2024 . 1 02025. 3

コースフロー / コースカリキュラム

デジタルトランスフォーメーション
社 会やビジネス・要 素 技 術は変 化・進 化しており、
顧 客・自社それぞれの事 業・業 務のデジタル化が急 務となる中で、製 品・サービスの開発や、 その利活用にとって必 要な
デジタルに関する要 素 技 術を体 系 化したものです。

h t t p s : // w w w. h i t a c h i - a c . c o . j p /日立アカデミーWebサイト※本ガイドは2024年6月時点の内容で記載しています。最新の情報については、当社Webサイトでご確認ください。
※一部のコースは、オンライン配信での提供へ変更する場合があります。また同時に、集合研修は中止となる場合があります。
※オンライン研修または集合研修の開催時間については、当社Webサイトでご確認ください。

デジタル導入

デ ジタ ルトラン スフォーメーション

デジタル導入DX事業推進のために、デジタル技術を活用した製品・サービスの企画・開発・実装する方や、デジタル化された業務を遂行する方にとって必要なDXのマインド、プロセス、要素技術などのリテラシーに関する領域です。

DXマインド
レベル1

レベル2

レベル3
イノベーション

HSJ163

HSV224集合

クリエイティブシンキング
グループ演習オンライン

イノベーティブ思考−事業創出プロセスを通じて学ぶ−

1 日間

グループ演習2 日間

DXプロセス
レベル1

レベル2

レベル3

デジタルトランス
フォーメーション
デジタル導入

DBE069e ラーニング

考えてみようDX−デジタルトランス
フォーメーション理解編−
音声有 説明文有DBE041e ラーニング
セールス /
フロント

考えてみようDX−ビジネス着想編−

3 時間

音声有 説明文有

3 時間

DBE042e ラーニングサービス

イノベーション

考えてみようDX−データ活用による業務改善編−
音声有 説明文有

データサイエンス

3 時間

プロセス /
プロダクト

デジタル技術の基礎知識
レベル1

DBE068

レベル2

レベル3

e ラーニング

DXによって我々の事業は何が変わるのか−テクノロジーの進化から見るDXの本質−
音声有 説明文有

2.5 時間IOE012e ラーニング

デジタル時代に必要なIT技術概説音声有 説明文有

8 時間

IOE010e ラーニング

マイクロラーニングで学ぶ！
はじめてのIoT
音声有 説明文有

レベル1
レベル2
レベル3

8 時間

SPV080オンライン

やってみようDX−ローコードプログラミングによる業務のDX−
マシン実習

1 日間

：デジタル技術や数理・データサイエンス・AIに関する基礎素養を身に付けたい方 【リテラシーレベル】：デジタル技術やデータを活用することで自社内の業務改善を図りたい方、お客さまのDXに対する課題を見つけ、サービスを企画・提案・実装したい方 【ベーシックレベル】：事業マネジメント・業務改革のためにDXを推進したい方、DXに関するサービスやプロダクトを事業化・サービス化したい方 【アドバンスレベル】

2

デジタル導入
データ分析の基礎
レベル1

レベル2

レベル3

レベル2

レベル3

デジタルリテラシー協議会
3検定対策講座
AIE008e ラーニング

AI・データサイエンス基礎
音声有 説明文有AIE009e ラーニング

日本ディープラーニング協会（JDLA）G検定取得対策講座（Study-AI社）

6 時間

音声有 説明文なし

24 時間

DBE064e ラーニング

データサイエンティスト検定
リテラシーレベル取得対策講座（Aidemy社）
音声なし 説明文有9.5 時間SJE314e ラーニング

情報処理技術者
試験対策

集中演習
ITパスポート試験【IP】

デジタルトランス
フォーメーション

音声なし 説明文有70 時間

デジタル導入セールス /
フロント

生成AIの業務活用
レベル1

サービス

AIV001

イノベーション

オンライン

ChatGPT×Excel研修−Excel初級者でもAIの力で使いこなす−

データサイエンス
プロセス /
プロダクト

レクチャ

1 日間

AIV002

オンライン

ChatGPTを活用した
ビジネス文書研修−文書作成の新スタンダードを学ぶ−
レクチャ

レベル1
レベル2
レベル3

1 日間

：デジタル技術や数理・データサイエンス・AIに関する基礎素養を身に付けたい方 【リテラシーレベル】：デジタル技術やデータを活用することで自社内の業務改善を図りたい方、お客さまのDXに対する課題を見つけ、サービスを企画・提案・実装したい方 【ベーシックレベル】：事業マネジメント・業務改革のためにDXを推進したい方、DXに関するサービスやプロダクトを事業化・サービス化したい方 【アドバンスレベル】

3

デジタル導入e ラーニングe ラーニング

コースコード DBE069＜eラーニング＞
考えてみようDX−デジタルトランスフォーメーション理解編−

eeラーニング

3時間

デジタルトランスフォーメーションは、あらゆる業種に広がり、あらゆる業務でデジタル化に取り組む必要があります。今、世の中でデジタルによりどのような変革が起きているのか、今後どのよ
うに取り組んでいくべきなのかを身近に感じていただきます。
到達目標 ・デジタルトランスフォーメーションとは何かを理解できる。
・事例を通してデジタルトランスフォーメーションを
身近な自分事として捉えられる。

・デジタルトランスフォーメーションを理解したい方。
・これからデジタルトランスフォーメーションに取り
組む方。

対象者

前提知識
内

特に必要としません。

e

3時間

コースコード DBE042＜eラーニング＞
考えてみようDX−データ活用による業務改善編−

eeラーニング

3時間

デジタルトランスフォーメーション（DX）に関して持たれがちな
デジタルトランスフォーメーション（DX）に関して持たれがちな「難しそう」というイメージを取り除き、思ったより簡単であると 「 難しそう」という印象を取り除き、思ったより簡単であるとイイメージしていただくためのコースです。DXで何ができるのか、 メージしていただくためのコースです。これまでのような経験やデータを活用した事業案やサービス案をどうやって考えればい勘に頼った判断ではなく、データ分析の結果に基づいて、合理的
いかについて、学習します。
な意思決定をするにはどうしたらいいのかについて、学習します。
到達目標 ・フレームワークを使って着想できる。

・ワークシートを使って検証計画を立てられる。
・はじめてDXを学ぶ方。
・これからDXの活用を考えている方。

対象者

内・分析計画を立て、計画に従って分析を実行できる。
・はじめてDXを学ぶ方。
・これからDXの活用を考えている方。

前提知識 「 考えてみようDX-ビジネス着想編-」
eラーニングコースを修了しているか、または同等の知識があること。

1．アイディア着想
（1）
デジタル化
（2）
データ転送
（3）可視化（4）予測
2．行動計画への落とし込み
（1）着想
（2）
データ分析課題への翻訳（3）検証計画の策定
3．着想のパターンと検証計画

容到達目標 ・DXにおける分析の流れを理解できる。

対象者

特に必要としません。

前提知識¥8,800

受講料＜eラーニング＞
考えてみようDX−ビジネス着想編−

eラーニング

1．社会変化とデジタルトランスフォーメーション
2．DXによるイノベーションの事例
3．DXのトレンド
4．急激なサービス化の流れ
5．カスタマーサクセス
6．DXを実現するテクノロジー
7．データ・AIを利活用する上で知っておくべきこと容e ラーニング

コースコード DBE041

内

容

受講料

1．分析の流れ体験
2．分析計画を立てる（1）問題の発見（2）
どんな分析が必要かを考える（3）分析の実行¥8,800¥8,800

受講料

デジタルトランス
フォーメーション
デジタル導入セールス /
フロントサービス

イノベーション

e ラーニングe ラーニング

コースコード DBE068＜eラーニング＞
DXによって我々の事業は何が変わるのか
2.5時間 −テクノロジーの進化から見るDXの本質−eee ラーニング

コースコード IOE012

e＜eラーニング＞
デジタル時代に必要なIT技術概説＜eラーニング＞
マイクロラーニングで学ぶ！
はじめてのIoT

eラーニングeラーニングデジタルトランスフォーメーションの実現において、その本質を理解しておく必要があります。テクノロジーの進化から見て、DXで何が変わるのかという本質を学習します。
なお、このコースの内容は、コースコード：IOE012「 ＜eラー
ニング＞デジタル時代に必要なIT技術概説」の1章と同じになります。

