AI技術者研修2023―

募集案内

AI初心者の人も応用力がつく３段階学習法――

対面とオンラインのメリットをオンライン環境で融合したブレンド型学習 ―主催：関西電子情報産業協同組合（KEIS）
共催：NPO法人M2M・IoT研究会
大江 信宏
2023年11月20日

1

2

ご説明内容
1. AI活用の位置づけ
2. AI人材育成の背景
3. AI研修講座の経緯と目標

4. AI研修講座の特徴
5. AI研修講座の具体的内容

KEIS ／

M2M・IoT研究会

2

3

AIの活用について

KEIS ／

M2M・IoT研究会

3

Society4.0 → Society5.0

出典：内閣府科学技術政策 Society5.0
https://www8.cao.go.jp/cstp/society5_0

4

4

AIで何ができるのか（主なもの）

5

画像認識

音声認識

自然言語処理

異常検知

検索・探索

予測

分類

推薦

生成系

KEIS ／ M2M・IoT研究会

5

AIを活用する分野例と主な例
自動運転車自動車生産工場の最適化

異常予知、検知、生産設備の稼働率向上
ロボットと人との協働作業

製造業

自動車

作物の生育監視
畜産作業の効率化

農業
Fintec
コンビニ、自動倉庫工事の生産性向上
建設機械の保守

建設（土木）

AI活用

各種社会問題インフラ施設、道路、橋、トンネル等の点検・保守
エネルギーシステム・交通システムの運営保守

金融・流通・物流

医療・福祉・サービス
KEIS ／ M2M・IoT研究会

セキュリティ、災害問題
教育、人手不足

医療機器、医療手術支援
各種サービスの運営効率化
6

7

AI人材育成の背景 ①AI戦略と高等教育での人材育成
認定制度

応用基礎レベル
数理・データサイエンス・AIを活用して課題を解決するための実践的な能力

リテラシーレベル
数理・データサイエンス・AIの関心を高め、適切に理解し活用する基礎的な能力
出典：https://www.mext.go.jp/content/20210315-mxt_senmon01KEIS ／ M2M・IoT研究会
000020844_1.pdf

7

8

AI戦略に基づく教育改革の進展「数理・データサイエンス・AI教育プログラム」認定制度
160139140
120
10080

申請して認定

選定

7868

選定

6040

11 7200

KEIS ／

リテラシーレベルリテラシーレベルプラス
プラス
リテラシーレベルM2M・IoT研究会

2021

009プラス
応用基礎レベル
応用基礎レベル・プラス
応用基礎レベル

2022

8

9

②産業界でのAIの状況（世界と日本）
令和５年度(2023)情報通信白書より

KEIS ／

M2M・IoT研究会

P131 図表4-9-1-1, -2

9国内企業ユーザー：AIの利用形態
Q：あなたの会社ではAIシステムを利用していますか

10

KEIS ／

M2M・IoT研究会

Japan, 2023年4月5日発表
https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prJPJ50553423 10

③国内のAI導入と産業界の人材育成の現状
11

 AIシステム市場は伸びると期待されているが、AI導入企業は、需要に対してAI人材不足→ 特に大手に比べて中小は不足し、AI導入率も低い
 中小企業庁：
 中小企業ｘＡＩ

で2025年までに最大34兆円の経済効果と推計

 産業界の人材育成・リスキリング
 日本ディープラーニング協会（2017年6月設立）による取組みジェネラリスト（G検定）／エンジニア（E資格） の検定制度など

AI研修講座の増、大手は自社での育成も活発化
11
KEIS ／

M2M・IoT研究会

AI研修講座の経緯と目標

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経緯：
AI人材育成の必要性を背景に、関西電子情報産業協同組合様との協賛で、2019年から開始し、年々改善してきた講座

目標：①AI初心者も応用基礎レベル（実践力を付ける）まで習得→

自らの課題をAIで解決できる②オンライン・ブレンド型学習によるモチベーション向上と効率化の追求
KEIS ／

M2M・IoT研究会

12

AI研修講座の特徴
13（１）３段階でAIの基礎から応用までをカバー① 事例から学ぶAI基礎② 教材プロトタイプ演習で使い方を習得、結果を実感③ 応用プロトタイプ構築により実践力を身に付ける
 教材プロトタイプ：AIプログラムを実際に動かす体験を積む
ツールの体験、アルゴリズム、ハイパーパラメータを変えることで結果が変わることを実感する
 応用プロトタイプ：実用的なAIプログラムを構築・体験する
データの準備から前処理、学習モデル作成、チューニングの一連のステップを踏む、応用プロトタイプの構築をする
KEIS ／ M2M・IoT研究会

