プロフェッショナル人材育成・紹介サービス『BOOSTA』のご案内

BOOSTAのサービスラインナップ
BOOSTAでは、AI関連人材育成サービスの他に、需給ギャップの大きな「プロフェッショナル人材育
成サービス」、「人材紹介サービス」、「AI受託コンサルティングサービス」を提供しています。
BOOSTAのサービスラインナップ
概要

サービス分野プロフェッショナル
人材の育成サービス

経営幹部対象 AIハンズオンセミナー（ハンズオン）
一般社員対象 AIリテラシー講座（ハンズオン）
AIプロジェクト経験者対象 速習E資格コース（JDLA認定、オンライン）
AI初学者対象 AIエンジニア育成E資格コース（JDLA認定、オンライン）
E資格模擬試験（オンライン）
機械学習 実務応用コース【データ分析編】（オンライン、近日公開）
機械学習 実務応用コース【物体検知 AI論文詳解～YOLOv4～】（近日公開）
機械学習のためのPython基礎講座（ハンズオン）
AWS中級CloudFormation活用力養成コース （オンライン、近日公開）
ITエンジニア（新入社員から2，3年目）対象 ビジネススキル講座（ハンズオン）
他社講座の販売（交渉中）

キャリアアップ支援
サービス

BOOSTAで学習した個人受講生の転職支援サービス

AI受託コンサル
ティングサービス

弊社の経験豊富なエンジニアと弊社講座修了生を組み合わせることで機械学習プ
ロジェクトを安価でご提供

SAP/SFDC人材等（需給ギャップの大きな分野）の『研修』付き転職支援サービス© 2021 INTLOOP inc All rights, reserved. Proprietary and Confidential

1

他社コンテンツの販売
プロフェッショナル人材となるために必要となるプロフェッショナル人材育成に役立つ講座を有力企業と提携しワンストップで提供します。

データサイエンス系講座
提供：BrainPad

ITサービスマネジメント関連講座
提供：ITプレナーズ提供

セキュリティ系講座
提供：グローバルセキュリティエキスパート

ビジネス系講座
提供：ビジネス・ブレークスルー© 2021 INTLOOP inc All rights, reserved. Proprietary and Confidential2プロフェッショナル人材の育成サービスのラインナップ
タイトル

概要

学習時間

料金（税込）/人

経営幹部
ハンズオンセミナー

・AI の定義から始め, 様々な活用事例や、 データ収集の仕組みやデータの取り扱いに関する話題を座学として学習します。
・体験としてレコメンドエンジン等のAIプロダクト開発のデモ実施。

1日

ご相談

3日間

ご相談

最短30時間50,000円(税込55,000円)

AI初学者対象
・教材は、「テキスト＋図解」中心。受験対策基礎演習と合わせて、自らのペースでAIエンジニア育成E資格コース 苦手分野の効率的な学習が可能。

約１０４時間

190,000円（税込209,000円）

E資格本試験と同様の形式で受験ができます。時間配分の仕方等、時間配分の仕方等、受験中に留意すべきことが体感できます。

試験時間
2時間

20,000円（税込22,000円

機械学習のためのPython基礎講座（ハンズオン）

画像認識をテーマに、 インタプリタ言語の仕組み・変数・関数・クラス・制御構造・ファイルの入出力・外部ライブラリの利用といった Pythonの基礎から、チーム
開発で必須能力であるオブジェクト指向プログラミングを用いた再利用性の高いプログラム開発について学びます。

（40時間）
5日間

ご相談ITエンジニア対象
ビジネススキル講座（ハンズオン）

プロジェクト現場で必須となる基礎スキルや要件定義・設計などSI現場で必須となる知識・スキル（ロジカルシンキング、ドキュメンテーション、議事録作成力）を徹底的に訓練します。

160時間（20日間）

機械学習 実務応用コース【データ分析編】

機械学習によるデータ分析について、4種のデータセットと7種のアルゴリズムによる演習に取り組むことで機械学習モデル開発の実践に必要なスキルを身に付けたAIエンジニアを育成します。

１０時間

50,000円(税込55,000円)

機械学習 実務応用コース【物体検知 AI論文詳解編】

物体検出の最先端モデルの一つであるYOLOv4を、英語論文に目を通しつつ深く理解することで、他モデルの活用力も修得し、応用力のあるモデルマスターを育成します。

30～50時間180,000円（税込198,000円）

AWSエンジニアとしてのジュニアレベルから脱却し、AWSプロジェクトのリー
ダーを育成します。CloudFormationを使用したインフラ構築・管理を学ぶこと
で、大規模なプロジェクトでも通用するスキルの修得します。
© 2021 INTLOOP inc All rights, reserved.
Proprietary and Confidential

60～80時間180,000円（税込198,000円）

・AI の定義から始め, 様々な活用事例や、データ収集仕組みやデータの取り扱い

一般社員対象に関する話題を座学として学習します。
AIリテラシーハンズオン講座 ・EC（レコメンド、需要予測等）、もの作り（異常検知等）について参加者でディスカッションし、AIを活用することのメリットを体得します

AIプロジェクト経験者対象
速習E資格コース

・E資格受験資格取得に必要な学習範囲を最短・最安値水準で受講可能
・教材は、「テキスト＋図解」中心。受験対策基礎演習と合わせて、自らのペースで
苦手分野の効率的な学習が可能。
・E資格受験資格取得に必要な学習範囲を最短・最安値水準で受講可能

E資格模擬試験*BOOSTAのE資格コース受講生は無料

AWSマスターコース
業務で使えるAWS構築

提供中

330,000円（会社単位の研修の場合、ご相談に応じます）

近
日
公
開
3

プロフェッショナル人材の育成サービス

経営幹部対象AIハンズオンセミナー© 2021 INTLOOP inc All rights, reserved. Proprietary and Confidential

4

経営幹部対象 AIハンズオンセミナー：概要◆受講対象者：自社での AI 活用を考えている経営幹部
セミナー概要【学習目標】AI の基礎知識と活用事例を広く学び、ハンズオンで実際に AI に触れることで, 自社での AI活用のイメージを具体化し、社員に伝えることができる。
【学習概要】
企業がAIを導入する準備を整えるためのトレーニング機会を実体験型で提供し、経営者や従業員自身でAI導入を進めるモチベーションを喚起します。
AI の定義から始め, 様々な分野における活用事例や、 近年取り沙汰されるデータ収集に必要な仕組みやプライバシーの取り扱いをはじめとする、データの取り扱いに関する話題を座学として学習します。

ハンズオンでは, 販売促進のためのエクセルを用いた簡単なレコメンドエンジンの開発と, 製造業
や建物インフラ調査事業向け AI プラットフォームを用いた AI プロダクト開発の簡単なデモを行います。
また最後に, 自社における AI 活用に関して口頭発表を行うことで, AIを活用することのメリットを実感してもらい、積極的なAI導入への意識醸成をはかります。
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5

経営幹部対象 AIハンズオンセミナー：プログラム「１．AI活用基礎」では、AIをビジネスに活用するにあたって必要な技術的知識からデータの活用までを習得します。
「２．AI 活用実践」では、AI の効果を実感できる開発体験を提供し、さらに、AIの自社活用についての口頭発表を行うことで, AIを活用することのメリットを実感してもらい、積極的なAI導入への意識醸成をはかります。

プログラム例時刻
10 :00開始

12：00
昼休み
１３：００

１６：００

１７：００終了

内容
１．AI活用基礎◆ 様々な分野における AI 活用事例
・医療、食品、業務効率化、日常生活、ペット、マーケティング、自動車◆ AI の定義
・強い AI と弱い AI
・機械学習とディープラーニングの関係◆現代の AI (ディープラーニング) の動作原理
・学習のメカニズム
・推論のメカニズム◆AI 活用を見越したデータの取得と活用方法
・データ収集に必要な仕組み
・プライバシーの取り扱いなど