デジタルトランスフォーメーションとは何か、実現によりどのよ
IoTについての幅広い知識に加え、OT、ITの関連知識を学習いうな価値が生まれるのか、などの基礎知識を学びます。また、デ
ただけます。
ジタルトランスフォーメーションの実現に必要な技術（クラウド、 【マイクロラーニングの特長】
AI、IoT、アジャイル開発/DevOps、ブロックチェーンなど）の概◆ご自身の知識・技術レベルにあわせ、学習したい項目を選ん
要を学びます。
で学習いただけます。
◆一つの学習項目が数分で完了する作りになっていますので、到達目標 ・デジタルトランスフォーメーションとは何かを理解
すき間時間に学習できます。

到達目標 ・デジタルトランスフォーメーションとは何かを説明

8時間

・IT職種ではないが、デジタルトランスフォーメー
ションに取り組みたい方。
・自社および自組織のデジタルトランスフォーメーションを企画、推進される方。

前提知識
内

容

受講料

特に必要としません。

対象者

前提知識
内

容

1．基礎知識（UIとUX、デジタルとは何か）
2．デジタル・トランスフォーメーション
3．DX実践の勘所¥16,500

受講料

マシン実習

マシン実習

マシンを使用しながらの研修

8時間

し、社会やビジネスの変化や価値創造について説明できる。
・デジタルトランスフォーメーションの実現に重要となる技術の概要を説明できる。

できる。
・デジタルトランスフォーメーションによる社会やビ
ジネスの変化や価値創造について説明できる。

対象者

eラーニングコースコード IOE010

自組織のDXを推進される方やデジタルビジネスに関わる方。
特に必要としません。

到達目標

対象者

前提知識

1．基礎知識（UIとUX、デジタルとは何か）
2．デジタル・トランスフォーメーション
3．これからのビジネス戦略
4．クラウド・コンピューティング
5．サイバー・セキュリティ
6．IoT／モノのインターネット
7．5G（次世代移動体通信システム）
8．AI／人工知能
9．圧倒的なビジネス・スピードに対処するための開発と運用（アジャイル開発、DevOps、コンテナとマイクロサービスなど）
10．いま注目しておきたいテクノロジー（ ブロック
チェーン、量子コンピューター）

内

容

受講料

プロセス /
プロダクト

IoTのシステム構成およびOTの目的/基本構成を理解
し、IoT適用業務にスムーズに参加できるようになる。
・これからIoTを業務に適用する予定があり、IoT、IT、
OTの技術や知識が不足していると感じている方。
・IoTを適用するIT技術者、SEの方。
特に必要としません。
1．IoTと関連技術を理解する
2．IoTデバイスを理解する
3．IoTにおける通信方法を理解する
4．IoTでデータを活用する
5．IoTシステムのセキュリティ
6．OTを知る¥17,600¥19,800e ラーニングe インターネット接続による自己学習
コースの詳細（ 開催時間や注意事項など）
・最新情報・お申し込みは▶▶▶ https://www.hitachi-ac.co.jp/
グループ演習を中心とした研修
座学による研修
自習書による独習e
グループ演習グループ演習データサイエンス

レクチャ

レクチャ

ラーニング

自習テキスト自習テキスト4

デジタル導入オンライン

e ラーニング

コースコード SPV080

やってみようDX−ローコードプログラミングによる業務のDX−
1日間 【バーチャル・クラスルーム】

ee ラーニング

コースコード AIE008

eラーニング

現在、多くの企業でDXがすすめられており、技術系、事務系にかかわらず事業や業務へのAIやIoT、クラウドサービスの活用の知識が必要とされています。新たなビジネス基礎知識ともい
われるAI、IoT、クラウドサービスの用い方とそれらを組み合わせて活用するのに必要なプログラミングがどのようなものかを実習を通じて体験して理解していただきます。このコースでは
コードを一行一行記述するのではなく、ローコードプログラミン
グとよばれる直感的に理解できる方法（ツールとしてはNodeRedを使用）を用います。そのため、プログラミング知識のない方でも業務のDXが可能であることを学んでいただけます。

デジタルトランスフォーメーションの実現において、その中核技術の1つにAIがあります。こうした技術が組み込まれたシステ
ム・仕組みをもとに、データを読み解きながら、業務遂行する時
代となりました。このコースでは、全ての人が理解しておくべき、
AI・データサイエンスに関する基礎知識を学習します。

6時間など）をどのように活用するのかをイメージできる。
・より高度な段階のＩＴスキル取得への関心を高め、それらによりできることがイメージできる。

・顧客へのサービスシステム提案活動に関わるフ
ロント（営業/SE/設計）人財の方。
・OT × ITでサービス開発を試行されたい方。
・自身の業務で自らDX実践を試みたいスタッフ部
門の方。

対象者

前提知識
内

特に必要としません。
1．ノンプログラミングの魅力とは
2．Node-REDで業務のDXをやってみよう（1）基本操作（2）画面を作ってみる（3）
センサデータをグラフにする（4）AI（画像分類）
を使ってみる（5）自分のデータを他者が使えるようにする
デジタル技術を組み合わせて処理を行ってみる（6）
スマホでの領収書の撮影から、Teamsを使用した承認通知まで
3．実務適用の事例

容デジタルトランス
フォーメーション
デジタル導入セールス /
フロント

eラーニング

24時間

到達目標 ・AIの概要の理解と共に、世の中での活用事例やその拡がりなど、AIによってどのようなことができるのか説明できる。
・データの特長を理解し、集計されたグラフなどか
らデータを読み解くといった、データ利活用のための基本的な考え方を説明できる。
・データの利活用に関する、法的、倫理的、社会的、
セキュリティ面での注意点が説明できる。

到達目標 ・受講者のテーマに対してDX技術（AIやクラウド技術

対象者

前提知識
内

容

受講料

＜eラーニング＞
日本ディープラーニング協会（JDLA）
G検定取得対策講座（Study-AI社）

e＜eラーニング＞
AI・データサイエンス基礎

マシン実習

日本ディープラーニング協会（ JDLA）のG検定の対策および、
ディープラーニングを用いた事業開発においてスピーディーな判断ができるように、人工知能の基礎を学習します。
到達目標
対象者

前提知識
内

容

・AI・データサイエンスに関する基礎知識を身につけたい方。
・データ利活用に対する行動規範を理解し、適切な行動を習慣として身につけたい方。
特に必要としません。
1．AIで何ができるか-データ・AIの活用領域とその拡がり2．データを利活用するには-データの特長の捉え方から分析プロセスまで3．データ・AIの利活用で注意すること-求められる倫理や関連法規の理解-

コースコード AIE009

受講料

G検定に合格できる知識を修得する。
・G検定の合格をめざす方。
・ディープラーニングを事業活用するための知識を身につけたい方。
特に必要としません。
1．G検定講座（1）機械学習の具体的手法（2）
ディープラーニングの概要（3）
ディープラーニングの手法
2．G検定模擬試験（720題以上）※各項目の詳細は、下記のJDLA Webサイトのシラ
バスをご参照ください。
https://www．jdla．org/certiﬁcate/general/
なお、シラバスは定期的に見直しされます。シラ
バス見直しに伴い、このコースへの申込・受講のタイミングで、学習項目、研修時間等が予告なく変更される場合があります。あらかじめご了承く
ださい。
¥31,900¥18,700¥39,600

受講料

サービス

イノベーション

データサイエンス

デジタル技術プロセス /
プロダクト

e ラーニング

コースコード DBE064

オンライン＜eラーニング＞
データサイエンティスト検定リテラシー
9.5時間 レベル取得対策講座（Aidemy社）

到達目標

・データサイエンティスト検定リテラシーレベルの合格をめざす方。
・データサイエンティストとしてデータ分析業務に携わる方。
・データサイエンス、データ利活用という言葉に興味のある方。

対象者

前提知識
内

容

受講料

データサイエンティスト検定リテラシーレベルに合格できる知識を修得する。

特に必要としません。
1．ビジネスパーソンのためのデータサイエンス入門（1）
データ分析プロジェクトの進め方
2．
「データサイエンティスト検定リテラシーレベル」
対策（1）
データサイエンス力（2）
データエンジニアリング力
（3）
ビジネス力

