8/16(Sun)
慶應義塾大学で金融工学を専攻。卒業後はスタートアップのデータサイエンティストとしてコンサルティング事業などに従事。 その後、株式会社セブン＆アイ・ホールディングスにて、小売・物流事業におけるAI・データ活用を推進。 株式会社リベルクラフトを設立し、AIやデータサイエンスなどデータ活用領域に関する受託開発・コンサルティングや法人向けトレーニング、教育事業を展開。 著書に『統計学の基礎から学ぶExcelデータ分析の全知識』『Excelで手を動かしながら学ぶ数理最適化』（インプレス）等。
データの解釈に自信を持つために、統計を学ぼう 本コースは、①統計的思考法を1から学び、②Excelで問題を解きながら定着させていく、『統計の理論 & 実践形式』授業です。 【コース全体で学べること】 ① 要約統計量とデータの可視化 ② 統計的有意性を検証するための仮説検定 ③ 多変量解析のための線形回帰分析 【コース構成】 第１回：要約統計量とデータ可視化の重要性 第２回：統計的な有意差を結論づける仮説検定 第３回：多変量の関係性を把握する線形回帰分析 ※ 授業で扱うExcel素材は授業詳細ページよりダウンロードすることができます。 【受講対象者】 全般（Excelによる関数などの基本的な操作ができることを前提としています） 【レベル感】 データの簡単な集計などは普段の業務で行なう方が、データの読み方・解釈・分析に自信を持つための武器として、統計的な思考法について学びます。 ■ ご登壇いただく講師 三好 大悟 (株式会社リベルクラフト 代表取締役 Founder/CEO) ・AIやデータ活用に関する提供サービス一覧 株式会社リベルクラフト ・AI・データサイエンスを学ぶための教育サービス Craft College ■ ご著書 『統計学の基礎から学ぶ Excelデータ分析の全知識』 三好大悟・著（インプレス出版）
既存のツールや最新のデジタルツールを扱い、業務の効率化やデータ分析ができるようになること を目指します
意思決定に根拠を持とう。意思決定のサポートをしてもらおう。 本授業は、ビジネス上の意思決定に悩む方へ、数理最適化を通じて科学的な根拠を持つ意思決定の方法を学び、またExcelで数理最適化をゼロから体験いただく授業です。 【この授業で学べること】 ① 業務での難しい意用決定の解決策として、数理最適化があることを理解する ② 知識ゼロでもExcelなら大丈夫。Excelで数理最適化を実践する方法を知る ③ シフトスケジューリングを題材に、数理最適化での意思決定のサポート例を学ぶ 【受講対象者】 意思決定の根拠が属人化していることに悩む方 （数理最適化を知らない方でも学べる授業となっております） 【授業のゴール】 意思決定の際に根拠が持てるようになる。また意思決定のサポートの仕組みである数理最適化の概念やExcelによる実践方法を理解する ☆ご登壇いただく講師 三好 大悟 (みよし だいご) さん / 株式会社リベルクラフト 代表取締役 Founder/CEO ・AIやデータ活用に関する提供サービス一覧 株式会社リベルクラフト ・AI・データサイエンスを学ぶための教育サービス Craft College ■ ご著書 Excelで手を動かしながら学ぶ数理最適化 ベストな意思決定を導く技 (インプレス出版)
AIと対話しながら、どんなスキルも自分で学べるようになったら...すごくない？ 本を読んでも、動画を見ても、 「知識は増えるのに、いざ自分で使えない…」 そんな“学びのつまずき”を感じたことはありませんか？ 社会人に求められるスキルは幅広い一方で、 “学び続ける時間”も、“教えてくれる環境”も、“実践できる場”も不足しがちです。 スキルを身につけるためには、知識を取り入れるだけでなく、 実際に使いこなす練習が欠かせません。しかし、「一人で学び続ける」のは意外と難しいもの。 そこで本コースでは、ChatGPTを「学びの相棒」として活用し、 さまざまなスキルを身につけるためのテクニックを紹介します。 このコースを通じて、“AI時代の新しい学び方”を一緒に探っていきましょう！ 【受講対象者】 ・ChatGPTを活用して“効率よく”学びたい人 ・自走できる勉強法を身につけたい若手〜中堅社員 ・AIを使ったインプット・アウトプットの習慣を身につけたい人 【授業のゴール】 ・ChatGPTを使って「自分の理解」を深める勉強法が身につく ・AIを相棒にした学びの習慣の作り方がわかる ・テーマが変わっても“一人で学べる”自信が持てる
