N.T.M.A

一般社団法人 新技術応用推進基盤

人工知能（AI）活用研修のご紹介
2023.09.01

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© 一般社団法人新技術応用推進基盤02新技術応用推進基盤の活動のご紹介

人工知能（AI）活用研修のご紹介
1. 当団体について
2. 人工知能（AI）活用研修の目的・概要© 一般社団法人新技術応用推進基盤

03新技術応用推進基盤の活動のご紹介

人工知能（AI）活用研修のご紹介
1. 当団体について
2. 人工知能（AI）活用研修の目的・概要© 一般社団法人新技術応用推進基盤04一般社団法人 新技術応用推進基盤について

当団体は「時代と共に新たに登場するテクノロジーのビジネス活用推進エンジン」として、日本産業の振興に貢献しております
新技術応用推進基盤について
団体名

一般社団法人 新技術応用推進基盤
英称：
New Technology Management Association

代表理事

谷村 勇平

所在地

東京都 千代田区 九段南1-5-6
りそな九段ビル

設立年

2019年

事業概要

• 本協会は「時代と共に新たに登場するテクノロジーのビジネス活用推進エンジン」として、日本のIT産業、製造業の健康的な発展に寄与することを目的としています。
• 特にデジタル領域をはじめとした、技術進歩がはやく、次々と新たな考え方の登場する領域において、ビジネスへのインパクトを測定し、企業が適切な技術理解のもと、投資や人材育成をすることを支援します。
• 将来にわたって技術が企業経営に及ぼすインパクトを共に考え、正しく企業活動に反映されるよう支援します。

一般社団法人 新技術応用推進基盤
https://newtech-ma.com/
お問い合わせ先：info@newtech-ma.com

私たちは、新しい技術によるビジネス創出とマーケットインのための技術教育、技術調査・研究の専門家グループです。特に、新しいテクノロジーを使用しないと市場を形成できない場合の「技術とビジネスの連携」に関する課題解決を得意とします。
また海外企業の日本参入や、海外の技術動向に目をくばりたい日本企業のニーズに応えてきました。

© 一般社団法人新技術応用推進基盤05一般社団法人 新技術応用推進基盤について

当団体は、個人向け～企業向け・社会向けまで、幅広い分野でのご支援・サービスをご提供しています
個人のキャリアをご支援
1

企業・社会の成長をご支援
2

3
技術活用/ビジネス化のご支援4

5
PoC（実証実験）
受託開発

講演・記事発表/共同研究等

人工知能AIの構築スキルアップ、 先端技術調査やプロジェクトマネージャー 活用方法検討の研修
ビジネスモデルづくりの試験
ご支援

技術検証や技術のビジネス的検証のご支援

社会に向けての発信や提言のご支援• 本資格は、これまで定量化が難しく、また「何から学べばいいかわからなかった」AIマネージャーの力量を認定する試験です• セミナー/ウェビナーの開催や、雑誌・WEBでの記事など外部講演もご一緒させて頂いております

資格試験• AIのプログラミングだけでなく、AIによる事業化/プロジェクト推進力をはかる試験です

人材育成・研修• 新技術を、いかにビジネス的価値に変換するか？に悩む企業様は非常に多く存在しています• 次の時代を創る新技術に関して、その実態や現場感を調査し、ビジネスプランを立案していきます• 簡易なモデルを作成し、技術的な課題洗い出し/実現性検討のための実証実験をご支援• 当法人では、「マネジメント層の技術理解の促進」と、「理解した技術のビジネスモデル化」両面の検討を進める研修をご提供しています• 特に海外ベンチャー企業の調査や技術トレンドの調査を得意としています（調査対象は、デジタル/製造技術を中心にご対応）• アンケート調査/フィールドワークなどを通したビジネス的実現の検証もご支援• 当団体がハブになり、大学等研究機関との共同研究の推進もご支援させて頂いております© 一般社団法人新技術応用推進基盤06一般社団法人 新技術応用推進基盤について

