この講座では、ビジネスパーソンとして必要な思考法や心構えについて学習します。この段階では抽象的な概念も多く取り扱いますが、それは大きなビジョンや意識の向上を目指すためです。この研修はあくまで一つのステップであり、その終了後も自己成長は続きます。 物事をどのように学んでいくべきなのかというメタ的な概念について学習します。たとえば学習プロセスの効率性を高めるための推奨されるアプローチ、避けるべき一般的な失敗パターン、そして効果的な情報の選別と採用の戦略について触れます。

この講座は、デジタル化が進む現代社会において必要とされるセキュリティ対策、モラルの重要性、およびコンプライアンスの遵守に関する知識とスキルを提供します。この講座では、個人や組織が直面する可能性のあるリスクに対処する方法、情報の倫理的な利用、そして各種法規制への適合について、最新の生成AIにおける事例や対策なども含めて学習します。

この講座では、まずは世界や日本社会で起きている変化を理解し、変化の中で人々の暮らしをより豊かにし社会課題を解決するために、データやデジタル技術の活用が有用であることについて、具体的な事例やワークを通じて理解を深めていきます。 次に、ものを売る時代から「こと」を売る時代への変化、顧客の価値変化の概念を正しく理解し、顧客・ユーザーがデジタル技術の発展により、どのように変わってきたかを理解を深めます。 そして、具体的なデータ・デジタル技術の進展や、社会・顧客の変化によって、既存ビジネスにおける競争力の源泉の変革やビジネスモデルの変革についても理解を深めていきます。

この講座では、すべてのビジネスパーソンが理解しておくべき生成AIの基本的な概念や構造について学びます。また、生成AIの活用技術として注目が集まる「プロンプトエンジニアリング」について、考え方だけではなく具体的なノウハウやテクニックを学びます。また、ChatGPTを利用して資料の作成などを実際に行うことで、生成AIの活用について理解を深めます。

この講座では、データ分析や統計、機械学習、Webアプリ開発など様々な用途で用いられるPythonというプログラミング言語の基礎を学びます。具体的には型・演算・変数・構造化プログラミング・関数といったプログラミングの基礎、リストや辞書といったコレクションを使って、複数の値をまとめて扱う方法、文字列の操作、ファイルの操作などを学びます。

この講座は、データの基本的な理解、データ分析の原則や具体的な手法、およびデータを効果的に活用するための技術について学びます。現代のビジネス環境ではデータが非常に重要な資源となっており、この講座では日常的にExcel等の表計算ソフトを活用し、データ分析し、正しく判断する力を養うことで、意思決定に役立てるためのスキルを習得します。

この講座では、検定や自然言語処理の概要について学び、それらの手法を用いてアンケート調査などのデータを分析する手法について学びます。講座では、グループワークによってケーススタディに取り組み、検定や自然言語処理を用いたデータ分析を実践的に行います。

この講座では、Pythonによるデータ分析に必要な技術を学びます。NumPyを使った数値計算処理、Pandasを使ったテーブルデータの処理から始まり、matplotlibを用いたデータの可視化や、この後に続く機械学習のためのデータの前処理について学びます。 最終的には、Pythonを使って必要なデータを効率的に抽出・加工したり、それらを適切に可視化できるようになることを目的としています。

この講座では、LangChainと言われるLLMシステムの開発パッケージについて学び、効率的にLLMのシステムを開発するための手法論を学びます。また、その中でも、ビジネスの分野で多く使われるRAGと言われる手法の実装方法を中心に扱います。

この講座では、LLMのモデル自体の精度を改善するための手法論であるFine-tuning（ファインチューニング）について学びます。大企業の場合、大量にある自社データを用いて、ファインチューニングする手法は有効なケースがあり、他社との競合優位性を生み出す上でとても重要なテーマです。

この講座では、生成AIを用いた効率的な開発手法である「AIネイティブ開発」について学びます。具体的にどのような開発プロセスにおいて、効率化できるかについて、事例を交えて、解説していきます。