▪目次
・会社概要
・DX推進に関して
・研修事例
・価格一覧
・競合比較

人工知能（AI）分野における研修事業を展開

・受講までの流れ
・研修詳細

KIKAGAKU

株式会社キカガク

会社概要
Corporate Profile会社概要/事業紹介
会社概要▪ 社名 ： 株式会社キカガク▪ 代表者 ： 吉崎 亮介、大崎 将寛▪ 設 立 ： 2017年1月17日▪ 従業員 ： 38名▪ 資本金 ： 20,499,140円

受講生

50,000名

過去5年間で、50,000名以上の受講生

500社 以上のクライアント & パートナー

先端技術の研修・DX推進事業
研修事業

eラーニング

DX推進事業

企業の課題に合わせて内容や期間をカスタマイズ

先端技術を最短で学べる
動画学習プラットフォーム

AI 技術開発・コンサルティング
企業の DX 推進を支援

2022 Kikagaku, Inc. All Rights Reserved3代表プロフィール

吉崎 亮介 – 代表取締役会長

大崎 将寛 – 代表取締役社長

1991年生まれ、京都府出身
舞鶴高専にて画像処理・ロボット制御の研
究、京都大学大学院にて機械学習による製造業のプロセス改善の研究に従事。株式会
社Caratを共同創業した後、2017年株式会社キカガクを設立

1991年生まれ、大阪府出身
投資銀行→ヘッジファンドを経て2019年に株式会社キカガクの取締役CFOに就任。2021
年に代表取締役社長に就任。
投資銀行本部にて、資本政策や組織改正等のIPOコンサルティング業務に従事

Key Projects Highlights

Key Projects Highlights✔ 京都大学大学院在籍中に、化学工学界で世界最高峰の国際学会ADCHEMにて最優秀若手研究賞を受賞✔ グローバルオファリングを実施する大型案件を入社１年目より担当。その結果、IPO of the Year from Deal
Watch 2016を獲得✔ 株式会社SHIFTにて、新卒１年目から日本最大規模のゲーム開発者カンファレンスCEDEC2016にて講演✔ 2018年４月より東京大学非常勤講師に就任✔ 500億円規模のヘッジファンドにおいて、経営・財務分
析、トレーディング業務に従事するだけでなく財務効率
等のコンサルティングを実施

2022 Kikagaku, Inc. All Rights Reserved4キカガクの取り組み

大手企業

Azure を使用した様々なAIの認定講座を展開

マネージャー向け研修や製造業に特化した講座を展開

政府 / 一般社団法人

AIスタートアップ企業
運輸業におけるDXのためのカスタマイズ研修を提供
Preferred Networks社が提供するディープラーニング
フレームワーク Chainer
チュートリアルの制作および執筆に協力

第四次産業革命スキル習得講座の受講生数日本一

３つの機能

日本ディープラーニング協会のE資格認定

研修設計
コンサルティング

資料制作

講義

研究開発

ティーチングクリエイティブ

コーチング

リテールAI検定の講座から検定試験までの設計を担当

大学 / 教育機関

経営層向けのAI講座を担当
PBL用に独自のシミュレータを開発

ビジネス向けのアセスメント講座を共同で開発および実施AI 講座の非常勤講師
データサイエンス人材育成講座を提供
2022 Kikagaku, Inc. All Rights Reserved

5高い顧客満足度高いコンテンツクオリティ

Preferred Networks社が提供するChainer
チュートリアルの制作および執筆に協力

東京大学を始めとする国公立大学に向け単位取得向けコンテンツを提供

45,000人以上の購入者。
ベストセラーと最高評価を約3年間獲得

リテールAI検定の講座から検定試験までの設計を担当

AI-100、DP-100の資格試験対策講座を開発

第 18 回 e ラーニングアワード「AI 人材育成特別部門賞」受賞

メディカルAI検定の講座から検定試験までの設計を担当

その他の研修事業者

講師の雇用体系
クラウド/開発エンジニア
講師：西沢

機械学習/開発エンジニア
講師：祖父江機械学習エンジニア
講師：堀川

バックエンドエンジニア
講師：入田

データサイエンティスト
講師：丸山

講師の
バックグラウンド

講義資料のブラッシュアップ
機械学習エンジニア
講師：中別府AIコンサルタント
講師：都築

AI・機械学習 講師
大庭

AI・機械学習 講師
桂

AI・機械学習 講師
山下・講師全員が 正社員
講義の質を高く維持 できる・塾の教室長や塾講師
教育のプロ集団、初学者に優しい・最新情報をキャッチアップ
し、素早く講義資料に反映できる

・講師の多くが 業務委託
講師によって講義の 質にばらつきがある
・大学院や企業の研究所
研究のプロ集団、上級者向き

・業務委託講師のため 、講義資料の修正頻度が少ない

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6

DX 推進人材 研修ロードマップ

2022 Kikagaku, Inc. All Rights Reserved

7データサイエンティスト 研修ロードマップ

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8法人研修パターン
対象

難易度

研修

内容

期間

学習スタイル

先端 IT 技術 リテラシー

機械学習、クラウド、 IoT の基礎

半日

E-Learning

40万/シリーズ

体験型 DX リテラシー向上

シミュレーターを使った AI 体験

半日

E-Learning

5万/名

AIビジネス活用

企画・推進ワークショップ

1日

ライブオン

◯

50~90万/日

データサイエンス基礎

データサイエンス活用の思考法

2日

ライブオン

◯

50~90万/日☆☆

実データを用いたビジネス企画

実データ分析、企画、発表

3日

ライブオン

◯

80~120万/日☆

AI・機械学習入門

Python, 数学の基礎

1日

E-Learning

無料☆☆

ディープラーニングハンズオン

3日

E-Learning
or ライブオン

7万/名50~90万/日☆☆

データサイエンス実践

データ分析、実データ演習

2日

ライブオン

50~90万/日

タスク特化

画像・自然言語処理特化

各2~3日

E-Learning
or ライブオン

長期コース

AI アプリケーション開発

10日~

E-Learning
質問対応

10日~

E-Learning
ライブオン
質問対応

☆

ビジネス層

☆

カテゴリ

カスタム

価格

DX 入門

DX 推進

☆
DX 実践

エンジニア

☆☆☆
☆☆☆

☆☆☆☆

データサイ
エンティストPBL (Project Based Learning)

ディープラーニング基礎（E資格対応）実課題を PoC, コンサルティング◯

7万/名
60~90万/日
50万~/名◯60万~/名※ 研修内容、期間、価格は参考です。ニーズに応じて組み合わせやカスタマイズが可能です。まずはお気軽にお問い合わせください。
お問い合わせフォーム：https://share.hsforms.com/1TnFZX_WgSxaaKJzPZuCY7A3zqie

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9キカガク人気コースを無料公開
動画学習プラットフォーム『キカガク』

無料学習サイト『KIKAGAKU』

脱ブラックボックスコース(無料)

講義資料を無料公開

https://www.kikagaku.ai/

https://free.kikagaku.ai/

機械学習領域における、全ての基礎を習得するためのディープラーニング（ PyTorch, TensorFlow）と12時間分の動画（資料・テスト付き）

機械学習の基礎が学べる無料学習サイト

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10DX推進するための人材育成と組織づくり
For DX Promotion

DX推進における企業の現状把握
DX推進レベルの平均値は1.45

・DX推進の成熟度

・各企業群の平均現在地と平均目標値

DX推進のための人材育成と組織づくりのポイント ①
・DX推進レベルの現状把握とゴール・納期の明確化
・エンジニア・現場メンバー以外の管理職・経営層の意識改革※ 出典：経済産業省「DX 推進指標」とそのガイダンス
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12先端IT人材の不足が顕著になる未来
先端IT人材とは不足数