レクチャ

・ChatGPTを用いてExcelに関数を出力させる方法がわかる。
・ChatGPTに出力させた回答をもとにExcelを操作することができる。

前提知識
内

容

受講料

マシン実習
マシン実習

・仕事でExcelを使う方。
・Excel初級者（関数を使ったことがある方）。
・ChatGPTを使ったことがある方。
ChatGPTとExcelの使用経験があること。
1．AIの力で一段階上のレベルに立つ
2．対話型AIとは
3．ChatGPTとインターネットを使い分ける
4．ChatGPTでExcelスキルをレベルアップする
5．実践演習¥44,000

グループ演習グループ演習グループ演習グループ演習ChatGPTを活用したビジネス文書研修−文書作成の新スタンダードを学ぶ−
1日間 【バーチャル・クラスルーム】
レクチャ

・ツールが得意としている分野を理解し、文書作成業務に応用できる。
・文書作成への苦手意識を払拭し、自信をもって取り組める。

到達目標 ・ChatGPTとインターネット検索を使い分けられる。

¥52,800

マシンを使用しながらの研修マシンを使用しながらの研修

コースコード AIV002

Excelを使い始めてすぐの頃は、関数をいくつか知っていても、 ChatGPTは高い品質の文章を自動生成するとともに、アイデア
現実の複雑なケースにうまく対処するのは難しく感じるもの
やメッセージを一層鮮やかに伝える力を兼ね備えています。活です。本来は時間と経験を重ねて身につけていくExcel技術で用することで日々の業務のあらゆる場面で文書を早く・うまくすが、対話型AIの活用によりその時間を大幅に短縮して質の作れるようになり、生産性を最大化できます。このコースでは、高いアウトプットにつなげることができます。このコースでは、 ChatGPTと対話しながら文書をつくるワークに挑戦し、欲しい
ChatGPTを用いてExcelの困りごとを解決したり、自身のスキル
回答を得るための指示出しのコツを掴み、実践スキルを身につを向上させたりする方法を学びます。使用する関数に迷ったとけます。
きやうまくいかなくなったときのChatGPTへの質問の仕方など、 【以下、必ずお読みください】
ケーススタディを通じて実践しながら身につけていきます。
このコースのハンズオンは「ChatGPT」が利用できる環境であれ【以下、必ずお読みください】
ば受講できます。
このコースのハンズオンは「ChatGPT」が利用できる環境であれ※「ChatGPT」の利用については、受講者ご自身の所属する組ば受講できます。
織の情報セキュリティルールをご確認のうえご準備ください。
※「ChatGPT」の利用については、受講者ご自身の所属する組※事前にご自身のPCで「ChatGPT」へのログイン、入力操作が織の情報セキュリティルールをご確認のうえご準備ください。
できることをご確認ください。
※事前にご自身のPCで「ChatGPT」へのログイン、入力操作が到達目標 ・ChatGPTに的確な指示を与えられるようになる。
できることをご確認ください。

対象者

マシン実習
マシン実習

オンライン

ChatGPT×Excel研修−Excel初級者でもAIの力で使いこなす−
1日間 【バーチャル・クラスルーム】eeラーニング

データサイエンティスト協会のデータサイエンティスト検定リテ
ラシーレベルの対策および、データ分析の基礎知識、データ分
析プロジェクトの進め方を学習します。

コースコード AIV001

グループ演習を中心とした研修グループ演習を中心とした研修

レクチャ
レクチャ

レクチャ
レクチャ

座学による研修座学による研修

対象者

前提知識
内

容

受講料

・文書作成業務を効率化したい方。
・ChatGPTを活用して文書の質を向上させたい方。
・テキストでのコミュニケーション力が不足していると感じている方。
ChatGPTの使用経験があること。
1．圧倒的な業務効率化を可能にするChatGPT
2．ChatGPTが作成した文書を評価するための基本
知識（指示）テクニック
3．欲しい答えを引き出すプロンプト
4．
【シーン別】ChatGPTの効果的な活用法
5．実践！ChatGPTを活用した文書作成
6．まとめ¥44,000

ラーニング
ee
ラーニング
ee インターネッ
ト接続による自己学習
インターネット接続による自己学習

eラーニングeラーニング

自習テキスト自習テキスト

自習書による独習
自習書による独習

自習テキスト自習テキスト5セールス / フロント

デ ジタ ルトラン スフォーメーション

セールス/フロント

顧客の取り巻く業界トレンドをもとに経営レベルから業務課題まで幅広く課題を理解し、経営層やステークホルダに適切な課題の提言や、解決策の提案ができる、顧客協創の推進役に必要な活動プロセスに関する領域です。

提 案 活 動プロセス
顧客課題探索
レベル1

レベル2

HSV180

レベル3

オンライン

顧客協創を促す
ディスカッションペーパーの作成・活用の仕方
グループ演習

1 日間

HSV231

オンライン

デジタルトランス
フォーメーション

顧客の心をつかむ
戦略的提案活動−体系的に学ぶ提案活動の進め方−
1 日間

グループ演習デジタル導入（0 . 5日×2回）

事前学習（eラーニング） 3 時間

セールス /
フロント

提案計画／提案書作成／提案
レベル1

サービス

レベル2
HSV231

レベル3

オンライン

データサイエンス

顧客の心をつかむ
戦略的提案活動−体系的に学ぶ提案活動の進め方−
1 日間

グループ演習プロセス /
プロダクト（0 . 5日×2回）

事前学習（eラーニング） 3 時間

HSV236

イノベーション

オンライン

高評価をねらえる提案書作成−顕在・潜在ニーズに訴求する−グループ演習0.5 日間

事前学習（eラーニング） 2 時間

一般業務遂行力
レベル1

HSV235

レベル2

レベル3

オンライン

本質的なニーズを引き出す
ヒアリング術−オンラインでも成果を出せる面談スキル−
グループ演習

レベル1
レベル2
レベル3

1 日間

：営業の業務経験がほとんど無い方、または、営業経験が比較的浅い方：営業活動経験がある方で、担当顧客を一人で任され、また必要に応じて他のメンバの支援も行う方：複数の顧客または複数プロジェクトの営業担当の経験を有し、自チームの営業戦略の策定に携わる方

6

セールス / フロント
オンライン

コースコード HSV180

オンライン

コースコード HSV236

顧客の心をつかむ戦略的提案活動−体系的に学ぶ提案活動の進め方−
0.5日間×2回 【eラーニング（事前学習）＋バーチャル・クラスルーム】

高評価をねらえる提案書作成−顕在・潜在ニーズに訴求する−
0.5日間 【eラーニング（事前学習）＋バーチャル・クラスルーム】

顧客の状況や課題を整理した討議資料を事前に作成しておけ
ば、それを用いて顧客の発言を促し、情報を引き出すことができます。そして、その情報を元に、提案内容に磨きをかけていくことができます。提案プロセスにおいて「ディスカッション・ペー
パー」は、本提案前に仮説（提案シナリオ案）
を顧客に提示して、それを検証するためのツールとなります。このコースは「ディスカッション・ペーパー」の考え方や作成方法を通して、顧客との打合せに向けてアジェンダを設定し、ファシリテーション・シナ
リオを用意できるようになります。

・このコースは、基礎知識を事前動画（3時間）にて学習いただ
き、研修当日（0.5日間×2）
は演習中心に進めます。
・ビジネスが複雑化しスピードアップする中、関係者で分担しながら提案プロセスを効果的にマネジメントすることが求められています。このコースでは、グローバル標準とされる提案手法に基づき、受注をねらい優位な立場をつくるための提案戦略策
定、リモート環境においても社内の関係者を巻き込み適切に連携して、提案書を作成するためのオポチュニティプランとエグゼ
クティブサマリを作成します。多様な企業から参加される受講者間で自案件分析を共有します。予めご了承いただきますようお願いいたします。

・このコースは、基礎知識を事前動画（2時間）にて学習いただ
き、研修当日（0.5日間）は演習中心に進めます。
・評価者に選ばれやすい提案を、RFPを受領してから提出するまでの期間で、効果的に作成するための方法を学習します。演習
を通して、顧客のニーズを満たす品質の高い提案書を作成するための、提案戦略、スケジュール、章立て、枠割分担の方法を修得します。このコースでは、自ケースを演習題材とします。
レクチャは事前動画にて学習いただきます。