２．AI 活用実践◆ ハンズオン・エクセルを用いた売り上げアップのためのレコメンドエンジン開発体験
・物体検出 AI 構築プラットフォームを用いた物体検出 AI ドローンの開発体験◆自社における AI 活用に関する口頭発表会
・発表内容作成
・発表（発表時間は、参加人数によって調整します）© 2021 INTLOOP inc All rights, reserved. Proprietary and Confidential

6

経営幹部対象 AIハンズオンセミナー：概要
開講日（会社単位の研修メインのため、ご相談に応じます）

コース名

経営幹部対象 AIハンズオンセミナー

受講対象者

経営幹部

学習目標

AI の基礎知識と活用事例を広く学び、ハンズオンで実際に AI に触れることで, 自社でのAI活用のイメージを具体化し、社員に伝えることができる。

学習概要

AI の定義から始め, 様々な分野における活用事例や、 データ収集に必要な仕組みやプライ
バシーの取り扱いをはじめとする、データの取り扱いに関する話題を座学として学習します。
また、体験として簡単なレコメンドエンジンの開発とAI プロダクト開発の簡単なデモを行い
ます

受講形式

ハンズオン

最少開催人数（会社単位の研修メイン。ご相談に応じます）

前提スキル

無し

修了要件

無し

学習想定時間学習サポート期間

6時間（1日研修）
研修中に随時フォローを行います（AI導入コンサルティングは、別途ご相談をけます）

教材の視聴可能時間 （テキスト配布）
必要環境

Google Chrome 最新版、又はSafari 最新版、Microsoft Officeが利用できる動作
するWindows, macOSのPCを持参

受講料（会社単位の研修メインのため、ご相談に応じます）

解約可能期間

開講日以降の解約はできません© 2021 INTLOOP inc All rights, reserved. Proprietary and Confidential

7プロフェッショナル人材の育成サービス

一般社員対象
AIリテラシー講座© 2021 INTLOOP inc All rights, reserved. Proprietary and Confidential

8AIリテラシー講座:受講対象者、講座概要◆受講対象者：AI 活用を推進する社内人材セミナー概要【学習目標】AI の基礎知識と活用事例を広く学び、分野別 AI 活用ワークショップと課題を通して自社でのAI活用のイメージを具体化し社内AIプロジェクトを推進できる。
【学習概要】
企業の現状の理解をもとに、AIありきでなく経営課題から経営者の潜在的なニーズを把握し、AI活用の意義の理解とマインド醸成を図ります。
AI の定義から始め, 様々な分野における活用事例や、近年取り沙汰されるデータ収集に必要な仕組みやプライバシーの取り扱いをはじめとするデータの取り扱いに関する話題を座学として学習します。

分野別 AI 活用ワークショップでは、EC（レコメンド、チャットボット、需要予測、etc.）、もの作り（
異常検知、需要予測、etc.） 、福祉・医療（生体信号、チャットボット、病理診断、みまもり、etc.）について参加者でディスカッションします。
また最後に, 自社における AI 活用プロジェクトに関する口頭発表を行うことで, AIを活用する
ことのメリットを実感してもらい、積極的なAI導入への意識醸成をはかります。
© 2021 INTLOOP inc All rights, reserved. Proprietary and Confidential

9AIリテラシー講座：プログラム「１．AI 活用基礎」では、AIをビジネスに活用するにあたって必要な技術的知識からデータの活用までを学習します。
「２．AI 活用ワークショップ」では、活用基礎で学んだ知識を基に、世の中で活用されている様々な事例をワークショップで習得し、実践的なプロジェクト企画提案・推進していく力を養います。
「３．最終成果発表会」で「自社での AI プロジェクト企画」を発表することで、研修後の継続的なＡＩ活用の検討に結び付けます。
プログラム例※適宜休憩時間を挟みます

時刻
10 :00

１日目

１．AI 活用基礎

開始

12：00

10 :00開始◆ 様々な分野における AI 活用事例
医療、食品、業務効率化、日常生活、ペット、マーケティング、自動車◆ AI の定義
・強い AI と弱い AI
・機械学習とディープラーニングの関係◆現代の AI (ディープラーニング) の
動作原理
・学習のメカニズム
・推論のメカニズム

昼休み
１３：００

時刻

12：00
昼休み
１３：００

2日目

２．AI 活用ワークショップ◆分野別 AI 活用ワークショップ 座学・EC（レコメンド、チャットボット、需要予測、
etc.）
・もの作り（異常検知、需要予測、etc.）
・福祉・医療（生体信号、チャットボット、病
理診断、みまもり、etc.）◆受講者の自社課題（1日目宿題）からのAI活用方法ブレスト

時刻
10 :00開始

3日目
３．最終成果発表会◆成果報告会最終調整→午後に発表する2日目宿題のAI プ
ロジェクト企画の最終調整、質疑応答（会場を回って各受講生へのフォローを
想定）

12：00
昼休み
１３：００

◆自社におけるAI活用における関する
口頭発表会

15:00
終了

◆AI 活用を見越したデータの取得と活用方法
・データ収集に必要な仕組み
・プライバシーの取り扱いなど

１5：００(宿題) 自社での AI プロジェクト企画立案と発表の準備終了◆自社における課題の洗い出し（宿題）
のポイント
15：00
終了

(宿題) 自社における課題の洗い出し© 2021 INTLOOP inc All rights, reserved. Proprietary and Confidential

10AIリテラシー講座：概要
開講日（会社単位の研修メインのため、ご相談に応じます）

コース名

一般社員対象 AIリテラシー講座

受講対象者

一般社員

学習目標

AI の基礎知識と活用事例を広く学び, 分野別 AI 活用ワークショップと課題を通して自社での AI活用のイメージを具体化し社内AIプロジェクトを推進できる

学習概要

AI の定義から始め, 様々な分野における活用事例や、データ収集に必要な仕組みやデータの取り扱いに関する話題を座学として学習します。AI 活用ワークショップでは、EC（レコメ
ンド、チャットボット、需要予測等）、もの作り（異常検知、需要予測等） について参加者でディスカッションし、AIを活用することのメリットを体得します

受講形式

ハンズオン

最少開催人数（会社単位の研修メインのため、ご相談に応じます）

前提スキル

無し

修了要件

無し

学習想定時間学習サポート期間

6時間（1日研修）
研修中に随時フォローを行います（AI導入コンサルティングは、別途ご相談を受けます）

教材の視聴可能時間 （テキスト配布）
必要環境/持参物
受講料
解約可能期間Google Chrome 最新版、又はSafari 最新版、Microsoft Officeが利用できる動作
するWindows, macOSのPCを持参（会社単位の研修メインのため、ご相談に応じます）
開講日以降の解約はできません。

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11プロフェッショナル人材の育成サービス

AIプロジェクト経験者対象
速習E資格コース

E資格合格に必要十分な知識スキルを最短・最安値水準で学べる

当コースURL: https://boost-station.jp/course/ai/e-test-pro/© 2021 INTLOOP inc All rights, reserved. Proprietary and Confidential

12AIプロジェクト経験者に当コースが選ばれる理由
既にAIの知識もスキルもお持ちのAIプロジェクト経験者が最短・最安値水準でE資格「受験資格」が得られるコースです。

選ばれる理由◆E資格の受験資格が最短で得られる！（想定学習時間約30時間*）
教材は、「テキスト＋図解」中心で、自らのペースであなたの知識の再確認・苦手分野の効率的な学習が可能。

◆最安値水準で修了証が取得できる！（受講料：税込55,000円）。
◆合格実績100％！（受験対策用演習を修了した受講生）◆模擬試験付きで本番試験準備が可能（一般受験料：税込22,000円）。
◆学習フォロー（チャット質問・メンタリング）が必要な場合も、対応可能（要別途料金）。
◆いつでもどこでも学べるオンライン完結型。
１）ブラウザ完結でコーディング演習や課題を完結することができます。

2）スマートフォンに対応（一部演習を除く） 。
＊想定時間は、熟練AIエンジニアが、理解している分野は一読、知識が怪しい分野は熟読するスタイルで学習した場合に要した時間をもとに算定しています。

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13学習カリキュラム
JDLAが纏めたシラバスに基づき、E資格受験範囲の内容を網羅しています。
カリキュラム

