするために、それぞれの結果を適切な方法で可視化できるようになります。エクセルでは表現の難しい手法も紹介します。
matplotlibの使い方 ウェブ行動データである、アクセスログとユーザーマスタ、コンテンツマスタを使って、集計した結果をグラフにして説明できるようになります。
集計したデータからグラフを作ることができるようになります。グループごとにグラフを作って、名前をつけてm条件ごとにグラフを自動で作成→保存するなどプログラミングだからことできる業務効率化も身に付けられます。
分析と解説 コース３で学んだ知識を使い、課題を説いてみましょう。説く順番について考えるところからが課題です。
講座詳細③ 実装スキル養成 総合専門講座 （コース内カリキュラムの目的・ゴール設定：2）
19
講座詳細③ 実装スキル養成 総合専門講座 （コース内カリキュラムの目的・ゴール設定：3）
コース４：AIプログラミング講義の内容と狙い 項目 演習内容 できるようになること
機械学習入門 機械学習でできることについて紹介し、実際にモデルを構築する際に必要なデータなどについて学びます。
説明変数・目的変数教師ありモデル・教師なしモデル訓練・テスト・予測
なし
①予測（数値・カテゴリ） エクセルで学習した回帰を発展させ、未知のデータについて予測するモデルの作り方を学びます。予測対象としては、数値と属性の両方を取り扱います。
scikit-learnの回帰モデル線形回帰ランダムフォレストディープラーニング
※既に書かれているプログラムを参考に、自身でもプログラムを書いていただきます。ウェブログを使って、サイト来訪者のCV予測、および購入金額の予測を行います。作ったモデルについて精度評価を行います。
行動データ（購買、ウェブログ）をつかって、ユーザーの行動予測モデルを自分で作れるようになります。クラスタリングで作ったセグメントをもとに、拡張エンジンを作ることができるようになります。
②クラスタリング ユーザーやデータをグループ分けするクラスタリングの方法と、それぞれのクラスターの特性を読み解きするヒントを学びます。
scikit-learnのk-meansクラスタリングscipyの階層クラスタリング
※既に書かれているプログラムを参考に、自身でもプログラムを書いていただきます。サイト来訪者を行動に基づいてクラスタリングします。アンケートデータの回答に基づいて、ユーザーをクラスタリングします。
行動データ（購買、ウェブログ）をつかって、ユーザークラスタリングを行い、セグメント構築ができるようになります。調査データをつかってクラスタリングを行い、ペルソナ分析ができるようになります。
③画像 画像で機械学習するためのCNNの仕組みと方法を学びます。 scikit-learnのCNN ※既に書かれているプログラムを参考に、自身でもプログラムを書いていただきます。手書きの文字の画像を使って簡単なOCRを行います。
手書き文字画像の文字起こしや、写真の男女判別などのモデルを作ることができるようになります。
④文章 分析、機械学習のいずれでも文章を扱うには専用の準備が必要です。この講義ではその手法を学びます。
janomescikit-learnの回帰モデル
※既に書かれているプログラムを参考に、自身でもプログラムを書いていただきます。ウェブサイトのコンテンツ（文章）を処理し、予測モデルにかけることで、ユーザーの興味関心から申し込みを予測するモデルを作ります。
文章で与えられるデータを分析できるようになります。文章を数値化するまでの処理を重点的に学ぶので、その後、分析、機械学習と組み合わせることで、文章コンテンツの接触状況から趣味嗜好を抽出して行動を予測することができるようになります。
①予測（数値・カテゴリ）ライト版 エクセルで学習した回帰を発展させ、未知のデータについて予測する仕組みについて学びます。
scikit-learnの回帰モデル線形回帰ランダムフォレストディープラーニング
※既に書かれているプログラムを動かしますウェブログを使って、サイト来訪者のCV予測、および購入金額の予測モデルを行います。作ったモデルについて精度評価を行います。