到達目標 ・ディスカッション・ペーパーとは何か、その必要性とともに説明できる。
・顧客とのミーティングにおいてディスカッション・
ペーパーを活用できる。

前提知識
内

グループ演習特に必要としません。
1．問題解決のステップ（1）「業務・システムの視点」ではなく
「事業の視
点」を持つ
（2）顧客の現状を整理し、整理された事実から意味合いを抽出し、本質的な課題が何かをまとめる
2．仮説の構築と検証（1）仮 説 の 構 築・検 証 のサイクル がソリュー
ションビジネスにおける付加価値の源泉（2）顧客とのミーティングにおいて仮説を構築・検証する
3．顧客とのミーティング（1）会議の着地点を想定して戦略的にアジェンダ
を設定する
アジェンダに基づいて会議のプロセスをデザイン（2）
し、ファシリテーション・シナリオを用意する（3）検証したい仮説をファシリテーション・シナリ
オに則って「ディスカッション・ペーパー」に反映させる
4．総合演習（1）他社事例をベースにした「ディスカッション・ペーパー」の作成・活用容

デジタルトランス
フォーメーション
デジタル導入セールス /
フロントサービス

イノベーション

¥38,500

受講料

オンライン

グループ演習

到達目標 ・無駄な作業を減らし、提案書内容の質を高めるための提案書作成計画のポイントが説明できる。
・短い時間で訴求力のある提案書を作成するポイン
トが説明できる。
・提案書の章立てやキーメッセージの組み立て方を理解できる。

到達目標 ・引き合いを可視化する見込みある案件に注力する方法を理解できる。
・顧客組織内に競合よりも優位なポジションの確立方法を理解できる。
・理解した内容を、自担当業務に活用できる。
・リモートでの提案活動レビューの進め方が理解できる。

営業職の方、営業職と共に顧客にヒアリング・提案
活動されるフロントの方。

対象者

プロセス /
プロダクト

オンライン

顧客協創を促すディスカッションペーパーの作成・活用の仕方
1日間 【バーチャル・クラスルーム】

グループ演習データサイエンス

コースコード HSV231

対象者・提案活動に関わるITエンジニア職、営業職の方。
・提案活動において、顧客の悩みをつかみ、社内を巻き込み組
織的に解決策を協創できないかお悩みの方。
・提案活動を一つのプロジェクトとして捉え、戦略的にマネジメントすることが必要だと感じている方。
・リモートでの提案内容レビューの進め方にお悩みの方。

前提知識 1年以上の業務経験があるか、または同等の知識があること。
内

容 【事前学習：eラーニング（標準学習時間：3時間）
】

受講料

対象者

1．オポチュニティの評価（1）案件情報の収集（2）
ビジネスの適合性の評価
2．オポチュニティプラン（1）提案体制の確立（2）顧客/競合/自社分析
3．戦略策定（1）案件獲得戦略（2）案件獲得計画
4．エグゼクティブサマリ
（1）エグゼクティブサマリ草案作成（2）バリュープロポジション策定
5．自案件分析【研修 1日目：0.5日】
1．eラーニング振り返り
2．事前課題をもちいたオポチュニティプランレビュー
3．振り返りと2日目に向けたご案内【研修 2日目：0．5日】
1．1日目からの活動振り返り
2．エグゼクティブサマリーレビュー
3．振り返りと今後に向けて

前提知識

内

容

・ITエンジニア職、営業職の方。
・勝つ提案書をチームで効率よく書くにはどうすればよいか、迷っている方。
・お客さまに自社の提案を高く評価してもらえる書
き方、構成にお悩みの方。
・提案活動を一つのプロジェクトとして捉え、体系的/戦略的にマネジメントされた提案活動が必要だと感じている方。
1年以上の業務経験があるか、または同等の知識があること。
【事前学習：eラーニング（標準学習時間：2時間）】
1．提案書作成戦略の策定
2．コンテンツプラン（1）
コンテンツプランとは（2）プロポーザルアウトライン（3）解決策の検討（4）価格検討【研修：0.5日】
1．eラーニング振り返り
2．提案活動の疑似体験
3．振り返りとまとめ

受講料¥72,600¥96,800

コースコード HSV235

本質的なニーズを引き出すヒアリング術−オンラインでも成果を出せる面談スキル−
1日間 【バーチャル・クラスルーム】

グループ演習オンラインでは一般的に、コミュニケーションが全体的にドライになり、必要なこと以外がカットされていく傾向にあります。そして双方向のキャッチボールが難しくなりがちです。このコースでは、対面での面
談はもちろんのこと、オンライン面談への知見を身につけることを土台としたうえで、「ヒアリングのプロセスの理解」と「それをうまくやるための能力修得」を両面から理解を深めます。ヒアリングのフレームワークを「聴き手の頭を深掘りし、情報を取得するプロセス」だけではなく、「顧客の心を解きほぐし、情報のキャッチボールができるようになるプロセス」として学習します。これにより、対面／オンライン問わず、ヒアリングがより効果的に行えるようになることをめざします。
到達目標

・オンライン面談が増えているが、対面との違いにチュー
ニングが合わせ切れていないとお悩みの方。
・オンラインに限らずリアルでもヒアリングを駆使して「顧客の本質的なニーズを引き出す」能力を高めたいとお考えの方。
・若手にヒアリングのポイントを学ばせたいが、よりどころになる対面・オンラインを問わないポイントを明確に整理しきれないとお考えの方。

対象者

前提知識
内

容

受講料

・ヒアリングをする手順と具体的な質問項目がわかり、それをよりどころに一歩を踏み出せる。
・相手の状況を踏まえた柔軟性あるヒアリングを行うためのスキルが強化できる。
・事前に定型化できる作業と、それに基づいた準備により、戦略的かつ臨機応変な面談が実現できる。

特に必要としません。
1．ヒアリングの役割と重要性（1）一般的な面談ヒアリングの目的・意義（2）
ヒアリングで必要なスキルとマインド
2．オンライン面談とリアル面談の違いを理解する（1）
オンライン面談のメリット／デメリット（2）
オンラインで訪れる２つの壁
3．相手のニーズを仮説構築する（1）
ヒアリングとは仮説の検証である（2）仮説構築の３ステップ
4．オンラインヒアリングのフレームワーク（1）
ヒアリングのマクロの流れ（公転）（2）ヒアリングのミクロのサイクル（自転）5．ヒアリングプロセスを成功させるスキルセット（1）受け手の心を開くスキル（2）受け手の頭の中を構造化するスキル（3）受け手の思考を深めさせるスキル
6．総括オンラインヒアリングロールプレイ¥71,500

マシン実習
マシン実習

マシン実習
マシン実習

マシンを使用しながらの研修マシンを使用しながらの研修

グループ演習グループ演習グループ演習グループ演習グループ演習を中心とした研修グループ演習を中心とした研修

レクチャ
レクチャ

レクチャ
レクチャ

座学による研修座学による研修

ラーニング
ee
ラーニング
ee インターネッ
ト接続による自己学習
インターネット接続による自己学習

eラーニングeラーニング

自習テキスト自習テキスト

自習書による独習
自習書による独習

自習テキスト自習テキスト7

サービス

デ ジタ ルトラン スフォーメーション

サービス

顧客との協創を実現しながら顧客課題に応えるための新たなDX事業のビジネスモデル検討と、そのためのサービスの企画・開発に必要なビジネスフレームワークやツールの活用方法とその検討プロセスに関する領域です。

サービス事業創生の考え方、手法
レベル1

レベル2

HSV158

レベル3

HSV237

オンライン

グループ演習オンライン

ケーススタディで学ぶカスタマー
サクセス−顧客のリピートを生み出す世界標準のメソッド−

イノベーションプロセスを強化するシナリオプランニング
1 日間

グループ演習

1 日間

休講

HSJ208集合

モノづくり事業をベースとした高収益サービスの創生法−ProductService Systems（PSS）−
グループ演習デジタルトランス
フォーメーション

2 日間

デジタル導入ビジネスモデルデザイン

セールス /
フロント

レベル1

レベル2

レベル3
サービス

HSV159

HSV209オンライン

顧客価値発見とビジネスモデルのデザイン
グループ演習オンライン

イノベーション

デジタル時代における収益モデルのデザイン−KPIツリーによる事業性の評価−

2 日間

グループ演習

1 日間

HSV210

オンライン

データサイエンス
プロセス /
プロダクト

デジタル時代における顧客接点のデザイン−顧客経験
ジャーニーマップの活用−
グループ演習

1 日間

HSV213

オンライン

デジタル時代における成果型サービスのデザイン−ジョブ理論とダブル
ダイヤモンドフレームワークの活用−
グループ演習

1 日間

事業戦略立案
レベル1

レベル2
PDU

HSV182

レベル3

経営力

オンライン

（PDU）ITビジネスにおける戦略の基本と最新動向−イノベーション実現のために−グループ演習

レベル1
レベル2
レベル3

1 日間

：デジタル技術や数理・データサイエンス・AIに関する基礎素養を身に付けたい方 【リテラシーレベル】：デジタル技術やデータを活用することで自社内の業務改善を図りたい方、お客さまのDXに対する課題を見つけ、サービスを企画・提案・実装したい方 【ベーシックレベル】：事業マネジメント・業務改革のためにDXを推進したい方、DXに関するサービスやプロダクトを事業化・サービス化したい方 【アドバンスレベル】