概要

学習想定
時間(h)

イントロダクション

当コースの全体像と学習の進め方を説明。

（20分）

Python基礎

機械学習に必要なPythonの基本文法を学習。

1ｈ

数学

機械学習・ディープラーニングの学習に必要となる数学知識について学習。

4ｈ

機械学習

機械学習に必要な基本知識と、主要なアルゴリズムの内容、実装方法を学習。

5ｈ

深層学習

深層学習の技術的な背景と歴史、これらの技術が発展してきた背景などを踏まえて
深層学習の基礎知識と実装方法を学習。

4ｈ

畳み込みニューラ
ルネットワーク

画像認識のビジネス現場で活用される畳み込みニューラルネットワーク（CNN）をテーマとした深層学習の理論と構築方法を学習。

2ｈ回帰型ニューラル
ネットワークシステムログや電気信号等の時系列信号を扱う回帰型ニューラルネットワーク（RNN）をテーマとした深層学習の理論と構築方法を学習。

1ｈ

自然言語処理自然言語処理がどのような分野に応用され、どのような処理が行われているかを学
習します。

1h

生成モデル・
強化学習

ディープラーニングを取り巻く機械学習技術において、画像生成や強化学習等の周辺領域の知見を深層学習を適用させる方法を学習。

1.5ｈ

開発・運用環境

深層学習技術をビジネス現場で効率的かつ安全に運用するための開発環境の構築
や設計の考え方について学習。

0.5ｈ

受験対策基礎演習 E資格試験に必要な知識や概念について、苦手分野の発見と定着を図る(約700問）。

4h

模擬試験

2h

本番試験と同等のスタイルで受験準備を行う。

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14

学習サポートーの追加についてE資格「受験資格」取得コースを選ばれた方が学習フォロー＊が必要な場合は、別途料金でご活用いただけます。
＊：テキストチャット質問回答・ビデオチャットメンタリング等

学習サポートのお申込み

コースの乗り換え

学習フォローセットを66,000円（税込）を追加でお申込みいただけます。
セット内容：チャット質問無制限＋メンタリング４回

学習期間中に176,000円（税込）をお支払いいただければ、通常コースと同じサービスをご提供いたします。

*複数セットのお申し込みが可能です。

メンターのご紹介
森中 昭宏（メンター兼メンター管理者、現役AIエンジニア）
横浜国立大学大学院理工学府修了。金融機関で約20年のキャリア。外資系証券・監査法人・証券会社・銀行で幅広く業務を遂行。銀行では銀行員の営業戦略データベースを構築し、複数の部門のマーケティング施策の策定を担当。直近はIT業界で機械学習・データサイエンス系プロジェクトに参画。
数値予測、ハイパーパラメータの最適化などを得意とする。

蔡 裕立(現役AIエンジニア）
国際金融規制バーゼル IIとバーゼル III 計量リスク管理(信用リスク、市場リスク、流動性リスク)専門家でメガバンクグローバル計量内部モデル、総合商社グローバル信用リスク内部モデル、エネルギー会社グローバル信用リスク内部モデルと投資管理分析仕組みの方法論高度化を設計することを担当する。専門領域は応用数学、計算統計学、計量リスク管理、数値計算、オペレーションズ・リサーチ (数理最適化、待ち行列理論など)。

金子 純也(現役AIエンジニア）
筑波大学大学院システム情報工学研究科博士前期課程修了。筑波大学大学院博士後期課程中退。AIを中心とした教育事業を展開。2016年に博士後期課程を中退してフリーランスプログラマに。自社AI プロダクト開発の他、大手事業会社のAI PoCを多数手がける。
【主な研修実績】 エンジニア個人向けプログラミングおよび機械学習系のPBL 型研修多数。大手事業会社における機械学習の理論および実践に関する主力人材育成研修。中規模製造系 SIer 企業におけるプログラミングおよび機械学習に関する新人研修。
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AIプロジェクト経験者対象 速習E資格コース：概要
開講日

随時

コース名

AIプロジェクト経験者対象 速習E資格コース

受講対象者

3か月以上のAIプロジェクト経験者 (受講前テストは行いません)

学習目標

最短時間でE資格受験資格の取得と受験対策

学習概要

E資格試験範囲を解説テキストと演習問題・模擬試験で最短時間で学び、受験対策を行う

受講形式

オンライン・テキスト（一部動画）

最少開催人数

1名から随時か受講可能

前提スキル

高校数学の数IA, 数IIBの基礎理解、 3ヶ月以上のAIプロジェクトの経験

修了要件

受講可能日より3か月以内に、修了要件対象レッスンの終了． 修了要件対象演習問題の全問正答． 全コーディング問題の正答． 全て提出課題の合格． 模擬試験の合格

学習想定時間

最短30時間以内＊（受験対策基礎演習・模擬試験受験時間含む）＊：想定時間は、熟練AIエンジニアが、理解している分野は一読、知識が怪しい分野は熟読するスタイルで学習した場合に要した時間をもとに算定しています

学習サポート期間

・学習サポートは行いません。 必要な場合は、ご相談ください
・学習サポートセット６万円「チャット質問無制限＋メンタリング４回」を追加でお申込み可能
・学習期間中に１６万円をお支払いいただければ、通常コースにと同じサービス「乗り換え」可能

教材の視聴可能時間（テキスト配布）
Google Chrome 最新版、又はSafari 最新版が動作するWindows, macOS

必要環境/持参物＊Jupyter Labを使用する場合のPCスペックの必須動作環境は以下の通りです
・CPU:AVX命令に対応のもの。 ・メモリ:8GB以上
・オペレーティングシステム:64bitオペレーティングシステム

・Windows 7以降。 macOS 10.12.6以降。 Ubuntu 16.04以降
受講料50,000円(税込55,000円)

解約可能期間

開講日以降の解約はできません© 2021 INTLOOP inc All rights, reserved. Proprietary and Confidential

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プロフェッショナル人材の育成サービス

AI初学者対象
AIエンジニア育成 E資格コース

初学者でも安心。現役AIエンジニアが手厚いサポートで修了まで最短ルートで導きます＊Reスキル認定コースの開講は、2021年10月です。
＊当コースURL: https://boost-station.jp/course/ai/e-test-begginer/© 2021 INTLOOP inc All rights, reserved. Proprietary and Confidential

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AI初学者に当コースが選ばれる理由
初学者でも安心。数学やPython基礎の解説も含むフルパッケージの学習を現役AIエンジニ
アが手厚いサポートで修了まで最短ルートで導きます。

選ばれる理由◆数学やPython基礎の解説も含むフルパッケージで、受講料が最安値水準
JDLAのシラバス準拠プログラムで、 AIエンジニア必須の理論と実装スキルを最短ルートに修得できます。

◆修了率実績100％！ 現役AIエンジニアが手厚いサポートで修了まで導きます
１）質問回答：メンターが1つ1つの質問に回答・返信します。
２）ビデオチャットメンタリング（週１回、25分）で実務経験豊富なメンターが受講生に寄添い疑問を解決します。
３）受講生作成のコードを現役AIエンジニアがレビューし、質の高い実装スキルの修得を促進します。

◆アクティブラーニング形式で Kaggle等のコンペの挑戦もサポート
早期に修了した受講生には、残りのメンタリングで、データサイエンス・コンテストへの挑戦や、自社のデータの利活用等へのアドバイスを行います。

◆「テキスト＋画像」中心で、自らのペースで直感的に咀嚼・理解でき、復習が簡単
受講生やよって理解のペースは異なります。動画講義は学習した気にはなりますが、講師のペースで解説が進む
ため、自らのペースで租借・理解するには不便です。また、ピンポイントで復習することも容易ではありません。

◆いつでもどこでも学べるオンライン完結型
１）ブラウザのみでコーディング演習や課題を完結することができます。もちろん、実務で使えるように環境構築方法も学びます。
2）スマートフォンに対応（一部演習を除く）© 2021 INTLOOP inc All rights, reserved. Proprietary and Confidential