ビッグデータ、人工知能（ AI）、IoTロボット等の

554,000人

先端IT技術のサービス化や活用に対応できる人材

不足数
15,190人

不足数

不足数31,500人

47,810人

先端IT人材96,900人

先端IT人材111,950人

先端IT人材129,950人

2016年

2018年

2020年

先端IT人材222,943人
・・・

2030年

DX推進のための人材育成と組織づくりのポイント ②・先端IT人材の採用はますます困難となるため、社内の人材育成を強化
・一部の社員ではなく、全社員へのIT, AIリテラシーの向上へ※ 出典：経済産業省
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13DX推進のための人材育成と組織づくり
ポイントまとめ・DX推進レベルの現状把握とゴール・納期の明確化
・エンジニア・現場メンバー以外の管理職・経営層の意識改革
・先端IT人材の採用はますます困難となるため、社内の人材育成を強化
・一部の社員ではなく、全社員へのIT, AIリテラシーの向上へ

具体的なアクション
・ロードマップを敷いた基礎から実践までの研修設計
・事前予習で基礎レベルの統一、研修時の学習効率を最大化

基礎から実践までの・ビジネス層に向けて、座学で終わらないAI体験型研修の実施

研修ステップは次ページ

・実データを使った演習形式、テストで実力・理解度を可視化

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14基礎から実践までの研修ステップ
ビジネス層
経営層・管理職

Step.1

共通認識

Step.2

技術の習得

Step.3

解くべき課題の
選定

エンジニア
PM

キカガクが提供する研修

AIにできること、できないことを理解し

AI, クラウド, IoT 入門コース

テクノロジーに関して共通認識を持つ

AIビジネス活用コース

機械学習の基礎から機械学習、データサイエンス

最先端技術の習得

ディープラーニングコース

事業ドメインに沿って
画像、自然言語特化

企画・構想

PBL形式の研修
クラウド活用Step.4

実践

自社開発

アプリケーション開発

外部企業と連携
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15

業界 研修事例
Training case

トヨタ自動車様
Project Based Learning による製造業特化型 AI 人材育成
会社概要

世界を代表する日本の大手自動車メーカー

課題

導入理由

取り組み内容効果

自動運転がすぐそこまで迫っている社会で、AI を活用できる
人材を増やしたい

AI プロジェクトで活躍できる人材を育成するため6ヶ月の長期に渡り、PBL 形式を用いて AI プロジェ
クトの PoC を体験

基礎から実践 までAI プロジェク
トの一連の流れを習得

急速に進展する AI 活用の時代の流れの中で、社内で AI リテラシーの格差が生まれているAI プロジェクトのリーダーとして PoCを主導し、自らも PoC の全プロセスを遂行できる人材を育成し、社内で活躍してほしい製造業に特化したデータ収集、アノテーション、AI モデル構築、仮運用、検証までの AI プロジェクトの PoC
工程をチームで実施

PoC 工程を一気通貫して体験することで、AI プロジェクトの進め方、失敗
しないためのポイント、チームビル
ディングを習得し、自社のプロジェク
トに活かすことに成功

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17NTTデータ様
技術を土台とした、AI 案件を推進できる人材育成
会社概要
国内トップのシステムインテグレーターであり、公共分野を中心に、幅広く IT ソリューションを提供【E資格合格率 100%】受講者全員が E資格を取得できた
キカガクの研修とは | NTTデータ社

提案力が向上した実践 AI 研修 | NTTデータ社【研修満足度 100％】お客様への説明力、

https://blog.kikagaku.co.jp/2020/11/25/interview-nttdata/

https://blog.kikagaku.co.jp/2020/11/25/interview-nttdata-1/

課題

導入理由

取り組み内容効果

技術を理解した上でAI 案件を実行・推進できる人
材が不足している

AI 案件の増加に対応し、ビジネス機会を逃さない ようにするため

20日間の集中講義
AI の技術を幅広くハンズオン
形式で習得

E 資格全員合格
プロジェクトに参画し適切に推進できる

AI の技術理解が浅い状態でプロジェクトに参画する場合があり、適切なリード・推進に懸念が見られた

AI を技術面から理解し、適切にプロジェクトをリードできる人材を増やす
ことで、増加する AI 案件のニーズに対応する必要があるため

画像処理・自然言語処理の応用分野を含めた理論と実装をハンズオン
形式でバランス良く解説加えて、業務データを利用した疑似 PoC 演習も実施

E 資格に全員が合格し、実際に AI案件に参画している。体系立てて一本化された知識をバックグラウンドに、顧客への説明力・提案力が向上

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18

大手総合商社 M社様
ビジネス活用から考える、AIリテラシー研修
会社概要

五大商社の一つで、幅広い産業を事業領域としており貿易のみならず世界中の現場で開発や生産・製造などの役割を担う

課題

導入理由

取り組み内容効果

新しい事業開発をするために
AIリテラシーの向上 が必要

AI に理解のある人材を増やし、今後のビジネス機会を創出するため

7時間×4日間「活用」にフォーカスした
AI 開発の体験

上長指導・管理の下
DX 推進における発注者業務を遂行 できる

AIにできること、できないことのAI 案件の企画・立案から実務で活きる知識を身に着け、発注者として、活用方法やプロジェクトを進める上での重要ポイントを理解するため

⾃社開発のシミュレーターとチャット
ボット等を用いてノンプログラミング
でAI の基礎リテラシーからビジネス活用までの実践的な研修を提供

研修後すぐに社内でAIを活用した
複数のプロジェクトを開始。研修を通して社員のスキルが大幅に向上したためネクストステップ研修を計
画

イメージができていない。また、技術の理解不足により、顧客に最適な提案ができない2022 Kikagaku, Inc. All Rights Reserved

19SOMPOシステムズ様
知識を実際に活用して「ものづくり」を試す場の提供
会社概要

損害保険会社グループの戦略的 IT 企業として、
国内損保事業などを先進の ICT・デジタル技術を基軸に支援

課題

導入理由

取り組み内容効果

社内外のエンジニアスキル を向上させたいAI を含めた新しい技術へのキャッチアップ を図るため

学習管理システム上で eラー
ニング形式
機械学習を用いた
受発注システム の作成

機会学習 API を自身で作成サービスのプロトタイプを作成することができる一つの課題に対して、複数のアプローチを模索する問題発見スキルが不足している花束問題に対してAI データサイエン
スの知識を活用し自身の力で課題解決を行うことで実務で活きる知識を身に付けるAzure Functions と機械学習・
ディープランニングの知識を用いて、花束問題の受発注システムを開発する実践的な研修

現在は社内向けに、弊社コンテンツを展開し学習中。AI × Azure によるサービス開発までの一連の流れを習得

2022 Kikagaku, Inc. All Rights Reserved20

ヤマトホールディングス様
データ分析の力を全社員に、DX推進人材の育成「YAMATO NEXT100」
会社概要

物流業界国内トップであり、約22万人の社員を擁する

課題

導入理由

取り組み内容効果

数千万件/日にものぼる
膨大なデータを分析できる
人材が一握り しか居ない専門部署に任せるのではな
く、現場レベルでスピーディーに解決するため

5時間×2日間
データの集計 、可視化
データに基づく 仮説と予測

トップダウンではなく、
ボトムアップでの DX推進
全社員の意識変容

データ分析部署に依頼するとタイムラグが発生し、問題解決まで時間を要することがあった

各部署にデータ分析のスペシャリス
トを配置し、各社員は基礎的なデー
タ操作ができるような会社にしたい

即座に効果がでるように、Excel を中心とした講座を用意。1億件のビッグデータをTableau(BIツール)やSQLを用いてデータ操作を行う

全国の社員が受講し、希望部署へのデータ分析ツールの導入が決定。導入が難しいDX推進を講座を用いた社員への価値提供により、一気に推進

2022 Kikagaku, Inc. All Rights Reserved

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大手コンサルティング会社 D 社様
データサイエンティストとの橋渡しを行う AI コンサル人材育成
会社概要

プロフェッショナル・サービス・ファーム グループのコンサルティングサービスを担い、提言と戦略立案から実行まで一貫して支援

課題

導入理由

取り組み内容効果

コンサルタント とデータサイエンティスト の利害の対立

データサイエンティストとクライアントの橋渡し ができる
人材育成のため2日×グループ分けし複数回
実際のユースケース を用いた、AI リテラシーの向上

AI 活用によるビジネス効果を理解し、適切なコンサルティン
グが可能

AI・データサイエンス活用のコンサルタントにはAI 活用をユース
ケースから理解しデータサイエンティ
ストのプロジェクトマネージャの役割を担う必要があるためコンサルティングに必要な技術ベース・活用べースのリテラシーをAI ・
機械学習のユースケースに当てはめて取得