8

サービス
マネージドサービスの品質とSLA
レベル1

レベル2

レベル3
PDU

e ラーニング

ITE006

ITV017

ITIL® 4ファンデーション（受験バウチャーチケット付き）

SLAにおける
サービスレベル設計の基礎
4 時間

音声なし 説明文有

オンライン

IT
サービス

レクチャ

2 日間

デジタルトランス
フォーメーション
デジタル導入セールス /
フロントサービス

イノベーション

データサイエンス
プロセス /
プロダクト

レベル1
レベル2
レベル3

オンライン

：デジタル技術や数理・データサイエンス・AIに関する基礎素養を身に付けたい方 【リテラシーレベル】：デジタル技術やデータを活用することで自社内の業務改善を図りたい方、お客さまのDXに対する課題を見つけ、サービスを企画・提案・実装したい方 【ベーシックレベル】：事業マネジメント・業務改革のためにDXを推進したい方、DXに関するサービスやプロダクトを事業化・サービス化したい方 【アドバンスレベル】

コースコード HSV158

オンライン

イノベーションプロセスを強化する
シナリオプランニング
1日間 【バーチャル・クラスルーム】

グループ演習シナリオプランニングの具体的な考え方・手法について学習します。
到達目標 ・企業などの組織が長期的な戦略策定をする際の方法論としてのシナリオプランニングを理解できる。
・複数の未来を前提にし、長期的な視点で、広く世の中を見渡し、一度客観的に考えることができる。
新しい製品・サービスを生みだす部署の担当の方、顧客に対して新しい価値を提供する営業・フロント
SEの方、将来、顧客のビジネス創出につながる提案をしていく方。

対象者

前提知識

内

容

受講料

¥49,500

ケーススタディで学ぶカスタマーサクセス−顧客のリピートを生み出す世界標準のメソッド−
1日間 【バーチャル・クラスルーム】

ビジネスモデルキャンバスを活用し、ビジネスモデルを可視化することで新たな価値の発見につなげます。顧客の潜在的価値発見の部分に重点を置き、ビジネスモデルを検討します。

2日間到達目標 ・ビジネスモデルキャンバスの活用方法を説明できる。

・ビジネスモデルを俯瞰し、検証する方法を説明できる。
・顧客の潜在的な価値を発見し、ビジネスモデルに反映することができる。

対象者

到達目標 ・カスタマーサクセスの全体像や要諦について説明できる。
・自分の業務においてカスタマーサクセスを適用、実践するマインドが持てる。

対象者

前提知識

容

グループ演習を中心とした研修グループ演習を中心とした研修

前提知識
内

容

ご自身が担当するお客さまやユーザに対して、継続的に価値を提供する、信頼関係を構築するためのノ
ウハウを学ぶ意欲のある方。
カスタマーサクセスの基本的な知識があること。
以下書籍を事前にお読みいただくことをお薦めします。
◆カスタマーサクセスとは何か――日本企業にこそ必要な「これからの顧客との付き合い方」弘子ラザ
ヴィ著◆カスタマーサクセス――サブスクリプション時
代に求められる「 顧客の成功」10の原則ニック・
メータ他著

受講料

既存事業やサービスのビジネスモデルを検証し新たな価値を発見したい方、新規事業やサービスでイノ
ベーションを起こしたい方。
特に必要としません。
1．ビジネスモデルキャンバス（1）
ビジネスモデルキャンバスの理解（2）事例をもとにしたビジネスモデルの可視化
2．顧客の潜在価値発見（1）VP（バリュープロポジション）キャンバスによる検証（2）共感マップの理解・作成（3）「顧客理解」と「提供できる価値提案」を検証
3．事例で学ぶビジネスモデルの作り方（1）ケーススタディ¥66,000

1．基礎から学ぶカスタマーサクセス概論
2．BtoB企業のカスタマーサクセス実践事例
3．シミュレーションゲームを通じたカスタマーサク
セスマネジメントの疑似体験
4．ケーススタディを通じたカスタマーサクセス実践
計画の疑似体験
5．カスタマーサクセスに関する学びや気づきの共有¥95,700

グループ演習グループ演習グループ演習グループ演習顧客価値発見とビジネスモデルのデザイン【バーチャル・クラスルーム】

このコースでは、近年サブスクリプション型の収益モデルが隆盛を極める中でビジネスを成功させるために重要とされる、カスタ
マーサクセスの基本的な考え方について学びます。架空の企業をモデルとしたカスタマーサクセスの実践演習を通じ、ユーザーへの継続的な価値提供、信頼関係の構築のための勘所を修得します。
※このコースは22年度下期まで開催「 HSV237 シミュレー
ションゲームで学ぶカスタマーサクセス-サブスクリプション時代の顧客との付き合い方-」
コースの内容と一部重複する内容を含みます。

内

マシン実習
マシン実習

マシンを使用しながらの研修マシンを使用しながらの研修

コースコード HSV159

グループ演習

受講料

マシン実習
マシン実習

オンライン

グループ演習7年以上の実務経験がある主任・係長以上であること。
1．シナリオプランニング概要（1）
シナリオプランニングとは（2）ケーススタディ
2．シナリオ作成（1）
シナリオテーマ作成（2）外部要因分析（3）
ドライビング・フォース見極め（4）
シナリオマトリクス作成
3．アクションプラン作成（1）戦略オプション検討（2）
アクションプラン検討
4．振り返りコースコード HSV237

レクチャ
レクチャ

レクチャ
レクチャ

座学による研修座学による研修

ラーニング
ee
ラーニング
ee インターネッ
ト接続による自己学習
インターネット接続による自己学習

eラーニングeラーニング

自習テキスト自習テキスト

自習書による独習
自習書による独習

自習テキスト自習テキスト

9

サービス
オンライン

コースコード HSV209

コースコード HSV210

オンライン

デジタル時代における収益モデルのデザイン−KPIツリーによる事業性の評価−
1日間 【バーチャル・クラスルーム】

オンライン

デジタル時代における顧客接点のデザイン−顧客経験ジャーニーマップの活用−
1日間 【バーチャル・クラスルーム】

コースコード HSV213

デジタル時代における成果型サービスのデザイン−ジョブ理論とダブルダイヤモンドフレームワークの活用−【バーチャル・クラスルーム】

グループ演習グループ演習グループ演習このコースでは、ビジネスモデルが失敗する大きな原因の1つである「財務上の収支が合わない（利益を生む構造になっていない）」点に焦点を当てます。具体的には、シンプルなケースを題材にし、「仮説指向型計画法」というアプローチを活用しながら、新規事業における目標利益に大きな影響を与える不確実性要素を見つけていきます。次に、最終利益に最も大きな影響を与えるプライシング戦略、
価値ベースのプライシング、差別価格や市場価格といった多様なプ
ライシングメカニズムについて、ケーススタディを含めて学習します。

このコースでは、まずオンラインとオフラインの間を気まぐれに行き来する新しい消費者行動（カスタマージャーニー）を描きながら、消費者のニーズに対する仮説を立てます。そして、このニーズを逃がさず新たなビジネス機会を獲得するために必要なチャネルやタッチポイント、そのうえで確立すべき顧客との関係や獲得すべきエンゲージメントについて考えます。

ビジネスモデルが失敗する４つの主要な原因をご存知ですか？
それは （１）価値提案とターゲット顧客のミスマッチ （２）収益とコストのミスマッチ （３）外部事業環境の考慮不足 （４）ビジネスモデルの実行力不足 です。このコースでは、このなかでも（３）（４）の２点に焦点を当て、サービスを実現するための内部プロセスを、ダブルダイヤモンド（正しい課題を発見する／正しい課題解決を発見する）、ジョブ理論（人々は何かを成し遂げるためにプロダクトやサービスを雇う）の考え方をベースに、サー
ビス実現上の課題解決をデザインします。