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学習カリキュラム
JDLAが纏めたシラバスに基づき、E資格受験範囲の内容を網羅しています。
カリキュラム概要

イントロダクション 当コースの全体像と学習の進め方を説明。

学習想定
時間(h)

（20分）

Python基礎

機械学習に必要なPythonの基本文法を学習

５ｈ

数学

機械学習・ディープラーニングの学習に必要となる数学知識について学習。

17ｈ

機械学習

機械学習に必要な基本知識と、主要なアルゴリズムの内容、実装方法を学習。

１９ｈ

深層学習

深層学習の技術的な背景と歴史、これらの技術が発展してきた背景などを踏まえて
深層学習の基礎知識と実装方法を学習。

18ｈ

畳み込みニューラ
ルネットワーク

画像認識のビジネス現場で活用される畳み込みニューラルネットワーク（CNN）をテーマとした深層学習の理論と構築方法を学習。

8ｈ

回帰型ニューラル
ネットワークシステムログや電気信号等の時系列信号を扱う回帰型ニューラルネットワーク（RNN）をテーマとした深層学習の理論と構築方法を学習。

5ｈ

自然言語処理自然言語処理がどのような分野に応用され、どのような処理が行われているかを学
習します。

2h

生成モデル・
強化学習

ディープラーニングを取り巻く機械学習技術において、画像生成や強化学習等の周辺領域の知見を深層学習を適用させる方法を学習。

5ｈ

開発・運用環境

深層学習技術をビジネス現場で効率的かつ安全に運用するための開発環境の構築
や設計の考え方について学習。

1ｈ

受験対策基礎演習 E資格試験に必要な知識や概念について、苦手分野の発見と定着を図る（約700問）

20h

模擬試験

4h

本番試験と同等のスタイルで受験準備を行う© 2021 INTLOOP inc All rights, reserved. Proprietary and Confidential

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AIエンジニア育成 E資格対応コース：概要
開講日

随時

コース名

AI初学者対象 AIエンジニア育成 E資格コース

受講対象者

プログラミング経験者の方

学習目標

環境構築からモデル構築までの理解とコードで実装できる能力を身につけます
E資格受験資格の取得と受験対策。

学習概要

E資格試験範囲を解説テキストと演習問題・模擬試験・手厚い学習フォローで学び、受験対策を行う

受講形式

オンライン・テキスト（一部動画）

最少開催人数

1名から随時か受講可能

前提スキル

高校数学の数IA, 数IIBの基礎理解、 プログラムミングの関数や制御構文を概念を理解している。

修了要件

受講可能日より3か月以内に、修了要件対象レッスンの終了． 修了要件対象演習問題の全問正答． 全コーディング問題の正答． 全て提出課題の合格． 模擬試験の合格

学習想定時間学習サポート期間

教材の視聴可能時間

約104時間（受験対策基礎演習・模擬試験受験時間含む）。
受講可能日（開講日）より3か月*３カ月間の受講期間終了後も継続してメンタリング・チャットサポートを受けたい場合は、別途ご相談を受け付けますので、
BOOSTA運営事務局にご連絡ください。

受講可能日（開講日）より最短1年間
Google Chrome 最新版、又はSafari 最新版が動作するWindows, macOSのパソコン持参

必要環境/持参物

受講料
解約可能期間＊Jupyter Labを使用する場合のPCスペックの必須動作環境は以下の通りです
・CPU:AVX命令に対応のもの。 ・メモリ:8GB以上
・オペレーティングシステム:64bitオペレーティングシステム
・Windows 7以降。 macOS 10.12.6以降。 Ubuntu 16.04以降

190,000円（税込209,000円）
本受講可能日（開講日）を含む14日以内であれば途中解約が可能です。
その場合は解約手数料5,000円（税込み）を差し引いた金額をご返金します。

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画面サンプル© 2021 INTLOOP inc All rights, reserved. Proprietary and Confidential

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E資格対応コース 他社比較
BOOSTA「AIエンジニア育成E資格コース」は、数学・Pythonを含めた基礎から深層学習までE資格のすべてを学べる講座としては、受講料20万円以下（税抜き）となる最安値水準のコースです。
E資格合格に必要十分な知識スキルを最短・最安値水準で効率的に学べます。

他社比較
BOOSTA

項目
タイトル

必要な
前提知識

AIプロジェクト
経験者対象
速習E資格コース

AI初学者対象
AIエンジニア育成
E資格コース・高校数学
・高校数学
・3ヶ月以上の開会学習 ・プログラミング経験
AIプロジェクトの経験 (言語を問わない)

A社

B社

C社

-

-

-

×

・機械学習の基礎知識
・Pythonの機械学習ライブ ・機械学習の基礎知識
ラリに関する知識・大学レベル数学
・線形代数、微分、確率・Pythonの基本文法
・統計の基礎理論の知識

Python基礎

（確認用）

〇

〇

×

×

機械学習の数学

（確認用）

〇

〇

×

×

機械学習の基礎

（確認用）

〇

〇

×

×

料金(税込)

55,000円

209,000円

327,800円

259,600円

236,000円

・質問対応
・AIエンジニアによるメ
ンタリング

〇

〇

〇

×

16,280円

14,800円

×

学習フォロー

模擬試験料金（税込）

・学習サポートセットのお申込み可能（要別途費用)
・通常コースへの「乗り換え」可能（要別途費用)

受講生：無料（非受講生：22,000円）© 2021 INTLOOP inc All rights, reserved. Proprietary and Confidential

22AIエンジニアの証 JDLA認定 E資格とは？
E資格とは、⼀般社団法日本ディープラーニング協会（JDLA）により創設された、AIエンジニア育成のための資格です。
ディープラーニングに関する知識や実装技術を有する人材の育成を目的としており、一般的なAIの知識からプログラミングまで幅広く出題されます。
ディープラーニング技術を活用し、ビジネスに大きな付加価値を提供できる市場価値の高いエンジニアを目指すために今注目されている資格です。
当コースは、Ｅ資格取得を目指すだけでなく、AIの初学者にとって、必要知識を効率的・効果的に学べるプログラムです。
日本ディープラーニング協会（JDLA）とは

E資格とは

理事長

ディープラーニングの理論を理解し、適切な手法を選択して実装す松尾 豊 東京大学大学院工学系研究科 教授

る能力や知識を有しているかを認定するもの。

設立目的

受験資格

ディープラーニングを中心とする技術による日本の産業競争力の向JDLA認定プログラムを試験日の過去2年以内に修了していること。

上を目指します。

そのため、ディープラーニングを事業の核とする企業および有識者

試験概要
実施概要：試験時間：120分

が中心となって、産業活用促進、人材育成、公的機関や産業への提知識問題（多肢選択式・100問程度）

言、国際連携、社会との対話 など、産業の健全な発展のために必要

各地の指定試験会場にて受験な活動を行っていきます。

試験会場：お申し込み時に、希望会場を選択
出題範囲：シラバスより、JDLA認定プログラム修了レベルの出題

日本ディープラーニング協会（略称：JDLA）：https://www.jdla.org/© 2021 INTLOOP inc All rights, reserved. Proprietary and Confidential

23プロフェッショナル人材の育成サービス

E資格模擬試験

E資格本試験と同様の形式！
時間配分の仕方等、受験中に留意すべきことを事前に体感！

当コースURL: https://boost-station.jp/course/ai/e-test-pro/© 2021 INTLOOP inc All rights, reserved. Proprietary and Confidential

24E資格模擬試験の概要
E資格本試験と同様の形式で受験ができるため、時間配分の仕方等、受験中に留意すべきことが体感できます。

模擬試験の特徴
・本番同様の問題数・制限時間で行われ、解答開設、成績や平均点、偏差値等のデータを公開すします。
・2021年８月２６日まで繰り返し問題を解くことができます。
・つまずきポイントを早期に発見し、本番形式の受験練習を繰り返すことで、効率的な学習と受験対策にお役立てください。

