AI+ Everyone Fundamentals (English)

教材および参加者への配布物

受講者には、AI CERTs LMS (Learning Management System) のアクセス権が付与されます。
LMS経由で下記が提供され、オンラインで自主学習できます。
（全て英語）
・電子書籍 (E-Books): 詳細な知識と学習サポートを提供する包括的なデジタルガイド。
・ビデオ: 理解度と学習体験を高めるための魅力的なビジュアルコンテンツ。
・オーディオブック: いつでも学べる、便利な音声ベースの知識共有。
・ポッドキャスト: 専門家の議論や実例を交えた洞察に富む音声セッション（二人の受け答え形式の音声）。
・ハンズオン: 演習、ケーススタディ、応用学習を通じた実践経験（自分の手を動かして行う演習）。
・モジュール（章）別確認問題: 学習を定着させ、概念的な明確さを試すための対話型確認問題。
・追加リソース: 知識と実用的な応用を深めるための補足資料とツールリスト。
・AIメンター：チャットボットに質問
・模擬試験（Exam Simulator）：本番の認定試験受験前に試す練習

なおAI CERTs LMSへは、次のアクセス手段が提供されます。
・Webブラウザ経由（PC、タブレット等）
・モバイルアプリ経由（Android、iOSのスマートフォン、タブレット）

修了の証明書は次の2種類がございます。それぞれ修了後に受講者ご自身によりLMSから入手できます。
・Certificate Completion（受講完了証明書）
　本コースの全てのモジュール（章）の確認問題（Quiz）を修了すると発行されます（条件：全てのモジュールのQuizを8割以上正解）
・Professional Certification（合格証明書、資格証明書）
　LMS内の認定試験（Examination）に合格すると発行されます（条件：7割以上正解）。
　こちらが履歴書・名刺等に記載可能な認定になります。
　認定の有効期間は12カ月です。

ここに注目!!

本製品は認定試験（オンラインで自PC等で受験）を含みます。LMSにて提供されます。
（全て英語）
・Examination：オンラインプロクター（※）による認定試験（再受験Retake１回付き）
　（※）試験監督、不正検知する仕組み

受講対象者

このコースの受講対象者は次の通りです。

このトレーニングは、特定の職種や立場に限定されません。AIの力を最大限に活用したい全ての方に向けた基礎として用意されています。

例えば
・起業家・ビジネスリーダー：
　AIを戦略的意思決定やビジネス成長の加速に活用するための深い知見を得たい方。新しい事業の立ち上げから、企業の次なる成長フェーズまでを牽引する力を身につけたい方
・マーケティング専門家：
　AIを活用して、キャンペーンの効果を最適化し、顧客の行動特性を深く理解したい方。単なる広告ではなく、精度の高いパーソナライゼーション戦略を設計・実行する力を養いたい方
・プロダクトマネージャー：
　AIを駆使して製品開発を高度化し、ユーザー体験（UX）を劇的に改善したい方。感覚や経験に頼るのではなく、「データに基づいた（Data-driven）」確かな製品戦略を立案するスキルを身につけたい方
・コンサルタント・トレーナー：
　クライアントに対して、最新の技術採用（Technology Adoption）や業務プロセス改善、そしてデジタルトランスフォーメーション（DX）の戦略的アドバイスができる専門的知見を習得したい方
・学生・新卒の方：
　進化し続けるテクノロジーの現場で際立つ、最先端のAIスキルを獲得したい方。本コースは、単なる知識ではなく、あなたのキャリアを「未来に備え（Future-proof）」するための強力な基盤となるでしょう。

前提条件 / 前提知識

このコースを受講する前に受講者が習得しておく必要がある知識およびスキルは次のとおりです。

以下の知識がある方が学習をより深く進められますが、すべてが必須ではありません。

・デジタルリテラシー: パソコン、Webアプリケーション、一般的な生産性ツールを快適に使えること。
・ビジネスの基礎知識: 定型的なコミュニケーション、情報管理、学習、または業務タスクに慣れていること。
・AIへの知的好奇心: AIが個人的・職業的な活動をどのようにサポートできるかを知りたいという関心があること。
・コーディングは不要: プログラミング、機械学習、データサイエンスの経験は一切問いません。
・責任ある使用意識: AIの出力結果を検証し、機密情報や個人情報を保護するという意識を持つこと。

目的

このコースを修了すると次のことができるようになります。

• 1. AIプロジェクトワークフロー管理:
  　データ収集、前処理から、モデルの構築、評価、そして実運用（デプロイ）に至るまで、AIプロジェクト全体のワークフローを管理する方法を学びます。
  