13

プロトタイプ・プログラム
14

1. 教材プロトタイプによる学習・教材プロトタイプの解説と演習
・機械学習（分類、回帰、クラスタリング）• ディープラーニング（手書き数字判定）

2. 応用プロトタイプ構築実習• オープンデータ活用による注文分析• オープンデータ活用による電力消費分析• 画像解析による部品形状異常検知システム（転移学習）• 物体検出アルゴリズムの利用による異常等の検知• IoT機器などからの振動波形の分析による異常検知各種

KEIS ／ M2M・IoT研究会

14

AI研修講座の特徴（２）ブレンド型学習（Blendded Learning）

15



対面とオンラインを組み合わせ双方の利点を活かす

同期型／非同期型という組み合わせのブレンド型も提唱されている＜非同期型＞
オンデマンド＋オフライン
学習

オンデマンド型

＜同期型＞
オンライン
対面型

対面型

15
KEIS ／M2M・IoT研究会

対面とオンラインのメリットをオンライン環境で融合したブレンド型学習の研修方式
N回目

同期型
ライブ講義

• 前回宿題発表• 講師解説

宿題学習

昼
休
みG
交流会

講義と演習

• 講義と演習• 宿題説明復習と宿題の実施

非同期型（ビデオ録画活用、プログラム実行繰り返し）

２－３週間 （オフライン）開ける

提出

講師による理解度の評価
N＋１回目
同期型
ライブ講義

• 宿題発表• 講師解説KEIS ／

昼
休
みG
交流会

講義と宿題

• 講義と演習• 宿題説明

グループ
交流室
世間話
研修の話
仕事の話
苦労話

G討議
全体討議
仲間意識
やる気

新たな気づき→ 理解度向上に効果大

M2M・IoT研究会@M2M・IoT研究会-2023

16

16

宿題提示→実施→解説のフロー

17

講義日
講義・演習

次の講義日
宿題提示

宿題発表

講師解説

グループ
交流･･･> ライブ

ビデオ復習
宿題実施・提出（次回講義の4日前まで）

KEIS ／

M2M・IoT研究会

17

18

AI研修講座の特徴（３）ブレンド型をより効果のあるものにする
グループ交流会と発表会
 狙い

受講生相互の情報交換、教えあい、活性化、挫折を防ぐ
質問検討会の場→質問しやすくする情報交換による仲間意識と宿題のやりがい（積極的な取組）
 交流方法、交流会日時
最初は、自己紹介後の互いの情報交換2回目以降直前の講義の質問やテーマに基づく意見交換交流場所は、zoomブレイクアウトルームを設定
 グループ編成は、4～5名

 発表会
KEIS ／ M2M・IoT研究会

仕事への活用やAI応用アイデアを発表

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19

AI研修講座の全体－3段階カリキュラムとブレンド型の組合せ
スタンダードコース

KEIS ／

M2M・IoT研究会

アドバンスコース

19

20

具体的な講座内容
スタンダードコース

3段階学習の1、2段階を習得し、アドバンスコースの受講にスムーズに入って行ける知識を得る
アドバンスコース

３段階学習の３段階目としてAI構築実践力を身に付ける。

KEIS ／

M2M・IoT研究会

20

KEIS2023 AI実践講座

スタンダード21▼10:00

11:00▼13:00

14:30▼15:30▼17:30 宿題学習

回

事例とAI基礎

機械学習基礎１(宿題提示）①AI事例調査②機械学習ｰ教材プロト
タイプ学習

2

機械学習基礎２ み 会 機械学習 深層学習
基礎3
（発表&宿題解説）
基礎1

深層学習基礎2(宿題提示）①DL事例調査②深層学習ｰ教材プロト
タイプ学習

3

深層学習基礎3（発表&宿題解説）

１

オリエン、 Pyhton
自己紹介
入門

Pyhton
昼 交入門
休 流

担当講師
KEIS ／

60 3
分 0分 深層学習

小泉
M2M・IoT研究会

基礎4

大江AI最新動向

清尾

発表会

大高で色分け開発環境は、Google
Colaboratry

21

22

第1回
(1)第1回：2024年1月20日（土） 10:00～17:30
内容：オリエンテーション、Python入門、事例とAI基礎、機械学習基礎
10:00～11:00 オリエンテーション 本研修の狙い、受講生と講師の自己紹介 小泉・各講師
11:00～12:00 Python入門 開発環境（Google Colaboratory）、基本の文法、データタイプ 大高
13:00～13:30 交流会
13:30～14:30 Python入門(つづき) 基本的なライブラリ、演習 大高
14:30～15:30 事例とAI基礎 大江
15:30～17:30 機械学習基礎１ 各種方式、ツール、分類、回帰、クラスタリングと教材プロト
タイプ演習、宿題提示＆説明 大江※次回までの宿題学習；講義の復習と宿題に取組む
KEIS ／M2M・IoT研究会