クライアントへの効果的な提案だけ
でなく、データサイエンティストとのスムーズな橋渡しができる

知識が不足。AI 活用を実務ベースで理解したコンサルティング力の定着が急務

2022 Kikagaku, Inc. All Rights Reserved

22メルカリ様シミュレーターを使ったAI活用体験で経営・管理職の意識改革
会社概要
テクノロジーの力によって、世界中の個人と個人をつなぎ誰もが簡単にモノの売り買いを楽しめるフリマアプリ「メルカリ」の開発と運営

メルカリの経営層向けにも導入されたキカガクの研修とは？
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000003.000025642.html

課題

導入理由

取り組み内容効果

管理職、PMがエンジニアを マ
ネジメントできない

経営・管理職層 で共通認識を持つため

4時間×2日間
データに基づいて 最適なキ意
思決定を行うAI体験によって「意思決定コスト」 がどれだけ下げられるか実験

現場のエンジニアには優秀な人材がいるも、管理職がAI、機械学習の理解が浅くポテンシャルを活かしきれていない優秀なエンジニアが活躍できる機会を増やすため、経営層から意識改革を行う。その後、MTG層を集め幅広く実施

実用的な学びを得るため、意思決定後のアクション結果からフィードバッ
クが得られる体験型研修

AIを導入するためには、AIが使用できるデータの設計からする必要があるが、その重要性や設計方法を
PBL形式で習得し、全社に波及

アプリ内のイベントで効果がどれくらいあるかというテーマで実施

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23研修/価格一覧
Kikagaku’s training & price研修スタイルとサポート体制
選べる研修スタイル
定期オンライン研修

個社向けカスタム研修

e ラーニング

リアルタイムのハンズオン形式で実施するスタイル

企業の課題に合わせて内容や期間をカスタマイズ

講義の動画・資料・テストが一体となったプラットフォーム

サポート体制・経験豊富な講師が常時対応
・対面オンライン研修は講師1名とサポート1名の2名体制（受講者10~15名を想定）
・チャット形式で一定期間自由に質問が可能※プランによって異なる場合がございます。

2022 Kikagaku, Inc. All Rights Reserved

25

価格一覧（DX 推進人材）

コース一覧

ライブオン

e ラーニング

AI/クラウド/IoT 入門コース（買い切り）-¥1,000,000

体験型 DX リテラシー向上コース-¥50,000

G検定確認テスト-

無料

AI ビジネス活用コース¥50,000-

DX 推進 データサイエンス活用コース¥50,000-※価格はすべて税抜

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価格一覧（データサイエンティスト）
コース一覧
脱ブラックボックス講座

ライブオン

e ラーニング-

無料

Python & 機械学習入門コース

無料

ディープラーニングハンズオン (E資格認定講座)¥150,000¥70,000

機械学習実践コース¥100,000¥70,000

データサイエンス実践コース¥100,000-

データエンジニアリング実践コース¥100,000

画像処理特化コース-¥70,000

自然言語処理特化コース-¥70,000

モダンなWeb開発コース (Vue/Nuxt)-¥70,000¥100,000-

DP-100 試験対策コース※価格はすべて税抜

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27学習管理システム「キカガク For Business」
デモ画面をご希望の方は下記フォームよりお問い合わせください。
https://share.hsforms.com/1TnFZX_WgSxaaKJzPZuCY7A3zqie

受講者画面

管理者画面

・コース別学習進捗管理・メンバーの学習進捗状況一覧

・動画完了数 / テスト完了数 一覧

・個別の学習進捗状況（動画完了数 /テスト完了数）

・受講コース一覧

・受講者アンケート結果表示

・ランキング・レポート用 CSV ダウンロード
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競合比較
Competitive comparison

競合一覧

評価基準

①レベルに合わせた学習スタイル②コンテンツの幅と深さ③講師の分かりやすさサ
ポート体制

◯

◯

◯

◯

受講生のレベルや研修内容に合わせて、対面のオンライン・オフライン
研修、eラーニングから選択可能

eラーニング中心

対面中心

対面中心

eラーニング中心

◎

◯

◎

◯

◯

AI, 機械学習/ディープラーニング、
統計/データサイエンス、クラウド、Webアプリなど幅広く展開

AIが中心

幅広く展開

データサイエンスが中心

E資格対策が中心

◎

◯

◯

◯

◯

◎

受講満足度、講師説明の明瞭度
90%以上で初学者にも分かりやす
いと好評

2022 Kikagaku, Inc. All Rights Reserved30評価基準①：レベルに合わせた学習スタイル
陥りがちな状態

理想の状態

全体▪研修前の個々人の理解度によって受講生の研修▪研修前に事前予習で受講生の足並みを揃え満足度がバラバラになってしまうてから実施

eラーニングの場合▪初学者はなるべく対面形式でいつでも講師に▪初学者がうまく質問できなかったり、即時直接質問ができる状態。また、研修内容も単にサポートを受けることができず挫折してしまう

パワポやスライドで説明ではなく、手書きや実演、演習を用いる

対面研修の場合▪通常業務があり、同じ日程で複数の受講者を▪エンジニア研修では理論と実装を講師がコード集めることが困難

を打ち説明しながら、受講生も手を動かして▪対面研修は比較的金額が高く、予算に応じて学ぶハンズオン形式

人数を制限しなければいけない

2022 Kikagaku, Inc. All Rights Reserved31評価基準②：コンテンツの幅と深さ陥りがちな状態
コンテンツの幅▪局所的に学んでしまい、全体像が見えない▪実践から逆算して最適な学習ロードマップを組み立てることができないコンテンツの深さ

理想の状態▪AI、機械学習、ディープラーニングの活用事例
や必要スキルなど全体像から把握▪座学で学ぶのではなく、体験を通じてAI活用の勘所を掴む▪基礎から実践まで一気通貫の講義内容▪ネクストステップが不明確なまま、基礎を学ん
で終わりになってしまっている

最終的に演習を用いて実力を可視化▪理論だけを学び、実務で活かせる実装までのスキルが身についていない▪最新技術を理論だけでなく、実装まで踏まえて行い、常にスキルをアップデート

2022 Kikagaku, Inc. All Rights Reserved32評価基準③：講師の分かりやすさ、サポート体制
陥りがちな状態

理想の状態

講師の分かりやすさ▪専門家でありながら、初学者の気持ちを忘れず▪専門家よる難解な説明によって初学者が挫折教育に対して熱意のある講師▪講師からの一方的な講義で受講生はインプット▪質問の投げかけやワークショップ・演習など、のみ講師と受講生、受講生同士のインタラティブなサポート体制講義▪講義内だけの質問に留めるなど、画一的な対応▪講義以外の質問も受け付け、受講生の学習意欲によって、質問がしづらい雰囲気

をより高められるようにサポート

2022 Kikagaku, Inc. All Rights Reserved33受講生の声20代 男性IT
エンジニア

非常にわかりやすい講義 、かつ各質問に対して誠意を持って丁寧に対応する プロフェッショナリズ
ムに感動しました。

30代女性
通信
エンジニア

ハンズオンセミナー

30代男性
ソフトウェアエンジニア

ディープラーニングにおける画像処理や自然言
語処理など、幅広く講義頂いたことが非常に良かった。講師、サポーターともに手厚いサポートが助かった。

ハンズオンセミナー

30代女性
保険
ビジネス

ハンズオンセミナー

40代男性
不動産
ビジネス

講師の皆さんの雰囲気が良かったです。事前動画学習が重要でした。数学から学べたこと、単にライブラリの使い方だけでなく、 機械学習の根本的仕組みまで理解できました。
ハンズオンセミナー