・E資格関連コース非受講生受験料：22,000円（税込）

模擬試験の概要
開催日：7/24(土)〜7/25(日)受験時間：120分(開始時間：9時～20時)
対象者：どなたでも受験可能です。
受験内容・サポート：
・E資格本試験レベルの設問100題
・本番同様の多肢選択式（記述問題なし）
・解答解説を全受験者に公開
・受験者には個別レポートを案内※開催日に受験できなかった場合でも、閲覧期間内(結果発表後～8/26)であれば何度でも問題を解くことができます(自動採点。ただし、個別レポートはありません)。

注：２０２１＃２のE資格の本番試験日程：8月27日（金）、28日（土）© 2021 INTLOOP inc All rights, reserved. Proprietary and Confidential

25プロフェッショナル人材の育成サービス

データ分析 担当者/志望者対象
機械学習 実務応用コース【データ分析編】© 2021 INTLOOP inc All rights, reserved. Proprietary and Confidential

26データ分析編： 本コースで扱う４つのケース
データ分析に関する、マーケティング関連の4種のデータセットと7種のアルゴリズムによる演習で、最先端のアルゴリズムを業務に取り込めるようになることを目的としています。。

本コースで扱う４つのケース
ケース課題1：顧客の取引実行判定

ケース課題２：CTR予測

顧客の属性や過去の行動履歴に基づいて顧客が将来取引するか否かを予測する課題を扱います。

CTRとは、インターネット広告において広告の表示回数に対して閲覧者がクリックした回数の割合のことであり、広告の効果を計る目安となります。

応用としては, ネットショップのユーザーの性別や住所あるいは閲覧履歴や購入履歴などから将来ある商品を購入する可能性があるかどうかを判定し, 商品の提案やセールスに生かすなどが考えられます. また, 企業間の取引を予測して株価の変動の予測に応用するなども可能でしょう.

ユーザーに効果的な広告を提示するため, このCTRを広告の効果をあらわす指標として予想するのがこのCTR予測タスクです.広告の配置を最適化したり, 効果的な制作物を作ったりするためにも使えるほか, サイトやゲームのコンテンツの画面上の配置や導線の設計などにも生かすことができます。

ケース課題３：顧客満足度の推定

ケース課題4：リコメンデーションシステム

顧客満足度推定は, 顧客が満足しているかどうかを顧客の行動から推定します。

リコメンデーションシステムはAmazon, Twitter, YouTube
等のネットショップやSNS, 動画サイトなど様々なところで使われています。

不満の溜まっている顧客を早期に見つけ出してサポートを厚くする, など営業に生かすことができます. 他にも, 顧客が不満をためる原因を見つけて改善したり, 経営を可視化するためのKPIとして使ったりもできるでしょう.

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精度の良いリコメンデーションシステムは, ユーザの滞在時間を伸ばしてサービスを成長させるための重要な鍵となります.

27データ分析編： カリキュラム
最先端のアルゴリズムを業務に取り込み続けられる人材を育成するコースです。
最先端のアルゴリズムを業務に取り込めるよう、具体的なデータセットとケース課題を題材に、アルゴリズムの実装及びそのアルゴリズムに至る系譜や歴史を学び、アルゴリズムの追試やアルゴリズムの優劣の比較検討方法を学びます。

カリキュラム
タイトル

内容

学習想定
時間(h)

CTRの予測ネット広告の各種のデータから広告がクリックされる確率(Click
Through Rate)を求めるケース課題

2h

顧客の取引実行判定

顧客の各種データからその顧客が取引に至るかどうかを予測する
ケース課題

2h

顧客満足度推定

顧客の各種データからその顧客が不満を抱えているかいないか予測するケース課題

2h

推薦
ユーザに推奨する商品等のリストを生成するケース課題（リコメンデーション）
展望

ケース課題から学んだことの応用分野を学びます© 2021 INTLOOP inc All rights, reserved. Proprietary and Confidential

2h
2h
28

データ分析編：概要

開講日

随時

コース名

機械学習 実務応用コース データ分析編

学習目標

最先端のアルゴリズムを業務に取り入れられる実践的スキルの取得

学習概要

最先端のアルゴリズムを業務に取り込み続けられる人材を育成するコースです。最先端のアルゴリズムを業務に取り込めるよう、具体的なデータセットとケース課題を題材に、アルゴリズムの実装及びそのアルゴリズムに至る系譜や歴史を学び、アルゴリズムの追試やアルゴリズムの優劣の比較検討方法を学びます。

受講形式

オンライン・テキスト

受講対象者

・E資格の取得者、Ｅ資格取得者と同等の知識スキルを持つエンジニア
・Pythonによるソフトウェア開発の経験があり、基本的なコードの読解が可能なエンジニア

前提スキル

Ｅ資格取得者と同等の知識スキル

受講料

50,000円(税込55,000円)

修了要件

教材の視聴可能時間内に全レッスン修了、演習問題全問正答

学習想定時間学習サポート期間10時間。
学習サポートは行いません

教材の視聴可能時間 受講可能日（開講日）より最短1年間
必要環境/持参物
解約可能期間Google Chrome 最新版、又はSafari 最新版が動作するWindows, macOS, Linux。
Google Colabのアカウント。
受講可能日（開講日）以降の解約はできません。

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29機械学習 実務応用コース アルゴリズム演習コースの予定
実務応用コース アルゴリズム演習として、データ分析編に続き、今後、自然言語処理編、異常検知編、生成モデル(GAN)編、強化学習編、画像認識編の事例と演習を追加してい参ります。
テーマ

演習例

データ分析編

CTRの予測、顧客の取引実行判定、
顧客満足度推定、推薦

自然言語処理編

感情分析、文章分類、文章校正、要約（予
定）

画像認識編

画像分類、物体検出、
セグメンテーション、OCR(文字認識)
不正検知

異常検知編、(複数のアプローチにより複数課題を取り組んでいただく予定）生成モデル(GAN)編

文章生成、画像生成

利益最大化、ゲームの自動実行
強化学習編© 2021 INTLOOP inc All rights, reserved. Proprietary and Confidential（建築物の最適化など、他の課題の実装方法も理解できることを想定）
30

プロフェッショナル人材の育成サービス

AIプロジェクト・データサイエンス経験者対象
機械学習 実務応用コース【物体検知 AI論文詳解～YOLOv4～】© 2021 INTLOOP inc All rights, reserved. Proprietary and Confidential

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物体検知 AI論文詳解：特徴
最先端代表的ななモデルを自身の業務課題に合わせて、改良することが可能な人材を育成します。
機械学習の各分野の代表的なモデルを1つでも完璧に理解できれば同分野の他モデルの理解も驚くほど進み応用力が身に付きます。
また、AI 分野では、少なくとも英語論文に目を通し概要が掴める程度の能力がなければ実務をまともに遂行することは不可能と言えます。
物体検知を題材に、最新のモデルを自身の業務課題に合わせて改良するための方法論と、その実現に必要な数々の技術を習得します。

本コース の特徴
英語論文から先端技術をキャッチアップ可能
な知識とスキルを獲得できる

AIエンジニアがプロジ
ェクトに利用するモデルを論文から理解する過程を追体験できる© 2021 INTLOOP inc All rights, reserved. Proprietary and Confidential

英語論文をベースに、精度向上のトライアル
アンドエラーの進め方
がわかる

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物体検知 AI論文詳解：特徴
YOLOv4 の論文から、それ以前の代表的なモデルにどのような課題があったのか、また、YOLOv4 の開発者たちはそれら課題をどのようにして乗り越えたのかを英語論文から読み解き、追体験することで、物体検知を題材に、最新のモデルを自身の業務課題に合わせて改良するための方法論と、その実現に必要な数々の技術を習得します。
物体検出モデルを、「物体検出器 (Head)」、「特徴精製器 (Neck)」、「特徴抽出器 (Backbone)」、「入力(Input)」 の 4 つのパートに分類し、それぞれのパートについて精度と速度の観点から、過去の技術の課題と改良に利用可能な技術を学びます。

本コースで扱う 4 つのテーマ
Input
CSPDarknet53 を構成する、深いネットワークを実現するための基礎技術である Residual
Block や、その計算コストを抑える技術である CSP などについて学びます。

