1. AIエンジニア育成講座（基礎〜実践編）
内容
Pythonの文法や基礎構文からスタートし、データ処理・可視化・機械学習基礎を習得。その後、AI開発入門・実践講座の内容へと段階的に進みます。プログラミング未経験者にも対応。
目標
- 課題設定〜モデル構築・評価・運用までの一連の流れを自律的に実行
- 実データに基づくモデル改善・精度検証・可視化による説明力を習得
- クラウド上のデプロイや業務適用に向けた実装力・運用力を養成
最終的に、ITSSレベル3相当のスキル習得を目指します。
カリキュラム概要（全104時間）
| 単元名 | 主な内容 | 時間 |
|---|---|---|
| Python基礎①② | 基本文法、データ構造、Pandas/NumPy操作 | 17h |
| AIリテラシー | AIの基礎知識・社会的影響・倫理 | 4h |
| AI開発入門①② | モデル構築・評価・最適化 | 21h |
| AI開発実践①〜⑤ | プロジェクト設計・構築・改善・クラウド展開 | 43h |
| 総合演習①〜③ | 現場想定のAIプロジェクトを自立実行 | 19h |
受講要件
- 推奨実務経験：システム開発経験1年以上（未経験も可）
- 推奨知識：PC基本操作、高校数学（関数・統計）
受講形式・期間
Zoomによるオンラインライブ授業
受講期間：約7ヶ月（全26日）／104時間
実績・成果
※この結果は、コース統合前の【Python基礎】【AI開発入門】【AI開発実践】におけるアンケートをもとに集計したものです。
※過去実施分の全コースにおいて、修了率100%／就職・在職率100% を達成しています。
| 評価項目 | 平均スコア（5点満点） |
|---|---|
| 研修の内容は適切でしたか？ | 4.7 |
| 研修に満足していますか？ | 4.8 |
| 講師の講義はわかりやすかったですか？ | 4.9 |
| 内容は仕事に役立っていますか？ | 4.5 |
受講者の声
- クラウドへのデプロイやSHAPによる改善根拠の可視化は、実務に直結する内容で非常に役立ちました
- 未経験からでも段階的に理解が深まり、安心して学べた
- モデル評価・改善プロセスを体系的に学べたことで、実務での判断力がついた
- 実務で使われる技術とのつながり（Pandas、Flask、可視化ツールなど）が豊富でよかった
フォローアップ調査
- 93%の受講者が「業務で学習内容を活用できている」と回答
- 転職成功・昇進などのキャリア変化を実感したという声も多数