基礎から学ぶ「AI/人工知能」の定義と歴史！ビジネス活用コース【初級者向け】業界別AI活用事例
「AI/人工知能」がよくわからない初心者さんも大丈夫！定義と歴史を学びディープラーニングやニューラルネットワークの概要を理解して業務効率化からDX化の１歩を歩みだそう
基礎から学ぶ「AI/人工知能」の定義と歴史！ビジネス活用コース【初級者向け】業界別AI活用事例 udemy course
「AI/人工知能」がよくわからない初心者さんも大丈夫！定義と歴史を学びディープラーニングやニューラルネットワークの概要を理解して業務効率化からDX化の１歩を歩みだそう
■本コースを作った背景
「AI/人工知能」はニュースだけでなく、様々なサービスや製品に組み込まれ、日々、耳にすることが増えてきていると思います。同時に実態がよくわからず、どんな機能や処理、ニュースなのかが分からないことも多いのではないでしょうか。
私自身も法人研修やコンサルティングをさせていただく現場でAI/人工知能だけでなく、ディープラーニングやニューラルネットワークと言った言葉が絡み合い、ビジネスの企画やディスカッションがうまくできない場面を目にしてきました。特に次のような悩みを抱えている方が多いように思います。
「AI/人工知能」という単語は聞いたことがあるけど実態がよくわからない
機械学習やディープラーニングも耳にはするけど違いがよく分からない
ビジネスでDXや業務効率化等で新しい技術を取入れたいが学ぶ時間が限られている
社内の課題は分かっているけど、どの技術が適しているのか？どこから考え出していいかが分からない
ツールの紹介ではなくビジネスの現場で実際に使われている事例を知りたい
本業があるなかで、こうした悩みを自らの力で解決するのはとても大変だと思います。
ニューラルネットワークやディープラーニング、特化型AIとマルチモーダル等、一見、近いように思える技術が別の言葉で説明されているなかで、1つ1つ自ら紐解いていくことは困難な場面も多いと思います。
こうした悩みを解決し、ニュースや説明を聞いたり、会議に出た時に混乱せずに話を理解でき、自信を持って仕事をしてもらうために、本コースを開発しました。
■本コースの特徴
ビジネスに必要なAIの基礎知識を習得
「AI/人工知能」という言葉は広く聞かれるようになりましたが、その実態や関連技術（機械学習、ディープラーニング、ニューラルネットワークなど）の正確な理解は容易ではありません。本コースでは、AIの定義や発展の歴史から始まり、ビジネスの現場で必要となるAIの主要技術の概要、そしてAIが持つ特性までを幅広く学びます。これにより、断片的な知識ではなく、AI/人工知能関連の情報で出てくる主要技術や概念を把握し、ニュースや社内での議論を深く理解するための土台を築くことができます。
難しい技術を分かりやすい言葉で解説
AIの技術的な仕組みは複雑に感じられることがありますが、本コースではITやAIに関する専門知識がない方でも無理なく理解できるよう、専門用語を避け、平易な言葉で解説することを重視しています。ニューラルネットワークや機械学習の手法といったAIの中核をなす技術についても、その概念やビジネスへの関連性を分かりやすくお伝えします。これにより、技術的な詳細に踏み込むことなく、ビジネスパーソンとして知っておくべきAIの仕組みを習得できます。
実践的なビジネス活用事例から学びを深める
AIがどのようにビジネスの現場で活用されているのかを知ることは、自身の業務への応用を考える上で非常に重要です。本コースでは、製造業、金融業、不動産業界など、多様な業界の大手企業におけるAIの具体的な活用事例を豊富に紹介します。これらの事例を通じて、AIが実際のビジネス課題（例：不正検出、業務効率化、意思決定支援など）をどのように解決しているのかを学ぶことで、AIの可能性と実用性を実感し、自社のビジネスへの導入や活用のヒントを得ることができます。
■本コースの対象者
AIや人工知能という言葉は知っているが、その実態がよく分からない方
機械学習やディープラーニングといった関連技術の違いや概要を知りたい方
ビジネスでDXや業務効率化のためにAI技術に関心があるが、学ぶ時間が限られている方
社内の課題に対して、どのようなAI技術が適用できるか検討したい方
特定のツールの使い方ではなく、ビジネス現場でのAI活用事例を知りたい方
AI関連のニュースや専門家の話を理解できるようになりたい方
自信を持ってAIに関する議論に参加できるようになりたい方
何を学びますか？
AI/人工知能の定義と種類
AIが発展してきた歴史（第1次～第3次AIブーム）
第3次AIブームの次に注目を集めている技術と事例
AIの核となる技術（ニューラルネットワーク、機械学習、ディープラーニング）の概要
機械学習の主な学習方法（教師あり学習、教師なし学習、強化学習）とそのビジネス導入時の留意点
機械学習の主な学習方法に合わせた必要なデータ,処理能力,保守・運用の留意点
AIの特性と「AI効果」
製造、金融、不動産業界などにおけるAIの具体的な活用事例
受講における必須条件または前提条件はありますか？
AIやITに関する専門知識は一切不要です
生成AI（Copilotを含む）の利用経験や知識は不要です。むしろこれから学ぶ方が対象です
今現在、ビジネスの現場でAI/人工知能に関わる仕事をしていんくても大丈夫です
このコースの対象受講者:
ビジネスの現場でAIに関する基礎知識を身につけたい方
AI関連のプロジェクトや議論に関わる可能性のある方
AI技術の導入や活用を検討している企業の担当者
AI技術の導入や活用を社内で広める役割を担っている方
AIがビジネスにどのような影響を与えるかを知りたい方
最新技術動向や様々な業界での活用事例に関心のある方