機械学習について初学者でしたが、自分のレベルに応じた内容理解ができとても満足。 前提知識の紹介と演習がセットで演習時間にじっくり考えながら取り組むことができた。

機械学習の要点や Pythonを用いた実装が丁寧に説明されているので、 学習の第一歩としては最適な研修でした。
機械学習実践コース

４0代男性
個人事業主
エンジニア

機械学習の初学者として、何からどんな範囲で勉強したらよいか分からなかったので、 今回の研修を通して概要が掴めてとても有意義 でした。
機械学習実践コース

2022 Kikagaku, Inc. All Rights Reserved34

ヒアリングフォーマット

背景・現状の課題
研修の目的
研修後のゴールイメージ
主な研修内容
受講者像
想定受講人数
研修日数
研修実施時期
研修場所
研修スタイル
費用感
その他備考

2022 Kikagaku, Inc. All Rights Reserved35▪研修実施までの流れ
・オープンコース
・個社向け研修

研修実施まで、受講者をしっかりとフォロー

KIKAGAKU

研修実施までの流れ

オープンコース

お申し込み

請求書送付、お振込み対応

事前学習

キカガクセミナーHPより、お申し込みフォーム入力

申し込みフォーム送信から5営業日以内に請求書をご送付いたします。指定の口座にお振込みお願いいたします。

申込確認メールに事前学習動画のリンクを記載しております。
※事前学習がないコースもございます。

オンライン研修スタート

研修当日になりましたら指定の場所、時間にお集まりください。

2022 Kikagaku, Inc. All Rights Reserved37個社向け研修
問い合わせ
ヒアリング

キカガクHPより、問い合わせフォーム入力

ご訪問、Web会議にてヒアリングさせて頂きます。企業様の課題に対し最適なコースをご提案いたします。
企業様のニーズに合わせたカスタマイズも行っております。

コース カスタマイズ

コース内容、実施時期、参加人数、ご予算感等、まずはお気軽にお問い合わせください。

請求書送付、お振込み対応
事前学習
研修スタート

研修初日を基準に、翌月末支払いの請求書を発行いたします。

研修カリキュラムに合わせて、事前に学習する内容をご案内いたします。※
事前学習なしの場合もございます。
研修当日になりましたら指定のURLにご参加ください。
ご希望があればオフライン研修も可能です。
2022 Kikagaku, Inc. All Rights Reserved

38

研修詳細
Training details

DX 推進人材 研修ロードマップ

2022 Kikagaku, Inc. All Rights Reserved40AI / クラウド / IoT 入門コース
AI Cloud IoT introductory courseAI / クラウド / IoT 入門コース

項目

詳細

受講者像

AI を含めた IT 技術の基礎を身に付けたい方

受講期間4時間30分

受講スタイル

E-Learning ※1

コース URL

https://www.kikagaku.ai/course/ai-cloud-iot-basic/detail/受講料金¥1,100,000/一式（税込）※2

受講環境

ブラウザ：Google Chrome 推奨（IE 不可）※

1 プラットフォーム「キカガク」にてご受講いただきます。
2 1シリーズのみの場合、¥400,000/シリーズになります。

※

2022 Kikagaku, Inc. All Rights Reserved42AI / クラウド / IoT 入門コース
No

クラウドシリーズ（1.5時間）

AI・機械学習シリーズ（1.5時間）

IoT シリーズ（1.5時間）

1

人工知能とはクラウド登場の背景

はじめに

2

機械学習とはSaaS とは

IoT が注目を集める理由

3

機械学習に必要な2つのステップ

PaaS とは

IoT の仕組み4

機械学習の3大トピック

IaaS とは身の回りの事例5

機械学習で扱うデータとは

iPaaS とは

IoT が生み出す価値

6

AIブームはなぜ起きたか

データ管理

価格の最適化

7

表データにおける回帰

Web サイト

労働力の最適化8

表データにおける分類

データ分析

タイミングの最適化

9

クラスタリングシステム開発センサーとデバイス①10次元削減とはIoT 連携センサーとデバイス②

11

決定機とは

機械学習

データ通信

12

ディープラーニングとは

アプリケーション

データ蓄積

13

ニューラルネットワークの具体的な計算分析アプリケーション

データ分析

14

レコメンド

機械学習アプリケーション

セキュリティ①

15

時系列予測

オンプレミスと比較①

セキュリティ②

16

画像処理① 画像分類

オンプレミスと比較②

導入ポイント①

17

画像処理② 物体検出とセグメンテーション

安全性と信頼性

導入ポイント②18

自然言語処理① テキスト分類

導入の注意点

導入ポイント③19

自然言語処理② 類似度判定と文章生成

20

機械学習活用の全体プロセス

21

機械学習人材に必要な4つのスキル

22

AIにできること・できないこと 活用の注意点

23

最新のクラウド環境

今後に向けて2022 Kikagaku, Inc. All Rights Reserved

43体験型 DX リテラシー向上コース
Experience-based DX literacy course体験型 DX リテラシー向上コース
研修の特徴
項目

詳細

・事例も踏まえ、DX プロジェクトの全体像がわかる
・ビジネス課題から逆算したワークショップ型研修

受講特典

AI・機械学習/クラウド/IoT 入門コース付き ※1

受講期間

2時間30分 ※2

受講スタイル

E-Learning ※3

コース URL

https://www.kikagaku.ai/course/dx-literacy/detail/受講料金¥55,000（税込）

・シミュレーターを使ったデータサイエンス、AI・機械学習の活用体験
・オペレーション自動化体験（ AI モデルを API で連携）

対象者・DX, AI, データサイエンス, RPA 等の違いを明確にしたい方
・ビジネスのユースケースを用いて DX 推進を具体的にイメージしたい方
・座学だけではなく、体験を通じて AI 活用のステップを理解したい方

受講後のゴールイメージ

受講環境

ブラウザ：Google Chrome 推奨（IE 不可）
ディスプレイ：2画面推奨

・DX, データサイエンス、AI、機械学習の違いが明確になっている状態
・ビジネス課題に対してどうアプローチすればいいか判断できている状態
・DX プロジェクトの全体像を理解し、自身のビジネスに落とし込んで考えらるようになっている状態※

1 受講に対して動画視聴は必須ではありません。

※

2 シミュレーター演習の時間を含みます。

※

3 プラットフォーム「キカガク」にてご受講いただきます。
2022 Kikagaku, Inc. All Rights Reserved

45

体験型 DX リテラシー向上コース
時間

カリキュラム項目

DX による課題解決方法をシミュレーターで疑似体験

・DX とは・AI と DX の関係性
20分

DX プロジェクトの全体像

・AIビジネス活用の事例
・DX プロジェクトの全体像
・求められる人材、 AI と自動化
・課題の説明35分

需要予測シミュレーター

（原価コスト最適化、売上最大化）
・手動オペレーション
・データサイエンス・機械学習の活用

顧客対応
15分

シミュレーター・課題の説明（人的コスト削減）
・手動オペレーション
・データサイエンス・機械学習閾値設定
・課題の説明（後継者不在問題）

20分

外観検査シミュレーター

・手動オペレーション
・画像分類・物体検知の活用

2分

さらなる学びへ・さらなる学びへ

2022 Kikagaku, Inc. All Rights Reserved

46

AIビジネス活用コース
AI business course

AIビジネス活用コース
研修の特徴
項目

詳細

・ビジネス課題から逆算したワークショップ型研修・DX 推進に向けた AI 活用の正しいステップを習得できる

事前予習

DX入門 AIシリーズ(約1.5時間) ※1

受講期間

7時間×1日間 ※2

受講スタイル

ライブオン研修 ※3

コース URL

https://www.kikagaku.co.jp/seminars/ai-business/

受講料金¥55,000（税込）

・外観検査シミュレーターを使った AI 活用体験
・PoC（概念実証）での注意点と設計方法を学べる

対象者
・DX 推進を任されたが何から始めていいか分からない方
・AI プロジェクトで失敗しない方法、注意点を学びたい方
・ワークショップで企画から発表まで一連の流れを掴みたい方

受講後のゴールイメージ

受講環境

ブラウザ：Google Chrome 推奨（IE 不可）
ディスプレイ：2画面推奨

・データサイエンス、AI、機械学習の違いが明確になっている状態
・ビジネス課題に対してどうアプローチすればいいか判断できている状態
・AI プロジェクトの全体像を理解し、自身のビジネスに落とし込んで考えらるようになっている状態※

