実践的なAIトレーニングで、製造業でのAI活用を
推進できる人材育成を強力に支援します

製造業のお客様に特化した、実践的なAIトレーニングを提供します。
これまで製造業のお客様に対して多くのAI開発を手がけてきたアラヤだからこそ提供できるAI人材開発サービスです。

AI人材開発サービス 製造業特化 実践形式 すぐ現場導入に活かせる

実践的AI人材開発サービスの特長

ケーススタディなど「実践的」なトレーニング

このトレーニングでは、AI開発プロジェクトを擬似的に経験いただくことができ、結果として受講後には、AIのプロジェクトを推進するスキルを身につけることができます。
架空のプロジェクトに対して、要件定義からデータ取得、AI開発、実装・運用まですべて体験できます。
 (プロジェクトの一例:ボルト、ネジ、ワッシャー、LED、トランジスタ、等の外観検査をAIで代替する。)
・AI開発を外注したときの、要件定義書の書き方や報告書の読み方が学べます。
・多数のAI活用ユースケースについて学べます。
・貴社でのAI活用を念頭においた課題・要件定義の実践も実施するため、すぐに貴社での活動に落とし込めます

製造業に特化

・内容がほぼすべて製造業におけるユースケースをベースに構築されています。
・そのため、製造業の会社様での活用に対して具体的なイメージがしやすい構成となっております。

AI人材開発サービスの概要

AIプロジェクトの企画者・推進者を育成します。

対象者

本プログラムは、製造業の以下のような方々を対象者にしています。それぞれの方々のニーズに応じてカリキュラムをカスタマイズして提供いたします。

身につくスキル

・本プログラムを受講いただくことで、以下のスキルを身につけて頂くことができます。

カリキュラム概要

・カリキュラムは、ご要望や受講者のレベルに応じて、適宜カスタマイズしてご提供させて頂きます。
・日程としては、2日を予定しておりますが、受講者の方のニーズに合わせてカスタマイズ可能です。以下はカリキュラムの一例となります。

1. AIの全体像 モデルとはなにか、教師あり/教師なし学習の違い、分類/回帰、訓練データの分割など、基本的な要素を最小構成で学びます。
2. AIの開発プロセス AI開発プロジェクトを擬似体験頂くことで、AIがどのようなプロセスを経て開発されるものか、体感頂きます。また、ケーススタディを通して、AI開発の落とし穴や気を付けるべき点について理解を深めます。
3. 活用事例 製造業を中心として、AIの活用事例について学びます。
4. 課題の発見 受講者様の自社業務内の課題を抽出してもらい、講師とともにAI適用の可能性を探ります。

教材

すべてオリジナルの教材です。製造業を対象としたケーススタディなどを使用します。

講義サンプル

第3章「AIの開発プロセス」の内容を一部公開します。

受講者の声

本プログラムの受講者からは、次のような声を頂いています。
・他部署でのAI導入検討事例の説明を聞いて報告書の内容がスッと頭に入った時は、トレーニングの成果が出たと思い嬉しかったです。
・実習を通して検出方法の検討や実際のプログラミングなどを経験し、AI導入時のイメージができた
・最新の動向や説明内容が丁寧であり理解促進につながったと感じています。リンクなども各所にあり、自己学習や復習に非常に役立ちました。
実際に手を動かしての作業が多く、大学のような講義一辺倒にならなかったところが非常によかったです。数式の説明ばかりだったら、心が折れていたと思います。

オプションカリキュラム

・AI開発プロジェクトの推進やマネジメントだけでなく、社内での内製化もご検討されているお客様向けに、詳細な技術の説明やコーディング演習を含んだオプションカリキュラムも提供しております。
・日程としては+2日を想定していますが、受講者様のレベルによっては、事前課題をお願いする場合がございます(主にコンピュータサイエンス、プログラミングに関して)。
・時間の都合上、製造業での活用事例が多い画像認識を主に扱います。センサデータからの異常検知、需要予測、自然言語処理といった内容は扱わない予定ですのでご了承下さい。

0. 事前課題 コンピューターやプログラムの基礎に関して、書籍による学習を事前課題として実施頂きます。
1. 画像認識のタスク 画像認識の分野で一般的なタスク(物体検知、セグメンテーション、異常検知など)について学びます。
2. セグメンテーションモデルの構築 セグメンテーションタスクを解くためのAIモデルの紹介と、構築の一連の流れを学習します。(演習中心)
3. 物体検出モデルの構築 物体検出タスクを解くためのAIモデルの紹介と、構築の一連の流れを学習します。(演習中心)
4. 変分自己符号化器(VAE)の構築と異常検知 異常検知タスクを解くためのAIモデルの紹介と、構築の一連の流れを学習します。(演習中心)