一般社団法人 新技術応用推進基盤では、技術戦略のスキルや、特定テーマの技術ビジネス化に関する研修を開催しています。
スキルアップ研修

テーマ別研修技術マーケティング研修

技術価値評価研修

人工知能マネージャー
研修

GX/SDGsのビジネス化研修• 本研修では、競争力の獲得に技術が大きな要素を持つB2B産業において、「技術を中心とした製品開発におけるマーケティングとビジネスモデル作成」を学んでいきます。

• 本研修では、技術の価値を正しく評価し、これを「文系中心の企画/投資部門の方にもわかりやすく説明する」方法を学び、プレゼンテーションまで実施いただく、ハンズオンの研修コースです。

• 本研修では、人工知能（AI）活用の為のインハウスチームを立ち上げる企業様向けの研修パックです。
• 当団体の「人工知能プロジェクトマネージャー資格」と連動しています。

• 本研修では、GX・カーボンニュートラ
ル・SDGs・エシカル消費など、近年の新しい経済ルールや消費者行動の変化を読み解き、自社の競争力強化を目指す企業様向けの研修コースです。

本資料でご説明する研修© 一般社団法人新技術応用推進基盤07ご参考）本研修とも関連した当団体の資格試験「人工知能プロジェクトマネージャー試験」
お申込み受付中！
- エンジニアからプロマネのキャリアアップに • 近年、企業活動における人工知能（ＡＩ）の活用が進む一方、データサイエンティストはまだまだ不足• また、AIプログラマ人材は急速に充足する一方、「自らも技術を理解しつつプログラマを管理し、プロジェクトを成功に導けるAIマネージャー」の育成は進まず• 本資格は、これまで定量化が難しく、また「何から学べばいいかわからなかった」AIマネージャーの力量を認定する試験【認定資格】• 当法人が認定する、人工知能プロジェクトマネージャー資格（商標登録済）を取得することができます。
• 履歴書への記載はもちろん、名刺、Linkedinなど多岐に記載することができます。
【出題範囲】• 分野Ａ：目標設定能力• 分野Ｅ：システム構築能力• 分野Ｂ：統計的理解• 分野Ｆ：プロジェクト遂行能力• 分野Ｃ：統計理解の実装力• 分野Ｇ：法令理解• 分野Ｄ：モデルの評価/向上能力© 一般社団法人新技術応用推進基盤08新技術応用推進基盤の活動のご紹介

人工知能（AI）活用研修のご紹介
1. 当団体について
2. 人工知能（AI）活用研修の目的・概要© 一般社団法人新技術応用推進基盤09

研修の背景と目的

人工知能の利用は一層進むも、”使いこなし”の点で企業ごとに差が出ていると認識
プログラミング教育とは一線を画す、AIを使いこなす為の研修が期待されているのでは◼ いまや人工知能の実装は各方面で進み、一般論として、IT以外の産業においても人工知能とまったく接点を持たずにビジネスを創ることは困難になっています◼ またAI人材のニーズ増を受け、プログラミング教育があふれたことでプログラマ/コーダーは社会に補充され、人工知能のユーザー企業にとって「外注先」の選択肢研修は増加しています
ご提供の背景◼ 従って、ユーザー企業にとって社内のAIプログラマ教育は役割を終えつつあるものの、逆に、「目的と手段を明確化し、外注先をうまくマネジメントして成果を出す」リーダーが社内に不足していることが明るみになっていると考えています◼ 本研修は、AI提供企業、ユーザー企業双方において、AIプロジェクトをリードする人材の育成を目指し、スキルアップの機会を目指すものです
対象企業様と目的➢ AI提供企業様では、顧客接点を持つマネージャー以上の方を想定しています➢ ユーザー企業様では、発注者としてベンダと共にプロジェクトを進める担当～部長クラスの方を想定しています

出所）一般社団法人新技術応用推進基盤© 一般社団法人新技術応用推進基盤

10人工知能活用に向け、何が課題か

我が国では、人工知能の効用を得ている企業の割合が諸外国と比較して低い水準にとどまっており、特に人的・スキル的な問題を課題としてその活用が停滞しているデータ活用による過去1年の平均売上増加率