1 Viemoで提供。視聴期限無制限※

2 開催日程の詳細はコースURL お申し込みフォームに記載※

3 Zoom を使用します。
2022 Kikagaku, Inc. All Rights Reserved48

AIビジネス活用コース
日程時間

カリキュラム項目

AI プロジェクトリーンキャンパス / シミュレーター

・DX 時代に求められる人材の定義
9:30~10:40

イントロダクション・DX と AI の関係性

外観検査シミュレーター

・AI と自動化
・DX プロジェクトの全体像

午前・AI プロジェクト進行の 3 ステップ
10:50~12:00

AI リーンキャンバス

・外観検査シミュレーターで実体験

Step.1, 2

・課題設定
顧客対応シミュレーター

・要件定義
・Custom Vision
13:00~14:10

画像分類 AI 開発

AI プロジェクトリーンキャンバス

・画像分類モデル作成
・物体検知モデル作成

14:20~14:40

AI リーンキャンバス

・企画案通過後の流れ

Step.3・実現可能性の精査

午後

受講生の声

・グループワーク14:40~15:50

働き方改革プロジェクト・顧客対応シミュレーターで実体験
・PoC 結果の確認

16:00~17:20

AI プロジェクトの企画

17:20~17:30

総括

・個人ワーク・発表 & フィードバック・まとめ2022 Kikagaku, Inc. All Rights Reserved

49

DX実践 データサイエンス活用コース
Data science utilization course

DX実践 データサイエンス活用コース
研修の特徴
項目

詳細

・データ分析の結果に基づいて、課題解決の提案を行う
・データサイエンスを行う上での正しいステップを演習形式で学ぶ

事前予習

DX入門 AIシリーズ(約1.5時間) ※1

受講期間

7時間×1日間 ※2

受講スタイル

ライブオン研修 ※3

コース URL

https://www.kikagaku.co.jp/seminars/datascience-business/

受講料金¥55,000（税込）・Azure ML を用いたノーコード機械学習実装スキル習得
・BI ツールを用いた可視化とレポーティング

対象者
・ビジネスの現場でデータ分析を行いたいデータサイエンス初学者の方・経験や勘ではなく、データに基づき企画立案や意思決定を行いたい方
・ノンプログラミングでデータ分析を行いたいビジネス層の方

受講後のゴールイメージ

受講環境

ブラウザ：Google Chrome 推奨
ディスプレイ：2画面推奨

・実務で使える統計、機械学習の用語や手法を理解している状態
・ノーコードで機械学習を実装し、ビジネスに役立つ分析を行うことができる状態
・可視化や出力結果からビジネスアイデアや施策を検討できる状態※

1 Viemoで提供。視聴期限無制限※

2 開催日程の詳細はコースURL お申し込みフォームに記載※

3 Zoom を使用します。
2022 Kikagaku, Inc. All Rights Reserved

51

DX実践 データサイエンス活用コース
時間

カリキュラム項目・データサイエンティストの定義

30分

イントロダクション

・データサイエンスの活用事例・分析フロー

15分

Step1 : 課題設定

30分

Step2 : データの把握

・5 step サイクルについて
・データ取得の方法
・データ倫理・法律・契約
・単純集計 / クロス集計

135分

Step3 :

・各種グラフについて

探索的データ分析

・代表値、分散 、誤差・尺度について、各種検定について

60分

Step4 : データ分析

Azure ML Studio・AI プロジェクトで考慮すべき不確実性
・AI プロジェクトでかかる費用・施策と KPI の検討、結果の考察

90分

Step5 : 結果の解釈

・プロジェクトの費用とリターン・BI ツールによるレポーティング

60分

ワークショップ

・データ分析ワークショップ

2022 Kikagaku, Inc. All Rights Reserved52データサイエンティスト 研修ロードマップ

2022 Kikagaku, Inc. All Rights Reserved

53

Python & 機械学習入門コース
Python & Machine learning introductory coursePython & 機械学習入門コース
研修の特徴
項目

詳細

・初学者の方でも挫折しないよう手書き数学でわかりやすく説明
・難しい専門用語も関係性を理解しながらストーリーで体系化されている

視聴方法

プラットフォーム「キカガク」無料会員登録

学習時間

8 時間

受講スタイル

E-Learning ※1

コース URL

https://www.kikagaku.ai/course/pre-video/detail/

受講料金

無料

・Python の環境構築から基礎構文まで丁寧に説明されており、初学者の方でもすぐに実装可能

対象者
・これからAI、機械学習を学び始める方・ブラックボックス化した機械学習の理論の理解を深めたい方
・Python の基礎を体系的に学びたい方

使用環境：Google Colaboratory

受講環境

受講後のゴールイメージ

ブラウザ：Google Chrome
ディスプレイ：2画面推奨

・AI、機械学習の概念や専門用語について理解できている状態
・数学の基礎知識を習得し、機械学習の理論を説明できる状態
・Python の基礎を学び、データの読み込みから機械学習の実装まで一連※

1プラットフォーム「キカガク」にて無料会員登録で視聴可能です。

の流れを習得できている状態
2022 Kikagaku, Inc. All Rights Reserved

55

Python & 機械学習入門コース
時間42分

カリキュラムイントロダクション項目

機械学習に必要な数学

・AI とは・機械学習 3 つのトピック
・微分は何に使えるか

99分

機械学習に必要な数学

Python 制御構文の実装

・スカラー・ベクトル・行列
・ベクトルで微分

108分

単回帰分析

・モデル・評価関数を決める

重回帰分析

・最適なパラメータを求める
・Python 環境構築

100分

Python 速習

パラメータの確認
手書き数学でわかりやすく丁寧に説明
データ分布

受講生の声

・基礎構⽂（制御構文と条件分岐）・関数・クラスの基礎

単回帰分析の実装
78分

63分

重回帰分析の実装

・Numpy / Pandas / Matplotlib
・行列演算・scikit – learn で実装

統計

・正規分布と 3σ 法

重回帰分析の応用

・モデル構造とパラメータ

2022 Kikagaku, Inc. All Rights Reserved56

脱ブラックボックスコース
De-black box course脱ブラックボックスコース
研修の特徴
項目

詳細

・初学者の方でも挫折しないよう手書き数学でわかりやすく説明
・難しい専門用語も関係性を理解しながらストーリーで体系化されている

視聴方法

プラットフォーム「キカガク」無料会員登録

学習時間

12 時間

受講スタイル

E-Learning ※1

コース URL

https://www.kikagaku.ai/course/blackbox/detail/

受講料金

無料

・PyTorch Lightning、ハイパーパラメータの自動最適化を行える Optunaも併せて紹介して、より実践を意識した内容

対象者
・これからAI、機械学習を学び始める方・ブラックボックス化した機械学習の理論の理解を深めたい方
・ディープラーニングの基礎となるニューラルネットワークの数学と実装
PyTorch エコシステムの有効活用したい方 (PyTorch Lightning, Optuna)

使用環境：Google Colaboratory

受講環境

受講後のゴールイメージ

ブラウザ：Google Chrome
ディスプレイ：2画面推奨

・AI、機械学習の概念や専門用語について理解できている状態
・数学の基礎知識を習得し、機械学習の理論を説明できる状態
・ディープラーニングの基礎を学び、PyTorch を使ってモデルの構築、※

1プラットフォーム「キカガク」にて無料会員登録で視聴可能です。

ハイパーパラメータ調整までできている状態
2022 Kikagaku, Inc. All Rights Reserved58

脱ブラックボックスコース
時間25分

カリキュラムイントロダクション※ 一部 Python & 機械学習入門コースと重複するパートがございます。
初学者の方、事前予習で使用される方はPython & 機械学習入門コースをご視聴ください。