到達目標

・主要なプライシング戦略、プライシングメカニズム、顧客
価値と支払意思を知ることで、利益を最大化する方法を考えることができる。
・あらゆる業種で汎用的に活用される収益モデルを知り、それらを組み合わせることで、利害関係者の多い複合的なビジネスモデルにおけるマネタイズ方法を考えることができる。
・新規事業、新サービスを作ることを求められているが、どう検討すればいいか分からず検討の枠組みがまず欲しいと感じている方。
・ビジネスモデルキャンバスにおける顧客価値の検討を終え、収益性を検討することでビジネスモデルをブラッ
シュアップしたい方。

対象者

前提知識 「顧客価値発見とビジネスモデルのデザイン」
コースを修了到達目標 ・モバイル時代における顧客行動の変化（マイクロモーメント）を知る。
・購買に関する一連の顧客行動（カスタマージャー
ニー）とその理由の探り方が分かる。
・デジタル化経済に必要となるチャネル（タッチポイント）、顧客との関係（エンゲージメント）の組み合わせ方が分かる。
・新規事業、新サービスを作ることを求められているが、どう検討すればいいか分からず検討の枠組
みがまず欲しいと感じている方。
・ビジネスモデルキャンバスにおける顧客価値の検討を終え、チャネルデザインを検討することでビジネスモデルをブラッシュアップしたい方。

対象者

1．はじめに（1）本講座の焦点（ビジネスモデルにおける収益の流れ/
コスト構造）
2．最終利益の実現に影響を与える要素の可視化（リバース財務ツリー）（1）仮説指向型計画法とは（2）逆損益計算書、課題明細、リバース財務ツリーの作成
3．収益モデルとプライシング（1）収益モデルの5W1H（2）3つのプライシングメカニズムとその戦略（3）
コストを減らし価値を増やせる要因の可視化（戦略キャンパス）
4．多くの利害関係者との間で交換される価値の可視化（価値交換マップ）（1）
フロント/バックエンドのステークホルダー（2）
ステークホルダー間で交換、共有、伝達される8つの価値
5．おわりに（1）サービスデザインツールのご紹介

容¥38,500

受講料

e ラーニングeeラーニングを修了しているか、または同等の知識があること。または、ビジネスモデルキャンバスに関する基本的な知識があること。

4時間

到達目標 ・ITサービスのキャパシティ、可用性、継続性を説明できる。
・キャパシティ、可用性、継続性の基本的な設計が
できる。

容

受講料

運用管理の概要、用語など基礎知識があること。
1．ITサービスの設計の概要
2．可用性管理の設計
3．キャパシティ管理の設計
4．継続性管理の設計
5．情報セキュリティの設計
6．修了試験

2日間

マシン実習

・ターゲットとする業界における主要活動のゴールを達成するための重要な成果（ニーズ）を収集し、その成果の実現を阻む課題（障壁／制約）を特定できる。
・特定された課題を解決し、成果を実現するために、IoT
テクノロジーを活用してヒト、モノ、データ（リソース）を結び付けるためのソリューションを、顧客（ビジネスユーザー）が理解可能な言葉で説明できる。
・顧客の成果（ROI含む）に連動した収益モデルを含む自社のビジネスモデルの全体像を描ける。
・新規事業、新サービスを作ることを求められているが、どう検討すればいいか分からず検討の枠組みがまず欲しいと感じている方。
・ビジネスモデルキャンバスにおける顧客価値の検討を終え、実現可能性を検討することでビジネスモデルをブラッシュアップしたい方。

前提知識 「顧客価値発見とビジネスモデルのデザイン」
コースを修了しているか、または同等の知識があること。または、ビジネ
スモデルキャンバスに関する基本的な知識があること。

内容

1．はじめに（1）成果経済の到来（2）成果指向型サービスデザインの基本的なアプローチ
2．サービス実現上の正しい課題を発見する（1）サービスを実現するための内部プロセスを明らかにする（2）望ましい成果に対する仮説を立てる（3）成果の実現を阻む課題の仮説を立てる
3．解決方法をデザインする（1）
ヒト、モノ、データを明らかにする（2）
データをビジネス上の意思決定と結びつける
4．おわりに（1）実務活用に向けて（2）サービスデザインツールのご紹介¥38,500

到達目標

対象者

前提知識
内

デジタル導入セールス /
フロントサービス

イノベーション

データサイエンス

休講

モノづくり事業をベースとした
高収益サービスの創生法−Product-Service Systems（PSS）−

プロセス /
プロダクト

容

高い競争力を有する創造性豊かな製品とサービスの統合を実現し、市場に対してイノベーションをもたらすProduct-Service Systems（ PSS）のスキルを身につける。
製品およびサービス事業に関して、イノベーションの実現手法を求めている事業企画、設計開発、品質保証、生産管理、営業、保守部門の方。
特に必要としません。
1．PSSとデザイン思考の概論
2．PSSビジネスゲームEDIPSの体験
3．ペルソナモデルによる顧客像の明確化
4．顧客シナリオの構成
5．バックキャスティング
6．顧客シナリオからの要求価値抽出
7．PSS設計解の実現に向けた移行プランの検討¥198,000e ラーニングe インターネット接続による自己学習
コースの詳細（ 開催時間や注意事項など）
・最新情報・お申し込みは▶▶▶ https://www.hitachi-ac.co.jp/
グループ演習を中心とした研修
座学による研修
自習書による独習e
グループ演習グループ演習デジタルトランス
フォーメーション対象とするサービスを第3次産業によるものに限定せず、製品の製造、販売、保守、終末処理なども含め、サービスを提供者が顧客から対価を得て価値提供する行為であると定義し、サービスを工業製品と同様に工学的に設計する対象として、そのイノベーションデザインを実現するための考え方と手法を学びます。

¥11,000

マシンを使用しながらの研修

対象者

受講料

コースコード HSJ208

グループ演習受講料

マシン実習¥38,500

受講料

ITサービスの設計を行う方。

対象者
前提知識

1．はじめに（1）本講座の焦点（ビジネスモデルにおけるチャネル／顧客との関係）
どのように価値を提供するのかに焦点を当てる（2）
2．モバイル時代における消費者行動の変化（1）4つのマイクロモーメント（2）
マイクロモーメントに対する4つの戦術
3．消費者の行動の流れと背後にある思いの物語（カスタマージャーニーマップ）（1）6つの購買／利用経験のステージ（2）
カスタマージャーニーの描写（3）顧客との交流を支えるチャネルと顧客との関係
4．おわりに（1）実務活用に向けて

容

集合

ITサービスの設計要素として、キャパシティ、可用性、継続性の項目を学習します。サービスレベルに基づくサービス設計の基
礎を身につけます。

内

内

コースコード ITE006＜eラーニング＞
SLAにおけるサービスレベル設計の基礎

到達目標

前提知識 「顧客価値発見とビジネスモデルのデザイン」
コース

しているか、または同等の知識があること。または、ビジネ
スモデルキャンバスに関する基本的な知識があること。

内

1日間

レクチャ

レクチャ

ラーニング

自習テキスト自習テキスト10

イノベーションデ ジタ ルトラン スフォーメー ション

イノベーション

自社の既存ビジネスや業務プロセスといった枠組みにとらわれず、社会課題起点による新たな事業をイノベーティブに検討することや、顧客の現場を観察し真の課題を浮き彫りにするためのデザイン思考に関する領域です。