22

23

第２回
(2)第2回：2024年2月3日（土） 10:00～17:30
内容：機械学習基礎、深層学習基礎
10:00～12:00
13:00～13:30
13:30～14:30
14:30～15:30
15:30～17:30

機械学習基礎２
交流会
機械学習基礎３
深層学習基礎１
深層学習基礎２

宿題発表、解説、補足 大江
自然言語処理基礎 大江
入門、演習、演習環境説明 清尾
手書き数字認識演習、宿題提示＆説明 清尾※次回までの宿題学習；講義の復習と宿題への取組み

KEIS ／

M2M・IoT研究会

23

24

第３回
(3)第3回：2024年2月17日（土） 10:00～17:30
内容：深層学習基礎、AI最新動向、発表会
10:00～12:00
13:00～13:30
13:30～14:30
14:30～15:30
15:30～17:30

KEIS ／

深層学習基礎３ 宿題発表、解説、補足 清尾
交流会
深層学習基礎４ いろいろなアルゴリズムなど補足事項 清尾
AI最新動向－１ AI活用状況からみた最新動向 小泉
発表会 受講生の発表、講評 大江

M2M・IoT研究会

24スタンダードコースで実習するプロトタイプ・プログラム
25

教材プロトタイプによる学習• 機械学習（分類、回帰、クラスタリング）• ディープラーニング（手書き数字判定）• Pythonプログラムをクラウドで実行する環境構築• AI関連の各種ライブラリを使ったPythonプログラムの編集・実行（データの読込み、前処理、データの学習、可視化など）• 各種アルゴリズムを実行させて比較する• AIプログラムのチューニング要素であるハイパーパラメータを変えることで結果を比較する
KEIS ／ M2M・IoT研究会

25

KEIS2023 AI実践講座

アドバンス

26

１

11:00
オリエン AI最新動テーション
向2

機械学習応用３（発表&宿題解説）

3

転移学習応用基礎3 60分 30（発表&宿題解説）

4

深層学習応用３（発表&宿題解説）

５

IoT信号処理２（発表&宿題解説）回▼10:00▼13:00
昼 交
休 流

14:30

機械学習応用1▼15:30▼17:30
機械学習応用２(宿題提示）
転移学習応用２(宿題提示）

宿題２
転移学習応用

深層学習応用１

深層学習応用２

宿題３
深層学習応用

深層学習応用４

IoT信号処理1(宿題提示）

宿題４
IoT信号処理異常検知

み 会

KEIS ／小泉

M2M・IoT研究会

宿題1
scikit-learnプロト構築

転移学習応用１分

担当講師

宿題学習

アイデア創出大江

自然言語処理
生成AI
講義と演習

清尾

発表会
大高で色分け開発環境は、Google Colaboratry

26

27

第1回
(1)第1回：2024年5月18日（土） 10:00～17:30
内容：オリエンテーション、AI最新動向、機械学習応用１、２
10:00～11:00 オリエンテーション、アドバンスコースの概要 大江
11:00～12:00 AI最新動向－２ 今後予想される応用の動向、研究開発の動向 小泉
13:00～13:30 交流会
13:30～15:30 機械学習応用１ scikit-Learn活用によるオープンデータ活用による卸売業者の売上データ分析手法（クラスタリング、次元削減） 大江
15:30～17:30 機械学習応用２ scikit-Learn活用によるオープンデータ活用による気温と消費電力の関係分析手法（回帰分析）、宿題提示＆説明 大江
KEIS ／

M2M・IoT研究会

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28

KEIS ／

M2M・IoT研究会

28

29

第２回

(2)第2回：2024年6月8日（土） 10:00～17:30
内容：機械学習応用３、転移学習１、２
10:00～12:00 機械学習応用３ 宿題発表と解説、補足 大江
13:00～13:30 交流会
13:30～15:30 転移学習応用１ 転移学習の概要と部品形状異常検知 清尾
15:30～17:30 転移学習応用２ 事前学習済みモデルと応用事例調査
転移学習を用いた２画像分類／画像認識による部品形状判別、宿題提示＆説明 清尾
KEIS ／

M2M・IoT研究会

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30

KEIS ／

M2M・IoT研究会

30

31

第３回

(3)第3回：2024年6月29日（土） 10:00～17:30
内容：転移学習応用３、深層学習応用１，２

10:00～12:00 転移学習応用３ 宿題発表と解説、補足 清尾
13:00～13:30 交流会
13:30～15:30 深層学習応用１ 物体検出アルゴリズムYOLO活用による部品形状異常検知