そのAI活用、単なる“便利ツール”で終わっていませんか？ ChatGPTを導入し、メールの下書きや要約に使う。そんな「個人の業務効率化」のフェーズは、すでに当たり前のものとなりました。しかし、いざ自社の業務プロセスに深く組み込もうとすると、 「一般的な回答ばかりで、自社の現場では役に立たない」 「社内のナレッジをどう学習・連携させればいいのか分からない」 「RAGやAPIなど、技術用語が並んでいて最適な手法を選べない」 そんな壁にぶつかっている担当者やリーダーの方は多いのではないでしょうか。AI活用の次なるステージは、単にツールを使いこなすことではなく、自社独自の資産（ナレッジ）を核とした「AI-Centricな組織」への変革です。 本授業では、自社データと生成AIを連携させる「RAG」の設計図を軸に、5つの活用レイヤーからデータサイエンスとの融合までを体系的に学びます 。「AIに何をさせるべきか」という戦略的視点と構造的な思考を整理し、実務で成果を生むための高度な利活用スキルを身につけましょう 。 【受講対象者】 ・事業会社のAI/DX推進担当者、マネジメント層 ・自社ナレッジを活用したAI導入を検討している企画担当・PM ・「ツール利用」から一歩進んだ高度なAI活用を目指すビジネスパーソン ・技術的な裏付けを持ってプロジェクトを推進したいエンジニアやコンサルタント 【授業のゴール】 ・自社の課題や目的に合わせ、5つの活用レイヤーから最適なアプローチを選択できるようになる ・RAG（検索拡張生成）の仕組みを理解し、社内データ連携の全体像を理解できる ・生成AIと言語・数値データを組み合わせ、単なるチャットを超えた高度な価値創出の考え方を習得できる
生成AIを使ってみたものの、なぜか思ったような結果が出なかったり、使いこなせている実感がないと感じていませんか？ 本授業では、データサイエンティストの三好大悟先生をお迎えし、生成AIの仕組みを紐解くことで、ツールや仕様が変わっても汎用的に使えるAIリテラシーと具体的な業務活用法を学びます。 単なる操作手順ではなく「仕組み」から理解し、業務でAIを自在に扱いこなすスキルを身につけましょう。 【この授業で学べること】 生成AIが誤情報を出力する仕組みと、それを防ぐグラウンディングの具体的なアプローチ 成果物のブレを防ぎ、指示や成果物を資産化・固定化して業務効率を上げる手法 ノートブック型AIやRAGを活用し、大量の情報を整理・構造化する方法 タスクの難易度に応じてAIの「思考量」やモデルを最適に配分・指示する考え方 完成条件を設定し、AIエージェントに工程を一括して任せる活用アプローチ 【利用シーン】 日常の営業準備や企画立案のシーンで、AIに適切な資料を読み込ませて精度の高い下調べや提案作成を行うことができる。 月次資料作成や定型業務のシーンで、指示（プロンプト）や過去の成果物を再利用可能なファイルとして蓄積・活用できる。 規約の問い合わせ対応や施策の振り返りなど、用途に合わせて適切なAIツールや思考量を判断し使い分けることができる。 【授業構成】 第1回：Step1｜AIがもっともらしい嘘をつく仕組みを理解し、防ぐ 第2回：Step2｜出力のブレをなくし、指示と成果物を資産化する 第3回：Step3｜RAG・ノートブック型AIで情報を整理する 第4回：Step4｜タスクに応じて「思考量」を配分する 第5回：Step5｜AIエージェントに、仕事を丸ごと任せる こんな人におすすめ 生成AIに質問しても求める回答が得られず、業務への取り入れ方に悩んでいる方 毎回プロンプトをイチから入力しており、業務の標準化や資産化が進んでいない方 ツールや仕様のアップデートに惑わされず、長く使える本質的なAI活用術を身につけたい方 対象職位 若手・一般社員 中堅・リーダー 初級管理職