分析スキルが課題と回答した企業割合

中国

4.1%

日本

イギリス

4.0%

イギリス

33%

アメリカ

3.9%

アメリカ

32%

ドイツ

31%

ドイツ

日本

3.5%

2.1%

世界平均
3.6%

中国

38%

29%

世界平均
31%

グラフデータ出所：Enterprise Strategy Group / splunk 『データの本当の価値を知る』© 一般社団法人新技術応用推進基盤11日本のデジタル競争力は、決して高くないのでは

世界のGDPランキング（2020年）*
アメリカ

約2,140兆円

中国

約1,473兆円

世界のデジタル競争力ランキング（2020年）**
1位 アメリカ
2位 シンガポール・・・

日本

約508兆円

ドイツ

約386兆円

・・・

・・・

5位 香港
・・・

・・・

・・・

◼ 内訳をみると、都市インフラや公教育などの「過去の遺産」によって順位が引きあがっている◼ 人材力という意味では厳しい結果に

知識力
22位

➢ 公教育（5位）/教師数（1位）で点を稼ぐも、肝心のデジタルスキルは62位、国際経験は63位

技術力
26位

➢ 無線通信の普及（1位）などで点を稼ぐも、肝心の通信技
術投資は52位

将来性
26位➢ 違法コピーの対応（2位）などで点を稼ぐも、肝心の成長機会、企業の俊敏性、ビッグデータ分析はすべて63位

12位 カナダ
インド
イギリス

・・

約287兆円 「GDP3位」
だが…
約283兆円

フランス

約272兆円

イタリア

約200兆円

ブラジル

約184兆円

カナダ

約174兆円・・・・

13位 イギリス
・・・・・・・・・

16位 中国・・・・・・・・・

18位 ドイツ
・・・

・・・

・・・

24位 フランス・・・

出所：国旗画像は外務省「世界の国旗」及びwikipediaより
・*：IMF（国際通貨基金）GDP, current prices**：IMD（国際経営開発研究所：スイス） World Digital Competitiveness Ranking 2020・・・・・・・

27位 日本・・・・© 一般社団法人新技術応用推進基盤

12日本のデジタル競争力は、決して高くないのでは世界のGDPランキング（2020年）*
アメリカ

約2,140兆円

中国

約1,473兆円

日本

約508兆円

ドイツ
インド
イギリス

・・

約386兆円◼ 内訳をみると、都市インフラや公教育などの「過去の遺産」によって順位が引きあがっている
2位 シンガポール
63か国が調査対象の為、デジタルスキルは◼ 人材力という意味では厳しい結果に
・・・
・・・
・・・
下から2番目で、南アフリカ（61位）ベネズエ➢ 公教育（5位）/教師数
ラ（63位）と同水準、国際経験は最下位
5位 香港
知識力（1位）で点を稼ぐも、肝心
1位 アメリカ

・・・

・・・

・・・

22位

12位 カナダ
日本人は「どこかで誰かが研究開発してるはず」
約287兆円 「GDP3位」 と思い込んでないか？実際はどうか 技術力
13位 イギリス
だが…
26位
・・・
・・・
・・・
約283兆円

フランス

約272兆円

イタリア

約200兆円

ブラジル

約184兆円

カナダ

約174兆円・・

世界のデジタル競争力ランキング（2020年）**

・・・・・

16位 中国今後の成長性に関する項目が将来性すべて最下位なわけだが、これを・・・・・・どう受け止める？ 26位
18位 ドイツ・・・・・・

出所：国旗画像は外務省「世界の国旗」及びwikipediaより
・*：IMF（国際通貨基金）GDP, current prices**：IMD（国際経営開発研究所：スイス） World Digital Competitiveness Ranking 2020・

・・・

・・・

27位 日本・・➢ 無線通信の普及（1位）などで点を稼ぐも、肝心の通信技術投資は52位➢ 違法コピーの対応（2位）などで点を稼ぐも、肝心の成長機会、企業の俊敏性、ビッグデータ分析はすべて63位

・・・

24位 フランス・・・のデジタルスキルは62位、国際経験は63位

・・（正誤/良悪は別として）
世界の日本人の印象は、「国際経験に乏しく、デジタルについて何も知らず、腰が重い人たち」ということでは© 一般社団法人新技術応用推進基盤