大高

15:30～17:30 深層学習応用２ YOLO活用による他の応用、宿題提示＆説明 大高※次回までの宿題学習；講義の復習と宿題への取組み
KEIS ／

M2M・IoT研究会

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32

KEIS ／

M2M・IoT研究会

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33

第４回

(4)第4回：2024年7月20日（土）10:00～17:30

内容：深層学習応用３、４、IoT信号処理１

10:00～12:00

深層学習応用３

13:00～13:30

交流会

13:30～15:30

深層学習応用４

15:30～17:30

IoT信号処理

宿題発表と解説、補足

大高

画像分析のその他応用

大高機器振動波形異常検知、宿題提示＆説明清尾※次回までの宿題学習；講義の復習と宿題への取組み
KEIS ／

M2M・IoT研究会

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34

KEIS ／

M2M・IoT研究会

34

35

第５回
(5)第5回：2024年8月3日（土） 10:00～17:30
内容：応用プロトタイプの構築学習-5、全体まとめ

10:00～12:00 IoT信号処理２ 宿題発表と解説、補足 清尾
13:00～14:00 交流会 アイデア創出
14:00～15:30 生成系AI 概要と演習 大江

15:30～17:30 全体発表会 受講生の発表、講評 大江

KEIS ／

M2M・IoT研究会

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アドバンスコースで実習するプロトタイプ・プログラム
36

応用プロトタイプ構築で実用的なAIプログラムを構築・体験する
データの準備から前処理、学習モデル作成、チューニングの一連のステップを踏む、応用プロトタイプの構築をする• オープンデータ活用による注文分析• オープンデータ活用による電力消費分析• 画像解析による部品形状異常検知システム（転移学習）• 物体検出アルゴリズムの利用による異常等の検知• IoT機器などからの振動波形の分析による異常検知各種など
KEIS ／ M2M・IoT研究会

36

37

（注）講義・演習内容については多少変更される場合があります。

KEIS ／

M2M・IoT研究会

37

38

ご清聴ありがとうございます
お申し込みをお待ちいたします
募集内容詳細については、

https://keis.or.jp/event-list/event-1667/をご参照ください
KEIS ／

M2M・IoT研究会

38

39

2022年の講座の受講者の評価－指標と評価結果－
宿題提示→提出どのくらい理解できたかを宿題をもとに事前評価
わかっていないこと・伝わっていないことを把握

次回講義時① 複数の発表と講師コメント＆解説を行う② 宿題時には不明だった点の理解が進む③ 理解度の自己評価と満足度のアンケート回答
IEICE ET研究会

39

40

受講後の自己評価の指標
 自分の理解度を5段階で評価
５（よく理解できた） ４（理解できた） ３（まあまあ理解できた）
２（理解できないことが多かった） １（全く理解できなかった）
 受講の満足度は高かった？

５ （強くそう思う） ４（そう思う） ３（どちらともいえない）
２（そう思わない） １（全くそう思わない）
 研修期間中に自分が成長したような感じを持ちましたか？
５（かなり持った） ４（持った） ３（何とも言えない）
り感じない） １（まったく感じない）
IEICE ET研究会２（あま4041

受講後の自己評価（5段階評価）
544443344434443

2

10A

B

C

理解度
IEICE ET研究会

DE

F

受講の満足度GHI

JKL

自分自身の成長感41

42

各グループ交流テーマと満足度
５（大変よかった） ４（どちかというとよかった） ３（してもしなくてもよい）
２（しなくてよい） １（参加しなかった）

5

4.5
4
3.5

3
2.5
2

1.5
1
0.50
IEICE ET研究会

自由討論

情報交換

仕事への活用 アイデア出し

42

講義→宿題→発表→解説という進め方（5段階評価）

43

5

43

2

10A

B

C

D

E

F

G

HI

JK

L

５（とてもよい） ４（よい） ３（あまりよくない）
２（よくない） １ （ないほうがよい）
IEICE ET研究会

4344

受講者意見
－講義→宿題→発表→解説という進め方について－

 理解するには3段階で良かったが、宿題の分量がかなり多かった。

 宿題の振り返りがやりっぱなしにならずに、ちゃんと解説していただいたこと
 宿題は講義内容の理解を深めるのに非常に役に立った。また他の受講生の宿題解説で新たな気づきにもつながった。
一方で講義は座学中心はなかなか理解しづらかったです。

 自身で試すという体験が得られ、理解を深めるのに役立った為
 宿題によって復習できる場ができた為、理解度を高めることができた。
 学んだことをそのまま動かしてみて、うまくいかないときは自分で調べて、さらに解説で補足してもらえるので、勉強になった。
 宿題解説については振り返りなので必要だが、そこまで時間を取らなくても良いと思う
 学んだことを実践し、解説をきくため、より理解が深まる

 学んだ内容を踏まえて、宿題を行うため、聞くだけに比べると理解度の進みが大きかった
 宿題で苦戦していた内容を解説という形で聞けたので良かった。
 自身で行った課題に対して解説を設けることで別の答え方も存在することを認識することが出来、AIに対する視野が広げた
IEICE ET研究会

44