Backbone
Data Augmentation の手法である MixUp、CutMix、Mosaic
Data Augmentation など古典的なものからYOLOv4 で新たに提案されたものまで学習します。

また、Residual Block の構成要素である Bach Normalizationとその利用にあたっての注意点についても学習し、それを改良した
CBN、CmBN などについて学習します。また、ResNeXt、EfficientNet など
Darknet53 の比較対象となるネットワークについても学習します。

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Neck

Head

ピラミッド構造のネットワークでマ
ルチスケールな特徴マップを構成する FPN, PAN, BiFPN や、計算量を抑えながらマルチスケールな特徴マップを生成します
Improved SPP、特徴マップを重
要度で濃淡をつけるアテンション
メカニズムである SAM など、特徴精製の課題と有用な改良技術について学びます。

YOLOv3 について学び、その課
題と YOLOv4 における改良点を明らかにします。クラス分類のロバ
スト性を向上する Label
Smoothing、バウンディングボッ
クス回帰の学習を高速化する
CIoU 損失といった特徴精製後の課題と有用な改良技術について学
びます。

33

物体検知 AI論文詳解：カリキュラム

カリキュラム
タイトル

内容

学習想定
時間(h)

CNN の復習

CNN の動作原理について復習します

1h

物体検出の概要

One stage モデル、Two stage モデルなど物体検出モデルの概要について学びます

1h

YOLOv4 の概要

YOLOv4 の全体像について学びます

1h

YOLOv4 を使ってみようGithub 上の YOLOv4 を利用して物体検出を行う

2h

BackBone

CSPDarknet 他

5h

Neck

SPP, PAN 他

5h

Head

YOLOv3 他

5h

CmBN、 Mosaic data augmentation、Cosine
annealing scheduler、 DropBlock regularization など、精度向上の工夫について学びます

10h

精度向上のためのその他の工夫© 2021 INTLOOP inc All rights, reserved. Proprietary and Confidential

34

物体検知 AI論文詳解：概要
開講日

随時

コース名

機械学習 実務応用コース 物体検知 AI論文詳解 ～YOLOv4～

受講対象者

・Ｅ資格取得者と同等の知識スキルの持つエンジニア・データサイエンティスト
・Python によるソフトウェア開発の経験があり、基本的なコードの読解が可能なエンジニア

学習目標

YOLOv4 を深く理解し物体検出について応用力を持つ実プロジェクトで活躍可能な知識・スキルの習得
・車の自動運転やドローン空撮での物体検出・製造業での製造物の異常検知
・英語論文から先端技術をキャッチアップ可能な知識とスキルの獲得

学習概要

YOLOv4 の論文から、それ以前の代表的なモデルの課題を理解し、YOLOv4 の開発者たちはそれら課
題をどのようにして乗り越えたのかを英語論文から読み解き、追体験することで、物体検知を題材に、最新モデルを自身の業務課題に合わせて改良するための方法論と、その実現に必要な数々の技術を習得します

受講形式

オンライン・動画

最少開催人数

1名から随時か受講可能

前提スキル

Ｅ資格取得者と同等の知識スキル

修了要件

受講可能日より3か月以内に修了要件対象レッスンの終了． 修了要件対象演習問題の全問正答． 全コーディング問題の正答． 全て提出課題の合格． 模擬試験の合格

学習想定時間30時間～50時間

学習サポート期間

学習サポートは行いません。

教材の視聴可能時間

受講可能日（開講日）より最短1年間

必要環境/持参物
受講料
解約可能期間Google Chrome 最新版、又はSafari 最新版が動作するWindows, macOS
GPUを用いた開発が可能な環境。
190,000円（税込209,000円）
受講可能日（開講日）以降の解約はできません© 2021 INTLOOP inc All rights, reserved. Proprietary and Confidential

35実務応用コース AI論文詳解の今後の予定
実務応用コース AI論文詳解では、物体検知編に続き、セグメンテーション編、SPEECH SYNTHESIS編、自然言語編の深堀りを追加してい参ります。

テーマ

演習例

物体検知

代表的な物体検知モデルを1つ取り上げ深堀して理解、実装、検証します。
モデル：YOLOv4

セグメンテーション

SPEECH SYNTHESIS

代表的なセグメンテーションモデルを1つ取り上げ深堀して理解、実装、検証します。
モデル候補：PANet, YOLOACT, SOLOv2,
etc…
代表的な SPEECH SYNTHESIS モデルを1つ取り上げ深堀して理解、実装、検証します。
モデル候補：LPCNet, WAVEGLOW, etc…

自然言語処理© 2021 INTLOOP inc All rights, reserved. Proprietary and Confidential

代表的な自然言語処理モデルを1つ取り上げ深掘りして理解、実装、検証します。
モデル候補：BERT, XLNet, ELECTRA,
etc…
36プロフェッショナル人材の育成サービス

機械学習のためのPython基礎講座© 2021 INTLOOP inc All rights, reserved. Proprietary and Confidential

37

Python基礎講座：学習カリキュラム
Deep Learning を用いた画像認識をテーマに、 インタプリタ言語の仕組み・変数・関数・クラス・制御構造・ファイルの入出力・外部ライブラリの利用といった Python の基礎から、チーム開発において必須の能力であるオブジェクト指向プログラミングを用いた再利用性の高いプログラム開発について学びます。円滑なチーム開発や運用を見越したプログラムを開発可能な人材の基
礎の基礎を形成します。

カリキュラムタイトル
アプリケーション開発とPython の基礎最適化と可視化の基礎

内容「プログラムとはなんだろう」「アプリケーションとはなんだろう」という基礎的なことから始めて, Python におけるオブジェクトの定義や変数, 制御構文, 関
数, クラス, モジュールについて学びます。
Python を用いた微分や行列計算、基礎的な最適化手法について学びます.
また, 最適化のプロセスの可視化などを通して, Python を用いたデータの可視化手法の基礎について学びます。

Numpy を用いたニュー Neural Network の最も基礎となる Neuron の学習と推論のメカニズムに
ロンモデルの実装
ついて学び, Numpy を用いた実装を行います。
Multi Layer Perceptron と Convolutional Neural Network の概
PyTorch を用いた物体
要について学び, PyTorch を用いた簡単な画像認識モデルと, それを用いた認識モデルの実装
学習および推論のためのプログラムを開発します。
可読性と再利用性の高 Day 4 で開発したプログラムをリファクタリングし, 可読性と再利用性の高いいプログラムの実装
プログラム開発について学びます。

© 2021 INTLOOP inc All rights, reserved. Proprietary and Confidential

日数
1日
（8h)
1日
（8h)
1日
（8h)
1日
（8h)
1日
（8h)

38

Python基礎講座：概要
開講日（会社単位の研修メインのため、ご相談に応じます）

コース名

械学習のためのPython基礎講座

受講対象者

Pythonに触れたことがない初級者の方
Pythonを基礎から学びなおしたい方

学習目標

基礎的なPythonを学習し、機械学習の実務での応用を目指す

学習概要

Deep Learning を用いた画像認識をテーマに、 インタプリタ言語の仕組み・変数・関数・クラス・制御構
造・ファイルの入出力・外部ライブラリの利用といった Python の基礎から、チーム開発において必須の能力であるオブジェクト指向プログラミングを用いた再利用性の高いプログラム開発について学びま

受講形式

オンライン・動画

最少開催人数（会社単位の研修メインのため、ご相談に応じます）

前提スキル

無し

修了要件

全日出席

学習想定時間

40時間・5日間（会社単位の研修の場合、ご相談に応じます）

学習サポート期間

研修中、随時サポート

教材の視聴可能時間（テキスト配布）

必要環境

Google Chrome 最新版、又はSafari 最新版が動作するWindows, macOS
GPUを用いた開発環境

受講料（会社単位の研修メインのため、ご相談に応じます）

解約可能期間

受講可能日（開講日）以降の解約はできません。

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39プロフェッショナル人材の育成サービス

AWS中級CloudFormation活用力養成コース〜業務で使えるAWS構築〜© 2021 INTLOOP inc All rights, reserved. Proprietary and Confidential