13

人工知能活用に求められる人材とは人工知能を「活用」していくには、2つの立場の専門家がチームを組まなければならないことが難しさを増している
ビジネスパーソン• ビジネス的意義を設計し、企画～実運用まで完遂して、実際に収益を得ることに責任を持つ

エンジニア/技術者• 技術的妥当性のある開発を行い、目的に沿った正しい人工知能を作り上げることに責任を持つ

責任の範囲・立場の違いから致命的なコミュニケーションミスを起こすこともどちらの意見も正しかったとしても、相互の専門性があまりに隔たっているため、相手の言っていることが理解できない場合も技術者は難しいことを言ってばかりいるけど、結局、提出されたものでは売り物にならないレベルだ。もっと品質を上げてくれ！

無邪気に精度を上げたいと言っているが、具体的にこれ以上どうやって上げろというのか？もう残りの工期もないのに、アイデアもないくせに口をはさむな！

出所）一般社団法人新技術応用推進基盤© 一般社団法人新技術応用推進基盤

14

人工知能活用に求められる人材とは「ビジネスを創る」ためには、日々の業務知識や工学技術等の「ドメイン知見」と、AI/データアナリティクスに詳しい「AI知見」を併せ持つ”リーダー”が必要になる

ドメイン知見

AI知見”プログラマ”は外注できても、”リーダー”は外注できない。
社内で育てることが必須の人材と考える
出所）一般社団法人新技術応用推進基盤© 一般社団法人新技術応用推進基盤15

リーダー人材育成の課題

2つの知見を”ブリッジ”し、プロジェクトを推進する人材の育成は容易ではない
人工知能プロジェクトのリーダー育成にあたって、ありがちな課題は・・・
AIリテラシーに関する研修を受けても、それが自分の業務につながらない• AIリテラシーを学び、専門用語にも聞きなじみは持つようになったが、それと自社の製品や業務となにがつながるのかわからない• 聞きなじみがあるだけで理解は深くなく、専門書を読んでも珍紛漢紛になってしまう
Python/Rだけ学んでも、何に活きるのかよくわからない• プログラミングの研修は受け、言われた通りにコードを書くことはできるが、その知識がビジネスと接続されない• 結果的に、いまだに人工知能に何ができるのかイメージがつかめない
AIのビジネスインパクトが算出できない、要件定義がうまくできない• AIを導入したとして、どのようにビジネスが変わり、効果のサイズはいくつか算出できない• AIを導入したときのゴールがイメージできておらず、そのための道のりもイメージできていないため、具体的な要件定義もあやふやとなってしまう

出所）一般社団法人新技術応用推進基盤© 一般社団法人新技術応用推進基盤16当団体の人工知能活用スキル研修について

当団体の研修では、プロジェクトを引っ張ることのできる、“技術”と”マネジメント”の両方に知見を持つリーダーの育成に貢献します
他社/いままでの研修• 用語やコードの意味は理解できるようになっても、結局、それでなにプログラミングができるのか不明
・リテラシーのみ

教科書的• 教科者を読み上げられる形では、自社のビジネスとの関係性がわからず、使いにくい• E-Learningは安価/手軽に導入できるものの、真剣に視聴する社
E員は少なく、効果に疑問もLearning
投げっぱなし • 特にミドル層以上の社員は多忙で後回しにしがち、その場で質問を解決できず、非効率

当団体の研修“利活用”を中心に• プログラミング・リテラシーの基本はおさえるものの、その基本理解を基にした”どう活かすか”を中心に• あくまで自社・自業界を主語とし、自分達にとって何に使えるかという観点で研修をカスタマイズ
自社を主語とした研修

リアルタイムでの研修• 疑問はその場で講師に質問/
解決• 月次・週次などで時間をあらかじめ確保し、後回しにしない研修に出所）一般社団法人新技術応用推進基盤© 一般社団法人新技術応用推進基盤17当団体の人工知能活用スキル研修の種類• ご依頼企業様の問題意識に応じてカスタマイズしたご提供を特徴としています• カスタマイズ前のベースとして5つの講義項目を用意しており、全体を通して開催していくことで必要なAI知見の全体像を学べるよう設計しています（部分開催可能）• また、当研修の内容は資格試験「人工知能プロジェクトマネージャー試験」と連動しています
講義項目