  2. AIにおける倫理的判断力:
  　AI技術とその応用がもたらす倫理的な考慮事項を批判的に検証します。潜在的な倫理的問題を特定し、倫理的な枠組みを適用し、社会に利益をもたらす情報に基づいた判断を下す能力を養います。
  
  3. 生成AIによる創造性と革新:
  　生成AIがいかにして創造性と革新を促進するかを検証します。深層学習（Deep Learning）に基づく生成モデルを活用し、新しいアイデア、デザイン、コンテンツを生み出す手法を学びます。
  
  4. 批判的思考力と問題解決能力:
  　物事に対する批判的思考力と問題解決スキルを向上させます。様々なアプローチを評価し、革新的な解決策を生み出すことで、AIによる問題解決における革新性と適応性を高めます。
  
  また、学習で主に次のツールの使い方をマスターできます。
  ・Runway ML
  ・SciPy
  ・AIVA
  ・Grammarly

アウトライン

Course Overview

• Course Introduction

Module 1: Introduction to AI and the Future of Work

• 1.1 Core AI Concepts Demystified
• 1.2 The AI Hierarchy: AI → Machine Learning → Deep Learning → Generative AI
• 1.3 Generative AI Fundamentals
• 1.4 The Evolution of AI Technologies
• 1.5 How AI Is Transforming Industries
• 1.6 The Future of Work and Human-AI Collaboration

Module 2: Generative AI Fundamentals

• 2.1 Introduction: What Do We Mean by “Generative AI”?
• 2.2 Understanding Large Language Models (LLMs)
• 2.3 How Generative AI Works
• 2.4 Multimodal Generation: Text, Image, Audio and Video
• 2.5 Popular Generative AI Platforms
• 2.6 Capabilities and Limitations of Generative AI

Module 3: Prompt Engineering Essentials

• 3.1 Fundamentals of Prompt Engineering
• 3.2 The Anatomy of an Effective Prompt
• 3.3 Core Prompting Techniques
• 3.4 Common Prompting Mistakes
• 3.5 Case Study: Enterprise Prompt Standardization

Module 4: AI for Workplace Productivity

• 4.1 AI for Email Writing
• 4.2 Meeting Summaries and Documentation
• 4.3 Report and Proposal Generation
• 4.4 Presentation Creation
• 4.5 Research and Knowledge Management
• 4.6 Personal Productivity Enhancement

Module 5: AI for Business and Decision-Making

• 5.1 AI in Marketing
• 5.2 AI in Sales and Customer Service
• 5.3 AI in HR and Recruitment
• 5.4 AI for Business Analysis
• 5.5 AI-Assisted Decision-Making
• 5.6 Data-Driven Insights

Module 6: AI Agents and Intelligent Automation

• 6.1 Introduction to AI Agents
• 6.2 AI Assistants vs AI Agents
• 6.3 Agentic Workflows
• 6.4 No-Code AI Automation Concepts
• 6.5 Personal and Business AI Agents
• 6.6 Future of Autonomous AI Systems

Module 7: Responsible AI, Ethics, Privacy, and Security

• 7.1 Responsible AI Principles
• 7.2 AI Bias and Fairness
• 7.3 Privacy and Data Protection
• 7.4 Security Risks in AI Usage
• 7.5 Intellectual Property Considerations
• 7.6 Human Oversight and Accountability

Module 8: AI Adoption Strategy and Capstone Project

• 8.1 Building an AI-First Mindset
• 8.2 The AI Adoption Framework
• 8.3 Personal AI Productivity Plan
• 8.4 Organizational AI Readiness
• 8.5 Emerging AI Trends to Watch
• 8.6 Continuous Learning Pathways

Optional Module: AI Agents for Everyone

• 1.1 What Are AI Agents?
• 1.2 Significance of AI Agents for Everyone
• 1.3 Applications and Trends of AI Agents for Everyone
• 1.4 How Does an AI Agent Work?
• 1.5 Core Characteristics of AI Agents
• 1.6 Importance of AI Agents
• 1.7 Types of AI Agents

認定試験の内容と出題割合

• Introduction to AI and the Future of Work: 7%
• Generative AI Fundamentals: 15%
• Prompt Engineering Essentials: 15%
• AI for Workplace Productivity: 15%
• AI for Business and Decision-Making: 12%
• AI Agents and Intelligent Automation: 12%
• Responsible AI, Ethics, Privacy, and Security: 12%
• AI Adoption Strategy and Capstone Project: 12%

関連資格