項目時間

カリキュラム

項目
・基本統計量・イントロダクション・確率変数と確率分布

・本講座で登場する関数と記号

・期待値
・微分とは
・微分の公式

104分

数学の基礎 ①

・正規化
186分

数学の基礎 ③・合成関数の微分・交差エントロピー・偏微分・ロジスティック回帰の数理モデル

・単回帰分析の問題設定と数理モデル

・パラメータの最適化

・目的関数

・Python で実装３

・最適なパラメータを求める

・ニューラルネットワークの構造・Python で実装１・線形代数が必要な理由

・順伝播：線形変換
60分

・スカラ・ベクトル・行列・テンソル

ニューラルネットワーク（数学編）

・逆伝播：パラメータの更新

・単位行列と逆行列

・PyTorch とエコシステム

・線形結合と二次形式
数学の基礎 ②

・ネットワークの定義と順伝播の計算

・ベクトルによる微分と勾配・ベクトル関連の関数
・重回帰分析
・目的関数

・順伝播：非線形変換
・順伝播：目的関数

・主要な演算

120分

・情報理論

211分

ニューラルネットワーク（実装編）

・データセットの準備
・ネットワークの訓練
・PyTorch Lightning による簡略化
・Optuna ハイパーパラメータの最適化

・最適なパラメータを求める
・Python で実践２
2022 Kikagaku, Inc. All Rights Reserved

59ディープラーニングハンズオンセミナー
Deep learning hands-on seminarディープラーニングハンズオンセミナー
研修の特徴
項目

詳細

・日本マイクロソフト共同開催。 Azure, PyTorch 使用
・E資格合格のための、資格対策動画・事前確認テストを用意

事前予習

Python&機械学習入門 (8時間) ※1

受講期間

7時間×3日間 ※2・3 日間で機械学習・ディープラーニング（画像処理・自然言語処理）の理論と実装を習得できる

E資格事前確認動画 (20時間) ※1
E資格サポート

対象者

E資格事前対策テスト (96問) ※1
ディープラーニングコース ※1

・E資格合格するためのサポートを希望する方
・ライブオン研修で全体像を掴んでから E-Learning で個別学習したい方

受講スタイル

ライブオン研修 ※3

コース URL

https://www.kikagaku.co.jp/seminars/deeplearning/

受講料金¥165,000（税込）

・実践で使えるディープラーニングの画像・自然言語処理を学びたい方

受講後のゴールイメージ

使用環境：Azure

受講環境

・ディープラーニングの理論を理解し、画像・自然言語のデータを使ってディスプレイ：2画面推奨

AI のモデル構築まで実装できている状態
・モデルの精度向上のために、データの前処理やハイパーパラメータ調整を自らの手で行えている状態

ブラウザ：Google Chrome 推奨※

1 キカガクプラットフォームで提供。視聴期限無制限※

2 開催日程の詳細はコースURL お申し込みフォームに記載※

3 Zoom を使用を使用します。
2022 Kikagaku, Inc. All Rights Reserved61ディープラーニングハンズオンセミナー

日程

時間

カリキュラム項目

午前

Azure で環境構築

・数学/Python の基礎・ディープラーニング開発
・Azure で仮想環境構築
・Nvidia-Docker コンテナ作成

午後

ディープラーニング入門（分類）・ニューラルネットワークの理論
・ワインのクラス分類
・ミニバッチ学習
・Batch Normalization の実装

午前

ディープラーニング入門（回帰）・回帰問題の演習
・最急降下法CNN で画像分類

・Pillow と OpenCV
・画像の取り扱い方法
・人を見分けるフィルタとは・CNN の理論と実装

午前

時系列解析

・時系列解析の基礎
・株価の予測・RNN の理論と LSTM の実装

午後

自然言語処理・形態素解析
・Bog of Words
・文書分類

1日目

2日目
午後

他社比較

受講生の声

3日目

2022 Kikagaku, Inc. All Rights Reserved62機械学習実践コース
Machine learning practice course機械学習実践コース
研修の特徴
項目

詳細

・統計・データ分析の基礎を習得できる・データ前処理、モデル精度向上、評価指標など様々なテクニックを紹介

事前予習

Python & 機械学習入門 (8時間) ※1

受講期間

7時間×3日間 ※2

受講スタイル

ライブオン研修 ※3

コース URL

https://www.kikagaku.co.jp/seminars/machinelearning/

受講料金¥110,000（税込）・豊富な演習でデータ分析力と実装力を身につけることが可能

対象者
・感覚ではなく、データに基づいた意思決定を行いたい方
・課題発見や問題解決するためのデータ分析の手法を知りたい方
・データサイエンティストとしてデータ分析力と実装力を身につけたい方

使用環境：Google Colaboratory

受講後のゴールイメージ

受講環境

ブラウザ：Google Chrome 推奨
ディスプレイ：2画面推奨

・データ分析の基礎と機械学習の実装方法を習得できている状態
・ケースに応じた手法を選択し、評価指標を用いて判断できている状態
・データから課題を見出し、解決するためのアプローチを自身で考えられ
ている状態

※

1 キカガクプラットフォームで提供。視聴期限無制限※

2 開催日程の詳細はコースURL お申し込みフォームに記載※

3 Zoom を使用を使用します。
2022 Kikagaku, Inc. All Rights Reserved64機械学習実践コース
日程

時間

午前

カリキュラム

Python の基礎

1 日目
午後

午前

データサイエンス入門
（回帰）

演習問題

2 日目
午後

データサイエンス入門
（分類）

項目

主要なアルゴリズムと評価指標

・数学/Python の基礎・機械学習の開発フロー・Google Colaboratory
・住宅価格の予測
・正則化 (Rasso/Ridge)
・欠損値、カテゴリカル変数
・代表的な回帰の手法
・車の価格を予測
・代表的な分類の手法
・アンサンブル学習
・教師なし学習・ハイパーパラメータ調整
・K-分割交差検証

午前

評価指標

・混合行列
・不均衡データへのアプローチ
・ROC 曲線と AOC

午後

総演習

・Bank Marketing・解説

決定木分析で重要度を可視化

評価指標の選定方法

受講生の声

3 日目

2022 Kikagaku, Inc. All Rights Reserved65データサイエンス実践コース
Data science practice courseデータサイエンス実践コース
研修の特徴
項目

詳細

・実データを用いた演習形式で探索的データ分析の基礎を習得
・データ分析に必要な統計・数理の基礎から体系的に学ぶ

事前予習

Python & 機械学習入門 (8時間) ※1

受講期間

7時間×2日間 ※2

受講スタイル

ライブオン研修 ※3

コース URL

https://www.kikagaku.co.jp/seminars/datascience/

受講料金¥110,000（税込）

・課題を特定し、仮説検証、分析結果の解釈やレポーティングを行う

対象者
・実データで実践力を身につけ、データサイエンティストを目指す方
・課題発見や問題解決するためのデータ分析の手法を知りたい方
・データサイエンスを基礎から体系的に学びたい方

使用環境：Google Colaboratory

受講後のゴールイメージ

受講環境

ブラウザ：Google Chrome 推奨
ディスプレイ：2画面推奨

・目的に合わせてデータ加工・可視化を行うことができる状態
・探索的データ分析を通して課題を発見し、適切なデータ分析、仮説の検証、理論の反証ができる状態
・分析結果を正しく解釈し、レポートとしてまとめることができる状態※

1 キカガクプラットフォームで提供。視聴期限無制限※

2 開催日程の詳細はコースURL お申し込みフォームに記載※

3 Zoom を使用を使用します。
2022 Kikagaku, Inc. All Rights Reserved67データサイエンス実践コース
日程

時間

午前

カリキュラム

項目

課題の設定
データの取得・構造化

・データサイエンスとは・データ分析の活用方法
・データサイエンスの流れ
・データ分析の 5 step について・Numpy / Pandas / Matplotlib
・データの取得と理解

探索的データ分析
データ分析実践・記述統計の基礎
・Python を用いた探索的データ分析
・実データで演習
・統計的仮説検定の基礎・相関 / 回帰 分析の基礎

1 日目

午後

午前

データ分析実践（応用）

・主成分分析、因子分析
・クラスター分析
・実データを用いた多変量解析

総演習
成果発表

・5step サイクルの実践・分析結果の発表
・フィードバック
・総括

統計基礎からデータの可視化

2 日目

午後

2022 Kikagaku, Inc. All Rights Reserved68データエンジニアリング実践コース
Data Engineering Courseデータエンジニアリング実践コース
研修の特徴
項目

詳細

・データベース概念の基礎を学び、クラウドデータサービスの基礎知識を
学ぶ

事前予習

データエンジニアリング入門コース※1

受講期間

7時間×2日間※2受講スタイル

ライブオン研修※3

コース URL

2022/1 公開

受講料金¥110,000（税込）

・課題解決のためのデータベースアーキテクチャの設計方法の習得
・Azure サービスを活用した実用的な手法の選択が可能

対象者
・データエンジニアリングの実践スキルを身につけたい方
・クラウドを活用したビッグデータを取り扱う一連の流れと構築方法を学
びたい方
・ビッグデータを取り扱う際のデータベース設計方法について学びたい方