概要

人工知能リテラシーの理解と、① プロジェクトマネージャーの役割•

そもそも人工知能の開発とはどのように進み、どうマネジメントしていくべきなのか、それは従来のＩＴシステムのマネジメントと何が異なるのか、マネージャーに求められる期待と役割を理解する

人工知能プロジェクトの企画・目標設定と② マネジメント手法•

プロジェクト目標をどのように設計するのか、その際、ビジネスインパクトをどのように推計し、具体的に実施することに落とし込むのか、またプロジェクト開始以降はどのような点に注意してマネジメントしていくべきかを学ぶ

人工知能の基本技術理解•

人工知能に用いられる代表的なアルゴリズムについて、人工知能開発全体の中での立ち位置を理解し、その概略とともに特徴や意義を学ぶ

人工知能の基本実装方法理解•

人工知能モデルをシステムとして実装していく手法について、現代のデファクトとなっているツールを活用すると、どのように実装されていき、どのような苦労を乗り越えて商用化されていくのかを学ぶ

人工知能マネジメントのケーススタディ•（上記の講義内容を理解していることを前提に）B2B・B2Cの2つのケーススタディについて、受講生の方にはＡＩを用いたビジネス企画を立てて頂き、その解説と講評を通してＡＩ活用のポイントを身につける努力をする③④⑤出所）一般社団法人新技術応用推進基盤© 一般社団法人新技術応用推進基盤18当団体の人工知能活用スキル研修の種類

座学

演
習

②

③

④

⑤

人工知能リテラシーの理解と、プロジェクトマネージャーの役割

人工知能プロジェクトの企画・目標設定とマネジメント手法

人工知能の基本技術理解

人工知能の基本実装
方法理解

人工知能マネジメントのケーススタディ

1. 人工知能とは
2. PMとは何か
3. ITとAIのマネジメントの違い
4. プロマネに期待される役割
5. 学ぶべきことの全体像

1.
2.
3.
4.
5.
6.

A) キャリアで出会った理想のPMと反面教師のPMを振り返ろうB) 自身のふるまいで、理想のところとそうでないところを振り返ろうA) 目標設定をしてみようB) ビジネスモデル変革を伴う事業計画をたててみよう
C) 事業インパクトを推計
してみよう

◼

研課修
題後の①

理想のPMに近づくた
め、必要な学習計画を立てる◼

目標とは何か
目標設定の方法
新規と既存の違い
ビジネスモデル変革
マーケティング設計インパクトの推計

1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.

AI開発の全体像
データとはなにか
アルゴリズムとはなにか
代表的モデル
代表的学習手法
ディープラーニングとは事例研究

A) データからなにがみえるか？
B) 適切なアルゴリズムを選択してみよう

あなたの事業において、 ◼
目標はどのように定義されているか振り返り、その目標の中でAIはどのように位置づけることができるか考える

実装方法の種類
前処理
Scikit-Learn
TensorFlow
ハイパーパラメータ
評価とは

1. ケーススタディ説明(B2B/売上増)
2. ケーススタディ説明(B2B/コスト減)※B2Cのケーススタディへの変更、あるいは両方の実施もご相談可能A) 環境を作ってみよう
B) このデータから結果を予測できるか？
C) このデータから対象を分類できるか？

あなたの事業において、 ◼
どのようなデータがあり、どのようなアルゴリズムを選択すれば、どんな価値が出そうか考える※課題の個別添削 / 講評もオプションで実施可能
出所）一般社団法人新技術応用推進基盤

1.
2.
3.
4.
5.
6.

あなたの事業において、 ◼
実装にはどれくらいの工数がかかり、誰に任せられるか考える

これまでの学習を振り返り、具体的なAI導入を始める© 一般社団法人新技術応用推進基盤

19一般社団法人 新技術応用推進基盤

お問い合わせ先〒102-0074
東京都千代田区九段南1-5-6 りそな九段ビル
info@newtech-ma.com

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資料作成：一般社団法人 新技術応用推進基盤
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