行動データ（購買、ウェブログ）をつかった、ユーザーの行動予測モデルや、クラスタリング結果に基づく拡張エンジン開発の概要を理解できるようになります。また、これらに必要なデータが解るため、AIプロジェクトの進行をスムーズに行うことができるようになります。
②クラスタリング ライト版 ユーザーやデータをグループ分けするクラスタリングの仕組みを学びます。
scikit-learnのk-meansクラスタリングscipyの階層クラスタリング
※既に書かれているプログラムを動かします（お題は以下から選択）アンケートデータの回答に基づいて、ユーザーをクラスタリングします。サイト来訪者を行動に基づいてクラスタリングします。
行動データ（購買、ウェブログ）をつかって、ユーザークラスタリングを行や、調査データをつかったペルソナ分析がどのように行われているかを理解できるようになります。また、これらに必要なデータが解るため、AIプロジェクトの進行をスムーズに行うことができるようになります。
③画像 ライト版 画像で機械学習するためのCNNの仕組みを学びます。 scikit-learnのCNN ※既に書かれているプログラムを動かします手書きの文字の画像を使って簡単なOCRを行います。
手書き文字画像の文字起こしや、写真の男女判別などのモデルの仕組みを理解することができるようになります。また、これらに必要なデータが解るため、AIプロジェクトの進行をスムーズに行うことができるようになります。
④文章 ライト版 分析、機械学習のいずれでも文章を扱うには専用の準備が必要です。この講義ではその仕組みを学びます。
janomescikit-learnの回帰モデル
※既に書かれているプログラムを動かしますウェブサイトのコンテンツ（文章）を処理し、予測モデルにかけることで、ユーザーの興味関心から申し込みを予測するモデルを作ります。
文章で与えられるデータをどのように分析、機械学習しているのかを理解することができるようになります。また、これらに必要なデータが解るため、AIプロジェクトの進行をスムーズに行うことができるようになります。
20
講座詳細③ 実装スキル養成 総合専門講座 （コース内カリキュラムの目的・ゴール設定：4）
ラップアップ講義の内容と狙い 項目 演習内容 できるようになること
今後の活用の方法と情報キャッチアップの方法＋質疑
今後、この分野について継続的、より詳細に学ぶための方法を紹介する。オンライン講座、情報交換サイト、書籍など。
2020.6.29時点
21
講座詳細③ 実装スキル養成 総合専門講座 （スケジュール・コース別 所要受講時間）
A（総合） B（総合） C(総合） D(総合） E(分析 F(分析） G(分析）
コース１：データ活用入門 時間（分） 順番 日付 順番 日付 順番 日付 順番 日付 順番 日付 順番 日付 順番 日付
マーケティングでのデータ活用ワークショップ 120 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
コース２：エクセルを使ったデータ集計、分析
エクセルで学ぶ データ分析入門 240 2 1 2 1 2 1 2 1
エクセルで学ぶ 回帰分析入門 120 3 2 3 2 3 2 3 2
コース３：SQLとpythonを使ったビッグデータ対応と効率化
SQLを使ったビッグデータの集計 120 4 2 2 1 4 2 2 1 4 2 2 1 4 2
※pythonを使ったデータ取り扱い入門 120 5 2 3 1 5 2 3 1
pythonを使ったビッグデータ分析 180 6 3 4 2 5 3 3 2 6 3 4 2 5 3
pythonを使ったグラフの作り方 120 7 3 5 2 6 3 4 2 7 3 5 2 6 3
コース４：AIプログラミング
機械学習入門 30 9 4 7 3 8 4 6 3
①予測（数値・カテゴリ） 120 10 4 8 3 9 4 7 3
②クラスタリング 120 11 4 9 3 10 4 8 3
③画像 120 12 5 10 4 11 5 9 4
④文章 120 13 5 11 4 12 5 10 4
ラップアップ
今後の活用の方法と情報キャッチアップの方法＋質疑 30 14 5 12 4 13 5 11 4
