生成系AI(ChatGPTなど)を課題設定・アイデア創出へ活かすコツとそのために必要なPythonデータ処理スキル [講習会詳細]

※お申込前に「注意事項」をご確認ください

近年発達の著しいAIを業務に取り入れ課題解決やイノベーションに活用するためのコツ・考え方をわかりやすく講義します。また、実務面に必要なデータ処理スキルをPythonに焦点を当てて解説します。意欲の高い若手はもちろん、業務改善に携わるベテランにもおすすめです。

生成系AI(ChatGPTなど)を課題設定・アイデア創出へ
活かすコツとそのために必要なPythonデータ処理スキル

コード	tds20241017h1
ジャンル	データサイエンス
形式	オンラインセミナー（Live配信）
日程／時間	2024年 10月 17日(木)　10:00～17:00
配信について	見逃し配信もあります（視聴期間は10日程度）
資料（テキスト）	電子ファイルをダウンロード
受講料 (申込プラン)	通常価格（pdfテキスト）: 36,300円 (消費税込) PDF＋カラー製本テキスト : 39,600円 (消費税込)

生成系AI(ChatGPTなど)を課題設定・アイデア創出へ活かすコツとそのために必要なPythonデータ処理スキル

●講師

株式会社ケンシュー代表取締役倉地育夫氏

1979年、名古屋大学大学院工学研究科応用科学専攻を修了。同年、ブリヂストンタイヤ株式会社研究第一部に入社。科学技術庁無機材質研究所、ブリヂストンタイヤ開発研究所を経て1991年よりコニカ株式会社に勤務。感材開発本部第4開発センター主任研究員、感材技術研究所主幹研究員を歴任。また、1995-1997の期間に福井大学地域共同研究センター客員教授を務める。2005年にコニカミノルタ株式会社生産技術本部先行デバイス技術部リーダー、2009年にコニカミノルタビジネステクノロジーズ株式会社開発本部化成品開発センター担当部長に就任。2011年に同社を定年退社し、株式会社ケンシューを設立。2016年よりナノポリス（中国蘇州）顧問に就任。2000年5月　第32回日本化学工業協会技術特別賞受、2004年5月　写真学会ゼラチン賞受賞。2007年、担当研究(半導体用高純度SiCの開発と事業化)にてブリヂストンが日本化学会化学技術賞を受賞。著書に『ポリマー混練り活用ハンドブック（ゴムタイムズ社, 2020年）』。その他、セラミックスから高分子材料まで共同執筆書籍多数。

●詳細

Ⅰ．AIブームと社会の変化
１．コンピューターの登場と業務のイノベーション
２．データサイエンスと科学
３．第三次AIブームから社会実装へ
４．オブジェクト指向と問題解決法
５．そもそもデータとは？

Ⅱ．データ活用スキルの磨き方
１．データはオブジェクト（１）
２．データ処理の方法論
３．データ処理のステップ
４．データとAIの活用方法

Ⅲ．データとアイデア
１．データはオブジェクト（２）
２．アイデア創出法とデータ収集
３．データの生死を決めるグラフ
４．数理モデルの落とし穴
５．データとアルゴリズムで問題解決

Ⅳ．データ処理に必須のスキル
１．データサイエンス概略
２．Python概略と学習の仕方
３．AIでPython自由自在
４．Pythonによるデータ処理自動化ヒント

Ⅴ．未来の実務はどうなる？

＜本講座での習得事項＞
１．データの前処理方法（業務に必要なデータを収集し解析するスキル）
２．実務における問題解決法
３．Python概略知識

＜講義概要＞
　ChatGPTの登場で生成系AIに注目が集まっている。知識労働者の実務の大半がAIに奪われるような勢いと、事務文書だけでなく結婚披露宴の祝辞までAIに作らせたニュースに何故か笑えない若いサラリーマンは多いのではないか。イノベーションのスピードが加速し１００年後は不明だが、ＡＩが人間の作製したプログラムで動作している限り、現在のAIに難しい業務が存在する。それは、「何も課題の設定されていない状態で始めるデータの処理」である。この意味の詳細はセミナーで説明するが、日々の実務では、そこで見出された問題から課題を設定して仕事が始まることに着目していただきたい。「正しい問題を見出す作業」と「課題設定作業」は、現在のＡＩでは難しい。ドラッカーでさえ、「正しい問題を見出す作業は難しく、それができれば、問題解決の８０％はできたことになる。」と述べている。すなわち、「課題設定作業」や、科学における実験ならば「仮説設定作業」は、人間がしなければいけない仕事として残り、仕事の成果は、ＡＩ登場以前でもこれらの作業の品質に左右されてきた。
　本セミナーでは、社会基盤にＡＩの実装が始まった実務のあり方を想像し、問題を解決するために必要なデータに着目し、実務の各段階におけるデータの収集方法からデータ処理方法に関して課題設定の方法やその基になるアイデア創出法とともに講義する。セミナーで紹介する方法について不足があれば、例えばＣｈａｔＧＰＴに質問すると分かり易く説明が出てくる。その質問方法についてもコツを説明する。
　インターネットの時代で情報が溢れているにもかかわらず、業務でうまく情報活用できていないと感じられている人は多いのではないか。そこに生成系ＡＩが登場し、情報の処理方法まで誰でも自由に利用できる環境が整ったが、昔から実務でスキルの差が出る作業段階で、これら新技術をうまく使いこなすスキルは、益々実務能力の差を広げる時代となった。新しく必要とされるスキルでは、幸いなことに経験で差が出る作業の変革を要求しているので、実務経験の浅い若い人が活躍できる時代になったのではないか。本セミナーは入社3年目レベルまでの若い社会人を対象としているが、実務経験が豊富な人にも参考となる内容である。

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