使用環境：Google Colaboratory

受講後のゴールイメージ

受講環境

ブラウザ：Google Chrome 推奨
ディスプレイ：2画面推奨

・データの取得からデータ分析までのアーキテクチャの設計と実装できるスキルを習得できている状態
・Azure を用いて一連の流れを実装する事ができる状態
・実装を通して、アーキテクチャ設計の要点を抑える事ができている状態※

1 キカガクプラットフォームで提供。視聴期限無制限※

2 開催日程の詳細はコースURL お申し込みフォームに記載※

3 Zoom を使用を使用します。
2022 Kikagaku, Inc. All Rights Reserved70データエンジニアリング実践コース
入門

1

2

3

4

概要

項目

イントロダクション

・データエンジニアリングとは・クラウド入門
・IoT入門・AI入門

データの基礎・データとは・データの発生・データの種類

RDB の基礎・構造化データの取り扱い
・リレーショナルデータベースとは・RDBM とは・SQL の実装

分散処理

・分散処理とは・分散処理を行うツール
・ユースケース

分析システムとビック
データ

・分析システムと事業システム
・データ処理の構成要素
・ETLとELT

実践

1

2

3

4
5

6

データ活用と考慮事項

・AI ＆ 機械学習
・情報セキュリティ

5

概要

項目

イントロダクション

・データエンジニアリングとは・データ活用の重要性
・本研修の内容

ビックデータアーキテクチャ基礎

・OLTPとOLAP
・デビックデータアーキテク
チャの全体像・データ処理の構成要素

バッチ処理基盤・バッチ処理基盤構築の考慮事項
・環境構築
・データ処理の実装（ノンコード）
・データ処理の実装（ Python)

ストリーム処理基盤

・ストリーム処理処理基盤構築の考慮事項
・環境構築
・リアルタイムデータの取得
・データ処理の実装
・Power BI での可視化

データ活用

・機械学習モデルの作成
・機械学習モデルのパイプライン化
・機械学習モデルの学習の自動化

2022 Kikagaku, Inc. All Rights Reserved71画像処理特化コース
Image processing specialized course

画像処理特化コース
研修の特徴
項目

詳細

・ディープラーニングの中でも汎用性の高い画像領域に特化
・セグメンテーションと物体検出を理論と実装の両面から習得できる

前提知識

ディープラーニングハンズオンコース ※1

学習時間

15 時間 ※2

受講スタイル

E-Learning ※3

コース URL

https://www.kikagaku.ai/course/deeplearning-cv/detail/受講料金¥77,000（税込）

・実現場での注意点や躓きポイントを事例を用いて説明
・実務を想定した研修設計のため、活用イメージの習得が可能

対象者
・ディープラーニングの基礎を習得した後の学習指針が欲しい方
・画像領域の独学での学習に挫折してしまった方・業務で使用しているため、理論の理解が必要になった方

使用環境：Google Colaboratory

受講環境

受講後のゴールイメージ

ブラウザ：Google Chrome
ディスプレイ：2画面推奨

・画像データの応用分野である、物体検出とセグメンテーションを理論から理解し、実装できる状態※

・実践的テクニックである、転移学習とファインチューニングの実装方法を習得し、画像タスクへの活用イメージが湧いている状態

1 こちらのコースはディープラーニングハンズオンコースの知識を前提としております。

※

2 お申し込みは、コース URL お申し込みフォームよりお願いいたします。

※

3 プラットフォーム「キカガク」にてご受講いただきます。
2022 Kikagaku, Inc. All Rights Reserved73画像処理特化コース
時間

カリキュラム項目

セグメンテーション / 物体検出・セグメンテーションとは80分

画像処理の全体像

・アップサンプリングとパラメータ削減
・モデルの歴史
セグメンテーション

・セマンティックセグメンテーションの課題
・Encoder-Decoder 構造 (FCN, SegNet, U-Net)
80分

Semantic
Segmentation

・labelme を用いたアノテーション実装
・U-Net の実装と性能改善

物体検出

・演習課題

受講生の声
・物体検出とは75分

Object Detection

・基本技術 (Bounding Box, IoU, mAP)

(Two-Stage-Model)

・モデルの歴史(R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN, RPN)・モデルの歴史（ SSD, YOLO, YOLOv3）

75分

Object Detection(One-Stage-Model)

・アノテーション（ VoTT, labelImg）
・SSD 実装・YOLO とその他のデータ拡張
・演習課題
2022 Kikagaku, Inc. All Rights Reserved

74

自然言語処理特化コース
Natural language processing specialized course自然言語処理特化コース
研修の特徴
項目

詳細

・昨今活用が進んでいる自然言語領域に特化
・数値化手法の理論・実装を扱いその使い分けのを説明

前提知識

ディープラーニングハンズオンコース ※1

学習時間

20 時間 ※2

受講スタイル

E-Learning ※3

コース URL

https://www.kikagaku.ai/course/deeplearning-nlp/detail/受講料金¥77,000（税込）

・文章生成、固有表現抽出などの上流タスクを実装
・BERT, Transformer など最新手法の理論の理解と実装が可能

対象者
・ディープラーニングの基礎を習得した後の学習指針が欲しい方
・自然言語処理の上流タスクの理論・実装が必要な方・ BERTをはじめとする最新手法の理論と実装を学びたい方

使用環境：Google Colaboratory

受講環境

受講後のゴールイメージ

ブラウザ：Google Chrome
ディスプレイ：2画面推奨

・数値化手法について比較検討できている状態
・自然言語処理の上流タスクをフレームワークを用いて実装できる状態※

・BERT など重要な手法の理解とフレームワーク実装ができる状態※

1 こちらのコースはディープラーニングハンズオンコースの知識を前提としております。
2 お申し込みは、コース URL お申し込みフォームよりお願いいたします。

※

3 プラットフォーム「キカガク」にてご受講いただきます。
2022 Kikagaku, Inc. All Rights Reserved76自然言語処理特化コース
時間

カリキュラム項目

BERT / Transformer の実装

・自然言語処理の前処理
135分

自然言語処理の手法

・数値化の手法
・自然言語処理の周辺知識
・自然言語処理のアノテーション

・RNN を用いた文書分類
120分

文章分類と文章生成

・文章生成タスクの実装
・演習課題

受講生の声
・Transformer の理論
105分

BERT と特徴量抽出・Hugging Face を体験しよう
・特徴量抽出器としての BERT
・BERT を用いた文書分類

20分

固有表現抽出・Flair による固有表現抽出

2022 Kikagaku, Inc. All Rights Reserved77モダンな Web 開発コース (Vue/Nuxt)
Modern web development course (Vue/Nuxt)モダンな Web 開発コース
研修の特徴
項目

詳細

・Web ページ作成から公開方法を紹介。GitHub の基礎を習得できる
・ECサイト、to do アプリ、チャットボットなど複数のサービス開発を

事前予習

なし

受講期間

30 時間 ※1

受講スタイルE-learning ※2

コース URL

https://www.kikagaku.co.jp/seminars/web-modern-developmenet/

受講料金¥77,000（税込）

通じて Vue/Nuxt を習得できる・ Firebase を使った認証機能やデータベースの活用

対象者
・思いついたサービスを自ら開発し、世に公開したい方
・過去にアプリケーション開発を挫折してしまった方・実践的なプログラミングを身につけ、市場価値を高めたい方

ブラウザ：Google Chrome 推奨

受講後のゴールイメージ

受講環境

・Web アプリケーション開発の基礎が習得できている状態

ディスプレイ：2画面推奨
その他：Visual Studio Code、GitHub

・試行錯誤から得られるプログラミング問題解決力が身についている状態
・Firebase を使用したバックエンドを理解し、自身が考えるサービスのアーキテクチャを設計できるようになっている状態※1