2020.6.29時点
22
講師の紹介
東京大学松尾豊教授のもと人工知能を専攻。導入実績700社のWEB最適化ツール「DLPO」をはじめ「視聴率予測」「広告バナー自動生成」などのAIとビッグデータを活用したマーケティングシステムを提供。モンゴル子会社を設立し海外AI人材を育成。東京大学未来ビジョン研究センター客員研究員も兼務。『ワールドビジネスサテライト』、『NHKワールド』など多数メディア出演・ 『Adtech』『Advertising Week Asia』などセミナー登壇多数。主な著書『売れるロジックの作り方』、『AI×ビッグデータマーケティング』など。
山本 覚代表取締役CEO 東京大学未来ビジョンセンター共同研究員
東京大学大学院修了。在学中は専攻の生物に加え、科学と社会をつなげる活動に携わる。 専門外からの入社ながら、データサイエンティスト、プロジェクトマネージャーとして案件に関わる中でデータサイエンスとAIの実装に関する知見を深める。2018年より電通に出向。 AIプロジェクトで得た知見とこれまでの自身の経験を生
かして 社内向けのデータサイエンティスト育成講座とAI入門講座を開発。 講師を務めるかたわら、画像や映像などクリエイティブとAIの 融合領域のプロジェクトも継続して担当。【講義実績】データサイエンティスト養成講座（計5回実施 参加者：162名）AI入門講座（計7回実施 参加者：326名）
鈴木初実データサイエンティスト
その他にも多様性・専門性を持った多くの講師陣がスタンバイしています！！
数学オリンピック世界メダリスト
多くの国際学会登壇実績
博士号取得者多数
広告賞受賞者
AI経営・AIリーダーシップ講座 爆速AIスキル獲得講座・総合講座
23
アフターサービス
講座受講後のビジネス実装までをしっかりアフターフォロー！！
セミナー受講
まずはセミナーを受講し全体像を掴んだ後は、、、
忘れる前にEラーニングでもう一度知識を整理し、類似課題での定着
わからない点や、ビジネスの活用方法などは専門窓口からご相談ください。
プロジェクトが動いた際には実績のあるﾃﾞｰﾀｻｲｴﾝﾃｨｽﾄが常駐してのサポートも可能です。
社内では難しい内容だけ絞って開発することでリーズナブルな開発が可能に。分析、モデル構築、システム実装まで対応。
Eラーニング 相談窓口 常駐ﾃﾞｰﾀｻｲｴﾝﾃｨｽﾄ 受託開発
24
受講者の声
ﾃﾞｰﾀﾋﾞｼﾞﾈｽｸﾘｴｲﾀｰ20代・男性
営業40代・男性
リサーチャー40代・女性
ＡＩに関する基本的な考え方や手法が体系的に理解できました。ＡＩが社会基盤となることには疑いがなく、これから更に学ぶことによってクライアントのマーコム領域を超えたデジタルトランスフォーメーション支援や生活者のインサイト堀りなどさまざまな場面に活かせそうと感じました。
今回、受講の機会を頂いたことで、かねてかたAiの勉強をしたいと思っていましたが、良いきっかけになりました。また、初心者向けの講座などもまとめて頂いており、何から勉強をするか？というところが一番難しいですので、ありがたいです。
実例があったのでわかりやすかった。私も勉強すればできるようになるかも！と思いました。ユーザーのデータ、人気コンテンツの利用状況を把握し、そのコンテンツを重点的に作成したり、紹介するタイミングを工夫するなどに使えそうです。
将来的にクライアントやデジタル系制作会社の方と機械学習（特に画像認識）の話題になった際に、 円滑にコミュニケーションを進めるきっかけになると思います。
ビジネスプロデューサー50代・男性
多くの受講者の皆様から“受けてよかった！”の声を頂いています
![[Microsoft Connect(); Japan 2017] Microsoft AIによるインテリジェント アプリケーションの構築 (Build Intelligent apps with Microsoft AI Platform)](https://img.pdfslide.net/doc/110x75/5a64788f7f8b9a4c568b45b1/microsoft-connect-japan-2017-microsoft-ai.jpg)