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AWS中級コース：特徴
AWSエンジニアとしてのジュニアレベルを脱却し、AWSプロジェクトのリーダーに必要な要素を身につけるためのコースです。
本講座を受講することで、システムを構成する様々なサービスへの視野を広げることができます。また、CloudFormationを使用したインフラ構築・管理を学ぶことで、大規模なプロジェクトでも通用するスキルを身につけることを目的とします。

本コースの特徴
システムを構築するための主要なAWSサー
ビスについて、手を動かしながら学び、理解できる

インフラ構築や管理を効率化するためのスキルである「Cloud
Formationの活用」を習得します。

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AWSエンジニアの体験談をベースに、現場で活きる形で学んだことを習得します。

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AWS中級コース：カリキュラム
カリキュラム
タイトル

内容

学習想定
時間(h)

AWS環境のセットアップ

CloudFormationをawscliでデプロイする為、インストールと使い方を説明します。
またAWSの構成をコード化してgit管理する為、git-secretsの導入を説明します。

2h

講義で構築する全体アー
キテクチャ

講義で構築するシステムのアーキテクチャ図をもとにインフラの全体観を説明します。

1hCloudFormationの基
本的な構文

Infrastructure as Code(IaC)とCloudFormation、及びCloudFormationのテンプ
レートの書き方を説明します。

2h

権限管理、ストレージ・ネッ CloudFormationを用いて、権限の設定（IAM）とストレージ・ネットワーク（S3・VPC）の構築を行います。
トワークの構築

3h

ロードバランサー ・DNSの構築

CloudFormationを用いて、ロードバランサー（ALB）を構築します。また、HTTPSアクセスの設定を行います。

3h

コンテナ運用、ログ収集

CloudFormationを用いて、コンテナオーケストレーションシステム（ECS）を構築します。また、コンテナのログを収集する設定を行います。

3h

セキュアな情報の管理

アプリケーションに安全にパスワードやトークンを渡す方法やデータを暗号化して、セキュアに保管する方法を学びます。

2h

データベースの構築

CloudFormationを用いて、データベースの構築を行います。

3h

デプロイの効率化

CloudFormationを用いて継続的なシステム更新のためのパイプラインを構築。

3h

スタックの共通化

CloudFormationの機能を使って、これまで作成したコードを管理しやすい形に書き換えて
行きます。

3ｈ

運用監視機能の活用

CloudFormationを用いて、運用監視に必要な設定を行います。

2h

実践問題

講義の復習として、ECSを用いた簡単なWebアプリケーションが構築できるかという課題を出します。Multi AZでECSでWebアプリケーションを構築し、アクセス負荷に応じてスケー
ルアウトするような基本的な構成を一から構築します。

6h© 2021 INTLOOP inc All rights, reserved. Proprietary and Confidential

42

AWS中級コース：概要
開講日

随時

コース名

AWS中級CloudFormation活用力養成コース

受講対象者

AWSを使用したシステム設計・構築・運用に関する1年以上の実務経験を持つ方

学習目標

システムを構築するための主要なAWSサービスについて、手を動かしながら学び、理解します。
インフラ構築や管理を効率化するためのスキルである「CloudFormationの活用」を習得します。
AWSエンジニアの体験談をベースに、現場で活きる形で学んだことを習得します

学習概要

AWSエンジニアとしてのジュニアレベルを脱却し、AWSプロジェクトのリーダーに必要な要素を身につけるための講座です。本講座を受講することで、システムを構成する様々なサービスへの視野を広げることができます。また、CloudFormationを使用したインフラ構築・管理を学ぶことで、大規模なプロジェクトでも通用するスキルを身につけます

受講形式

オンライン・動画

最少開催人数

1名から随時か受講可能

前提スキル

ビスの名前や用語を理解している

修了要件

教材利用期間内に全レッスン修了、演習問題全問正答、全課題合格

学習想定時間

約30時間

学習サポート期間

学習フォローは行いません

教材の視聴可能時間

受講可能日（開講日）より最短1年間

必要環境

Google Chrome 最新版、又はSafari 最新版が動作するWindows, macOS
Google ColabとAWSが利用できること

受講料

1８0,000円（税込198,000円）

解約可能期間

受講可能日（開講日）以降の解約はできません© 2021 INTLOOP inc All rights, reserved. Proprietary and Confidential

43プロフェッショナル人材の育成サービス

ITエンジニア対象
ビジネススキル研修
議事録50時間/プレゼン資料100枚！
新入社員や若手・コンサル未経験者が、プロジェクトにアサインされた際に、すぐにバリューを発揮できる！

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ビジネススキル研修 カリキュラムスケジュール
プロジェクトの現場で必須となる基礎スキルや、要件定義・設計などSI現場で必須となる知識・スキル（ロジカルシンキング、ドキュメンテーション、議事録作成力）を講義と実践的なワークで徹底的に訓練し、プロジェクトにアサイン後もすぐに動けるように推進します。
タイトル

内容

日数

レクチャー

• プロフェッショナルマインド：エンジニアとして求められるスキル・基礎となるマイン
ドセットを学びます• ロジカルシンキング：業務上必須であるロジカルシンキングについて学びます• コミュニケーション：正しく理解する・させるコミュニケーションを構造的に学びます• パワーポイント：シナリオライティング、コンテンツの整理手法等を学びます• エクセル：基本的な関数の使い方・分析方法について学びます

５日• パワーポイント作成：任意のテーマについて50枚程作成• フェルミ推定：ケースワークとして10問程の課題を実践• エクセル実践：基本的な関数を用いた課題を複数実践

５日

レクチャー

• IT業界について：IT業界の基本的な知識。特に主要な登場人物や、実際に発生する
プロジェクト内容などを学びます• ITプロジェクト（設計以降）の要素：システム開発の標準的なプロジェクト体制やフローを学びます• PMOが果たすべき役割や実務、課題管理などを体系的に学びます• 各種プロジェクト管理方法

３日

実践• 課題／リスク管理、スケジュール管理、会議体管理、品質管理について学びます• 議事録管理：ステークホルダー間の認識を抜け漏れなく共通化する方法と重要な決定事項が曖昧にならないよう、端的かつ明確化する方法について学びます

６日

プレゼン

最終プレゼンテーション：所定のお題に対して各自プレゼンテーションを実施。各社担
当マネージャー等に参加頂き、評価を行います

１日

実践© 2021 INTLOOP inc All rights, reserved. Proprietary and Confidential

45ITエンジニア対象 ビジネススキル研修
開講日

4月、（会社単位の研修の場合、ご相談に応じます）

コース名

ITエンジニア対象 ビジネススキル研修

受講対象者

・新入社員から2，3年目
・今後コンサルタントとして活躍をしたいと考えている方

学習目標

新入社員や若手・コンサル未経験者が、プロジェクトにアサインされた際、すぐにバリューを発揮できる

学習概要

プロジェクトにアサインされた際、すぐにバリューを発揮できるように、プロジェクトの現場で必須となる基礎スキルや、要件定義・設計などSI現場で必須となる知識・スキル（ロジカルシンキング、ドキュメンテーショ
ン、議事録作成力）を講義と実践的なワークで徹底的に訓練します。
最終日には、各社経営層・現場マネージャー・人事部等に対してプレゼンを行うことを予定*しています。
*各社できる限りご出席をお願いします。

受講形式

ハンズオン

最少開催人数

15名（会社単位の研修の場合、ご相談に応じます）

前提スキル

無し

修了要件

全日出席

学習想定時間

標準約１６０時間・20日間 （会社単位の研修の場合ご相談に応じます）

学習サポート期間

研修中、随時サポート

教材の視聴可能時間（テキスト配布）

必要環境/持参物
受講料
解約可能期間Google Chrome 最新版、又はSafari 最新版が動作するWindows, macOSのパソコン持参
GPUを用いた開発環境
300,000円/人 （会社単位の研修の場合、ご相談に応じます）
受講可能日（開講日）以降の解約はできません。