お申し込みは、コース URL お申し込みフォームよりお願いいたします※2

プラットフォーム「キカガク」にてご受講いただきます。

2022 Kikagaku, Inc. All Rights Reserved79モダンな Web 開発コース (Vue/Nuxt)
時間

190 分

140 分

カリキュラム項目

Web ページ制作の基本

・初めてのWeb ページ制作
・CSS の基本と実装
・Bootstrap の実装
・Netlify へのデプロイ・JavaScript 入門
・GitHub の導入

Vue.js 入門
Nuxt.js 入門

・Vue の基本
・簡易 EC サイトの開発
・デバッグツールの紹介
・Nuxt の基本
・JAMstac 入門
・GSS と Netlify の自動デプロイ

To Do アプリ、FAQチャットボット、 EC サイト

EC サイト

ログイン認証やデータベースなど本格的なアプリ開発
チャットボット

210 分

32 分

Firebase 入門
認証の管理

総演習
To Do アプリの作成

・初めての Firebase
・FAQ チャットボット開発
・Nuxt への Firebase の導入
・リアルタイム同期の処理
・ログイン機能の実装
・認証状態の監視と管理

・Firestore の DB 設計
・GitHub Actions 入門
・GitHub Actions による自動デプロイ

開発者からのメッセージ
Web 基礎コンテンツは自走して Web アプリケー
ションが開発できるようになる実践的な講座です。

講師

Web アプリケーションは、様々な技術を繋ぎ合わせて完成します。だからこそ、各技術のどのよ
うに組み合わせ、プロダクトへ落とし込むのか、
手を動かしながら学べる講座にしました。
ぜひ試行錯誤しながら、 Web アプリケーションの開発方法を学び、プロダクト開発の楽しさも体感していただけたらと思います！

入田 隆
Web エンジニア

2022 Kikagaku, Inc. All Rights Reserved80DP-100 Azure のデータ サイエンス ソリューションの設計と実装
DP-100 Designing and Implementing a Data Science Solution on AzureDP-100
Azure のデータ サイエンス ソリューションの設計と実装
研修の特徴
項目

・Microsoft 認定資格 Azure Data Scientist Associate の取得を目指す
・機械学習モデル開発の効率化、自動化の方法や、モデルのデプロイから

詳細

事前予習

Python & 機械学習入門コース（8時間）※1

受講期間

7 時間 x 2 日間 ※2

受講スタイル

ライブオン研修 ※3

コース URL

https://www.kikagaku.co.jp/seminars/dp-100/

受講料金¥110,000（税込）

再学習といった実務に繋がる技術の習得が可能

対象者
・Microsoft 公認資格 DP-100 の試験の受験を考えている方
・Azure Machine Learning ソリューションについて学びたい方
・Azure Machine Learning Designer を用いてモデルの学習からデプロイまでを実行できるようになりたい方

・研修資料

受講後のゴールイメージ

受講特典

・並列分散処理を活用し、機械学習モデルの学習高速化ができている状態

・AI モデルデプロイから再学習のライフサイクルの構築ができている状態

・Microsoft 公式資料
・Azure の無料クレジット(1万円分)

・Azure Machine Learning でハイパーパラメータ調整の自動化を行うことができている状態

・試験対策問題集※1

プラットフォーム「キカガク」にて、ご受講いただきます。

※2

開催日程の詳細はコースURLお申し込みフォームに記載※3

Zoom を使用します。
2022 Kikagaku, Inc. All Rights Reserved82DP-100
Azure のデータ サイエンス ソリューションの設計と実装
日程

時間

午前

カリキュラムAzure Machine Learning
Designer の基礎・応用

・分類モデル構築のフロー・学習済みモデルのデプロイ
・手持ちデータ操作
・ハイパーパラメータの調整
・分類の評価指標

・分類モデルの実装
・SDKの基礎・データの前処理・モデルの学習・モデルの評価・scikit-learnでモデル構築
・Experimentの基本操作
・学習結果の記録

1 日目

午後

午前

・AI 学習の高速化

2 日目

午後

項目

・学習の自動化
・データセットの監視・データセットの取り扱い
・並列分散処理と高速化
・ハイパーパラメータ調整
・早期終了の設定
・学習済みモデルの登録

Azure Machine Learning Designer

ローコードで機械学習モデルを実装

データの監視：予測精度の劣化を抑える
ポイントも紹介

受講生の声

・パイプラインの作成
・パイプラインのデプロイ
・演習：モデルの学習
・リアルタイム推論とバッチ推論
・データドリフトの概要
・データドリフトモニター
・試験のポイント2022 Kikagaku, Inc. All Rights Reserved83

AI 人材育成長期コース
Long-term courseAI 人材育成長期コース
研修の特徴
項目

詳細

・基礎から実践まで一気通貫した幅広いコンテンツ・第四次産業革命スキル習得講座（通称：Reスキル）認定

視聴方法

プラットフォーム「キカガク」

学習時間

80 時間（テスト回答時間含む）

受講スタイル

E-Learning ※1

説明会 URL※2

https://www.kikagaku.ai/campaign/・日本ディープラーニング協会 (JDLA) E資格認定
・講師 1 on 1 メンタリング、希望者への転職サポート付き

対象者
・未経験からデータサイエンティストや AI エンジニアを目指される方・先端技術を有し、自身の市場価値を高めたい方
・AI モデル構築だけにとらわれず、Web 基礎、アプリケーション開発など

受講料金

一気通貫で幅広い技術を習得したい方¥792,000（税込）

使用環境：Google Colaboratory

受講環境

受講後のゴールイメージ

ブラウザ：Google Chrome
ディスプレイ：2画面推奨

・データサイエンス、エンジニアとしての基礎を習得している状態
・AI 搭載のアプリケーションを企画し、実装できている状態・調査力を始めエラー解決力、問題対応力が身に付いており、一人でも※1

プラットフォーム「キカガク」にてご受講いただきます。

※2

まずは長期コース説明会にご参加ください。

新しい技術への対応、学習が進められる状態
2022 Kikagaku, Inc. All Rights Reserved85

AI 人材育成長期コース
時間

カリキュラム項目

時間

カリキュラム項目・ディープラーニングの概要

3分

イントロダクション

・長期コース全体像

・ディープラーニングの数学 1
・PyTorch 入門

・イントロダクション

ディープラーニング
172分

・環境構築
78分

Python の基礎

基礎 1~2・ディープラーニングの数学 2
・章末問題
・PyTorchでネットワークの学習

・Python の基礎

・PyTorchで分類

・Pandas と Matplotlib の基礎

・PyTorchで回帰

・章末問題

・章末問題
・画像処理の基礎
・畳み込みニューラルネットワーク

・教師あり学習：回帰 1
・教師あり学習：回帰 2

72分

画像処理

・ファインチューニング

・データの前処理 1

・章末問題

・データの前処理 2
196分

機械学習の基礎 1~3

・画像のクラス分類

・教師あり学習：分類 1
・教師あり学習：分類 2・ハイパーパラメータ調整
・教師なし学習・時系列解析基礎 Prophet
109分

時系列解析

・再帰型の基礎・時系列で分類・章末問題

2022 Kikagaku, Inc. All Rights Reserved86

AI 人材育成長期コース
時間

カリキュラム項目

時間

カリキュラム・自然言語処理基礎
114分

自然言語処理・テキスト分類

項目

・Webアプリケーションの基礎
74分

Django の基礎

・章末問題

・Hello Worldアプリの作成
・Herokuへデプロイ

・イントロダクション
・Webパート概要
47分

Web ページ制作の基礎

73分

日記帳アプリの作成

・Webページ制作 1

・DB の操作 / CRUDの実装
・更新機能と削除機能

・Webページ制作 2・イントロダクション

・章末問題

・DB設計とテンプレート作成
132分

機械学習アプリの作成

・ログイン・ログアウト機能の実装
・削除機能とサインアップ機能
・章末問題

28分

Web スクレイピング

・Webスクレイピングの基礎

の基礎

・章末問題
4分

自走期間アプリ・自走期間アプリについて

2022 Kikagaku, Inc. All Rights Reserved

87LEARNING WITH MORE FUN

キカガク

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