イノベーション創 出
新たなサービスを創出したい方、自分たちの製品・サービスを軸に、モノからコトへとビジネスを変化させたい方
レベル1

HSE133

レベル2

e ラーニング

レベル3

思考力/
考え抜く力

視座を高めるシステムシンキング

デジタルトランス
フォーメーション

音声なし 説明文有6.5 時間HSV224

オンライン

イノベーティブ思考−事業創出プロセスを通じて学ぶ−

デジタル導入グループ演習

2 日間

HSJ163集合

セールス /
フロント
サービス

クリエイティブシンキング
グループ演習イノベーション

1 日間

HSV247

データサイエンス

オンライン

協創型イノベーション開発手法（全体プロセス編）−モノとコトを結び顧客価値創出を実現する−プロセス /
プロダクト

グループ演習

2 日間

または

HSV253

オンライン

協創型イノベーション開発手法（インサイト発見編）−新しい切り口による探索から顧客が気づいていない本質を見抜く−
グループ演習

レベル1
レベル2
レベル3

1 日間

※ HSV 253はHSV 247の研修内容の一部を切り出したものです。
どちらか一方をご受講ください。

：デジタル技術や数理・データサイエンス・AIに関する基礎素養を身に付けたい方 【リテラシーレベル】：デジタル技術やデータを活用することで自社内の業務改善を図りたい方、お客さまのDXに対する課題を見つけ、サービスを企画・提案・実装したい方 【ベーシックレベル】：事業マネジメント・業務改革のためにDXを推進したい方、DXに関するサービスやプロダクトを事業化・サービス化したい方 【アドバンスレベル】

11

イノベーション
オンライン

コースコード HSV224

コースコード HSJ163

集合

イノベーティブ思考−事業創出プロセスを通じて学ぶ−
2日間 【バーチャル・クラスルーム】

オンライン

協創型イノベーション開発手法（全体プロセス編）−モノとコトを結び顧客価値創出を実現する−
2日間 【バーチャル・クラスルーム】

クリエイティブシンキング

グループ演習グループ演習マクロ環境の分析から問題定義、サービスアイディアの創出、
価値検討、ビジネスモデルの評価といった事業創出の一連のプ
ロセスを学習します。各プロセスにおいて、システム思考・デザ
イン思考といったイノベーティブな問題解決を進めるための思考法を使って事業創出に取り組みます。

イノベーションを切り開くために必須となる、クリエイティブなア
イデアを閃くためのプロセスを実践演習を通して体感・学習します。

・仮定義された問題に対して、「なぜそれが問題なのか」を掘り下げて捉えられる。
・イテレーティブかつ解空間を広げながらイノベー
ティブな発想ができる。

・職種、年齢層を問わず、自組織や自分自身がイノ
ベーティブでないと思い込んでいる方。
・自社や自チームをイノベーティブな風土にしてい
く最初の一歩のきっかけをつかみたい方。

対象者

前提知識
内

到達目標 ・クリエイティブなアイデアを閃くプロセスを実体

験を通して理解することができる。
・クリエイティブなアイデアを閃くために必要な思考、行動様式を知ることができる。

対象者
前提知識
内

容

論理的思考の基礎知識があること。
1．イノベーティブ思考に必要な基礎知識
2．マクロ環境の分析
3．サービスアイディアの創出
4．価値検討（Value Chain）
5．ビジネスモデルの評価

容グループ演習

1日間

到達目標 ・事業創出の一連のプロセスを理解できる。

受講料

イノベーション型の商品やサービスの開発は、従来の技術革新
型開発やVOC型開発とは全く異なる開発スタイルです。本講座
では、日本企業の強みや良さを活かした協創型イノベーション
開発手法を、日立製品を題材にした一連の流れ（着眼/観察/ア
イデア検討/効果評価/仮説立案）
を講義とワークショップを通じて学びます。
到達目標

新しいことを考え出したいすべての方。
特に必要としません。
1．なぜ今クリエイティブシンキングなのか？
2．イノベーションと知識創造社会とか何か？
3．IT人財にとってのクリエイティブ、イノベーティブとは？
4．クリエイティブシンキングの実体とは？
5．なぜ、できないのか？どうすれば、できるのか？
6．どうすれば実務で活かせるのか？
7．ワークショップ
8．最後に

対象者

¥44,000¥96,800

受講料

コースコード HSV247

前提知識

内

容

受講料

日立グループに求められている『イノベーション型
商品やサービスの開発』は、従来型の技術革新型開発（発明型）やVOC型開発（改善型）とは全く異なる思想の開発スタイルです。本講座では、日本企業の強みや良さを活かして実践出来る（ 凡人だが皆がプロの集団）、イノベーション開発の考え方ややり方（ 協創型イノベーション開発手法）を、講義だけでなく、日立製品を題材にした一連の流れ（着眼/観察/アイデア検討/効果評価/仮説立案）をワークショッ
プを通じて学びます。
社会イノベーション事業の核となるイノベーティブ
な製品やサービスを創生しようとしている事業企
画、設計開発、品質保証、生産管理、営業、保守部門の部長、課長、主任技師・主任研究員、技師・研究員など。
自部門のビジネス、製品、サービスの内容や、対象としている顧客の内容を理解していること。
1．イノベーションとは何か？
2．ワークショップ（顧客価値創造）
2-1 顧客特定
2-2 潜在課題可視化
2-3 アイデア出し
2-4 べネフィット定義
2-5 概念モデル（仮説）定義
2-6 方法洗い出し

デジタルトランス
フォーメーション
デジタル導入セールス /
フロント¥138,600
サービス

イノベーション

オンライン

グループ演習

1日間

データサイエンス

コースコード HSV253

協創型イノベーション開発手法（インサイト発見編）−新しい切り口による探索から顧客が気づいていない
本質を見抜く−【バーチャル・クラスルーム】

プロセス /
プロダクト

イノベーション型ビジネスを生み出す際に、最初の段階で遭遇する3つの壁を乗り越えるやり方について、講義とワークショップにて研修を行います。
第１の壁：自分たちの常識の可視化＜アンラーン（学びほぐし）＞
参加者の事業（製品やサービス）を対象に、自分たちには見えていな
い「自分たちの常識を可視化」するやり方について学びます。
第２の壁：新しい切り口の発見＜リフレーム＞
可視化された常識の壁を乗り越える、「新しい切り口」の見つけ方について学びます。
第３の壁：顧客インサイトの発見＜インサイト＞
新しい切り口で使用されている、現在の製品・サービスへの顧客の「ウォンツ」「 顕在ニーズ」「 潜在ニーズ」分析では見出せない、顧客が気付いてないインサイトを発見するやり方について学びます。
※このコースは「(HSV247)協創型イノベーション開発手法（全体プロセス編）−モノとコトを結び顧客価値創出を実現する−」の研修内容の一部を切り出したものです。HSV247をご受講済みの方はご注意ください。
到達目標

イノベーション型ビジネスや製品・サービス開発に携わる企画、営業、研究開発、設計、製造部門の方々。
※このコースは「（HSV247）協創型イノベーション開発手法（全体編）−モノとコトを結び顧客価値創出する、イノベーション開発の一連を学ぶ−」の研修内容の一部を切り出したものです。このコースをご受講済
みの方はご注意ください。

対象者

前提知識

内

容

受講料

考え方とやり方を理解し、自部門のビジネスや製品・サービスに当てはめて実施できるようになる。

自部門のビジネス、製品、サービスの内容や、対象としている顧客の内容を理解していること。
1．講義 −イノベーションビジネスや製品・サービスを開発する際に最初に遭遇する3つの壁と、乗り越える考え方・やり方について
2．グループワーク1 −自分達の製品・サービスを対象に、自分達では見えていない常識の壁を可視化する
3．グループワーク2 −可視化された常識の壁の中から、競合他社が超えていない、自分達が乗り越えたい壁を選択して、それを超える新しい切り口を発見する
4．グループワーク3 −発見した新しい切り口で使用されている現在の製品・サービスへの顧客の要望を深堀して、それを俯瞰して顧客が気付いていないイン
サイトを発見する¥66,000

マシン実習

マシン実習

マシンを使用しながらの研修

e ラーニングe インターネット接続による自己学習
コースの詳細（ 開催時間や注意事項など）
・最新情報・お申し込みは▶▶▶ https://www.hitachi-ac.co.jp/
グループ演習を中心とした研修
座学による研修
自習書による独習e
グループ演習グループ演習

レクチャ

レクチャ

ラーニング

自習テキスト自習テキスト12

データサイエンス

デ ジタ ルトラン スフォーメー ション

データサイエンス

顧客や自社の経営・業務について、データドリブンに
改革・改善するために、課題解決手法、データ分析手法、
AI、機械学習など、データサイエンスに必要なビジネス・サイエンス・エンジニアリングに関する領域です。