© 2021 INTLOOP inc All rights, reserved. Proprietary and Confidential

46

人材紹介サービス© 2021 INTLOOP inc All rights, reserved. Proprietary and Confidential

47

人材紹介サービスのサービスラインナップ
2005年の創業から長年にわたってお客様にコンサルティングサービスを提供し、また、フリーランスや副業案件を提供してきたため、現場のニーズを深く理解しています。
その知見を活かした人材紹介サービスを行っています。

人材紹介サービスのサービスラインナップ

BOOSTAで学習した個人
受講生の転職支援サービス© 2021 INTLOOP inc All rights, reserved. Proprietary and Confidential

SAP人材・SFDC人材等（需給ギャップの大きな分野）の『研修』付き転職先紹介サービス

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BOOSTAで学習した個人受講生の転職支援サービス
BOOSTAによって高度な知識・スキルを修得した受講生に対して、ご希望があればキャリアアップのご提案を行っています。

BOOSTAを活用したキャリアアップストーリー

BOOSTAで学習した個人受講生の転職支援サービス
STEP 01：カウンセリング
あなたに最適なキャリアコーディネーターがご経歴、ご関心、仕事内容のご意向、キャリアプランのお考えなどを、幅広く丁寧にお伺いさせていただきます。また、専門家の視点で転職時のアピー
ルポイントを明文化していきます。

STEP 02：最適なキャリアをご提案
カウンセリング内容を元にキャリアプランをご提案し、厳選された求人の中からあなたにマッチする転職先をご案内させていただ
きます。
専門家がカウンセリングを行うからこそ、ご自身では気づかない
キャリアプランもご提案することができます。

STEP 03：履歴書・職務経歴書の添削
転職候補の企業や業界によって、履歴書・職務経歴書で詳しくアピールする内容が変わることもあります。あなたの魅力がしっか
りと企業に伝わるようにサポートいたします。

STEP 04：企業との面接調整面接の練習サポート
面接時の受け答えやマナーなど面接時にどのようにご自身をアピールすべきかなどのアドバイスも含めて、必要となる対策のサ
ポートをいたします。
© 2021 INTLOOP inc All rights, reserved. Proprietary and Confidential49

SAP人材・SFDC人材等の『研修』付き転職サービス
一般のエージェントでは、転職候補者を確保した時点ですぐに転職先へご紹介します。
本サービスは、(主に)転職準備期間中に研修を受け、転職後の即戦力として活躍できる人材の紹介を行うサービスです。

SAP人材・SFDC人材等の『研修』付き転職サービス
募集

能力判定

研修フェーズ1

研修フェーズ２

就業開始

弊社オウンドメディア
シニア対象
コンサルタント基礎研修（2-3時間×1週間）

ケース面談
or
テスト
他社求職者媒体
ビズリーチ
ミドルの転職等

転職サービスのプロセス

SAP標準機能研修（SAP社／紹介先企行様）
シニア・PM対象
SAP PJTのマネジメント研修（スクラッチ開発とのデルタ研修、1-2日程度）

パターン1：採用プロセス開始

・貴社担当者の打合せ
・採用プロセス開始
・転職タイミング© 2021 INTLOOP inc All rights, reserved. Proprietary and Confidential

パターン1：採用プロセス開始

パターン３
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DXプロジェクトの立上げから、全社DX推進まで支援します

DX推進に関するご提案© 2021 INTLOOP inc All rights, reserved. Proprietary and Confidential

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７.DXプロジェクトの立上げから、全社DX推進まで支援します
弊社のコンサルティング・ＳＥＳ、採用支援、人材育成サービスにより、DX戦略立案・DXプロジェクトのメンバーの育成・立上げから、全社DX推進、独力でのDX能力の獲得までトータル支援します。
DXプロジェクトの立上げから、全社DX推進までぼ支援支援内容
・DX推進中核メンバーの選定・DX推進企画

御
社

弊
社
支
援

プロジェクト実行

本格展開
運用

理論と実装力を修得

DXプロジェクト
運営方法を修得

・将来、DX推進の中核となるメンバ
ーを選定
・3名以上

・JDLA認定AIエン
ジニア育成プログ
ラム受講・学習期間2カ月を想定

・DXプロジェクトの進め方を受講・画像検知等、各社のニーズに合わせた専門分野ついてさらに学習

・3名程度を１チーム
・アクティブラーニン
グ形式で、プロジェ
クトを実行・役員へ提言・認められたテーマについて、全社を挙げて推進・御社ニーズをヒア
リング
・学習からDXプロ
ジェクト推進までのDX推進企画を提案
・DX推進人材採用支援・DX推進企画に合 ・DX推進企画に合
わせて、メンター
わせて、学習プロ
が受講生を学習フグラムを提供ォロー・専属のメンターがプ
ロジェクトの推進をサポート
・DX/AIコンサルタ
ント常駐の派遣
・専門分野のスポット
コンサルティングの実施

・DXコンサルタントの派遣
・AIエンジニアの派
遣・システムエンジニアの派遣
・DX推進人材採用支援© 2021 INTLOOP inc All rights, reserved. Proprietary and Confidential

テーマ選定・POC
役員への提案52

AI受託コンサルティングサービス© 2021 INTLOOP inc All rights, reserved. Proprietary and Confidential

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AI受託コンサルティングサービス
弊社の経験豊富なエンジニアが機械学習プロジェクトを安価にタイムリーにご提供いたします。
複数のテーマのモデルの作成やデータの分析を2か月～3か月をめどに行います。
テーマ別にAI・機械学習モデルをアウトプット• 社内のデータを活用して、課題に応じて機械学習モデルを作成・分析いたします。
• まずはデータ分析のテーマの選定を通じて、御社の課題の理解を深め、内容を決めるなどして取り組みます。
1～2週間

分析テーマのディスカッション

1～2週間
1～2週間
1～2週間

テーマ2（例）
サイトスクレイピング

テーマ1（例）
需要分析予測分析テーマ・予測モデルの作成の合意データ分析のテーマ選定• 経営インパクトの寄与がある重点領域のテーマについてディスカッ
ションを実施。

• 既存の取組の理解。

• 分析テーマ・予測モデ
ルの作成の内容、スケ
ジュールに関して合意。

• 顧客の購買動向に応じて、在庫を最適に配置することで、売り上げ最大化を目指す。

テーマ3（例）
リピーター分析• 商品価格の最適化を目
指して、外部サイトから価格情報をスクレイピ
ングするなどして、在庫回転率を向上させる
取り組み。

• 顧客の属性など、売り上げに寄与するリピー
ト顧客を分析すること
で、売り上げ最大化を目指す。

• モデルに関するマニュ
アルの作成• 予測対象の深堀© 2021 INTLOOP inc All rights, reserved. Proprietary and Confidential

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会社案内

社名

イントループ株式会社

本社所在地〒107-0052
東京都港区赤坂2-12-31 赤坂GHSビル5F

代表取締役

林 博文

URL

https://www.intloop.com/

設立

2005年2月

拠点

資本金５,000万円

売上高

71.3億円(2020年7月期)

従業員数100名(2019年5月現在)

事業内容

事業戦略・業務改革・ITコンサルティング
プロジェクトマネジメント支援
デジタルトランスフォーメーション支援
プロフェッショナル派遣・人材紹介
キュレーションメディア運営
オンライン教育サイト運営
海外進出・販路開拓支援© 2021 INTLOOP inc All rights, reserved. Proprietary and Confidential

東京(本社)、札幌、名古屋、大阪、福岡、沖縄。上海、香港、ホーチミン、他アジアを中心にパートナー多数

弊社ネットワーク55

お問合先【お問合せ先】
INTLOOP株式会社
オンライン教育BOOSTA事務局 岡田
Mail：boosta-info@intloop.com〒106-0032

東京都港区六本木1丁目4-5 アークヒルズ
サウスタワー14F
TEL:03-5544-8242（代表）TEL：080-7378-2609（携帯）© 2021 INTLOOP inc All rights, reserved. Proprietary and Confidential

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