A Iリテラシー
レベル1

レベル2

レベル3

レベル2

レベル3

デジタル導入

AIE008e ラーニング

AI・データサイエンス基礎

デジタルトランス
フォーメーション

6 時間

AIE012e ラーニング

AIリテラシー
−AI技術の概要と活用事例−
音声有 説明文なし

デジタル導入セールス /
フロント

音声有 説明文有

20 時間

ビジネス
レベル1

サービス

HSV175

イノベーション

オンライン

データ利活用のパターンとビジネス着想データサイエンス
プロセス /
プロダクト

レクチャ

0.5 日間AIE007e ラーニング

AIマーケティングの基礎
2 時間

音声有 説明文なし

e ラーニング

AIE010

HSV198

AIの活用におけるマネジメント
入門−データ分析の役割と法令やAI倫理の注意点−
音声なし 説明文有

オンライン

定量分析のスキル

8 時間

レクチャ

2 日間

データサイエンス
レベル1

DBE062

レベル2

e ラーニング

HSE116

Excelによる問題解決のためのデータ分析
音声有 説明文有e ラーニング

データ分析手法の
理論と適用

7 時間

HSV109または

音声有 説明文有

14 時間

DBE052e ラーニング

レベル3

オンライン

データ分析手法の理論と適用−ビジネスにおける統計的手法活用の広がり−
マシン実習

2 日間

DBV153

オンライン

または

OAV049オンライン

Excelによる問題解決のためのデータ分析
マシン実習

テキストマイニング入門−プログラミングレスで学ぶ
テキストデータ分析の勘所−

自然言語処理基礎

1 日間

音声なし 説明文有10.5 時間

HSV211

オンライン

マシン実習

1 日間

デジタル導入

AIE009e ラーニング

日本ディープラーニング協会（JDLA）G検定取得対策講座（Study-AI社）
音声有 説明文なし

レベル1
レベル2
レベル3

24 時間

BI活用事例に学ぶ
分析提案の進め方
マシン実習

1 日間

：デジタル技術や数理・データサイエンス・AIに関する基礎素養を身に付けたい方 【リテラシーレベル】：デジタル技術やデータを活用することで自社内の業務改善を図りたい方、お客さまのDXに対する課題を見つけ、サービスを企画・提案・実装したい方 【ベーシックレベル】：事業マネジメント・業務改革のためにDXを推進したい方、DXに関するサービスやプロダクトを事業化・サービス化したい方 【アドバンスレベル】

13

データサイエンス

データサイエンス
データ処理・可視化
レベル1

レベル2

DBE050e ラーニング

DBE051

Pythonの基礎とデータ分析ライブラリ
音声なし 説明文有

16 時間

DBV100オンライン

e ラーニング

データ加工基礎
音声なし 説明文有6.5 時間DBE038e ラーニング【スキル定着】Pythonでのデータ可視化−オープン環境を活用した実装力の磨き方−

データビジュアライゼーション
基礎
マシン実習

レベル3

1 日間

音声なし 説明文有4 時間

機械学習・ディープラーニング
レベル1

レベル2

DBE049e ラーニング

機械学習 基礎知識編−初めてでもOK！
データ分析を身近に−音声有 説明文有

9 時間

デジタルトランス
フォーメーション

レベル3

DBV120オンライン

機械学習 ケーススタディで学ぶ
実践編−製造物の種類判別と生産設備の故障予兆−
マシン実習

デジタル導入セールス /
フロント

2 日間

サービス

AIE005e ラーニング

ディープラーニング入門−AIを学ぶための基礎
知識と実装演習−：日本ディープラーニング協会（JDLA）E資格取得対策講座（Study-AI社）

AIE010e ラーニング

AIの活用におけるマネジメント
入門−データ分析の役割と法令やAI倫理の注意点−
音声なし 説明文有8 時間

音声有 説明文なし

40 時間

AIE006e ラーニング

DBV159

オンライン

テキストマイニング
ケーススタディで学ぶ実践編−自然言語処理による設備点検記録分析編−

イノベーション

1 日間

データサイエンス

マシン実習

プロセス /
プロダクト

ディープラーニング応用−応用数学と機械学習・
深層学習実践−：日本ディープラーニング協会（JDLA）E資格取得対策講座（Study-AI社）
音声有 説明文なし

170 時間音声有 説明文有 ：説明画面と説明文（音声あり）で学習するタイプのeラーニングです。
（説明文を音声で聞くことも可能です）

音声有 説明文なし ：収録した講義画面と講師の音声で、集合研修に参加しているような臨場感ある受講ができるタイプのeラーニングです。
（音声再生環境が必須です）

音声なし 説明文有 ：説明画面と説明文（音声なし）で学習するタイプのeラーニングです。
（音声再生環境は不要です）

14データサイエンスe ラーニング

コースコード AIE012＜eラーニング＞
AIリテラシー
−AI技術の概要と活用事例−

eeラーニング

20時間

AIの技術やAI活用に関するリテラシーについて、学習します。
到達目標 ・データの活用方針を理解し説明できる。

・AIで解決すべき課題の提起ができる。
・顧客へ技術について説明できる。
・AIエンジニアと会話ができる。
・AI構築の委託先と連携できる。
・構築できたAIの継続的な運用ができる。
AIがどんなものなのか、何ができるのかを知りたい方。知ったうえで、活用提案をする方。

対象者

前提知識
内

デジタルトランス
フォーメーション
デジタル導入

0.5日間＜eラーニング＞
AIマーケティングの基礎

2時間

・実際にAIを使ってどう解決するのかの概要が分かる。
・AI開発導入におけるリスクを理解できる。
・AIデータ分析ツールのメリット・デメリットを理解できる。
・AI導入決定後の具体的な行動について理解できる。

・自分のドメインや担当顧客でのデータ利活用を発想できる。
・顧客と一緒に発想するワークショップのファシリテーションを自分がやってみようと思える。
フロント業務を行っており、事業案やサービス案を顧客と一緒に考える必要のある方、データを利活用したサービス提案をしなくてはいけないが顧客側でももやもやしており、着想のきっかけをつかみ
たい方。

対象者

内

対象者

特に必要としません。

前提知識

1．はじめに
2．パターン （1）入力の手間を無くせる
3．パターン （2）行かなくても確認できる
4．パターン （3）判断を肩代わりする
5．パターン （4）未然に防げる
6．パターン （5）改善のサイクルが素早く回る
7．パターン （6）最適配分してくれる
8．パターン （7）問題と解決策を引き合わせる
9．パターン （8）利害が一致する
10．パターン （9）タイムリーにコンタクトできる
11．そして実務へ

容セールス /
フロント

前提知識
内

容

受講料

・AIを活用したデータドリブンなマーケティングを展開したいと考えている方。
・業務でAIを導入・活用したい方。
・AI が実際のビジネスにどう活用されているのか知りたい方。
・AI を使って何かやってみたい、ビジネスに役立てたい方。
AI、機械学習の基礎的な知識があること。
1．AIマーケター育成コース（1）AIをマーケティングに活用するノウハウ
2．マスクド・アナライズの「 AIビジネス活用を考える」（1）AIをビジネスに活用する時に考えること（2）導入後の注意点¥39,600¥28,600

受講料

サービス

e

eラーニング

到達目標 ・データ利活用の事例をパターン化して理解できる。

¥55,000

受講料

データ利活用のパターンとビジネス着想【バーチャル・クラスルーム】

コースコード AIE007

IoTの事例は昨今たくさんあります。ただ、いくら事例を見ても、 「AIをマーケティングに活用するノウハウ」がわかる入門コース
それだけでは自分のビジネスにおける活用は思いつきません。 です。マーケティング業務とAIができることを具体的に関連付事例で示されるのはそのビジネス、その状況での非常に具体的
けて情報を整理し、「AIマーケター」へとステップアップするたな話であって、自分のビジネスとは何から何まで条件が違うのでめの知識を身につけます。また、AIをビジネスに活用する時にすから、どの箇所を参考にすればいいのか分かりません。適度考えたいことや、導入後の注意点などを紹介します。なぜAIを、に同じところと違うところが混在する抽象化が着想には必要と業務システムなど従来のITと同じように考えてはいけないかをなります。このコースでは、データ利活用を9パターンに抽象化理解します。
し、具体的な利活用例とそれらを抽象化・整理したパターンを
到達目標 ・マーケティング活動のどんなフェーズにAIを活用
交互に見ることで、自らのビジネスに置き換えたデータ利活用のできるのか分かる。
アイディア着想ができます。

特に必要としません。
1．AIを利用する目的
2．AI技術の変遷
3．AIの定義
4．応用分野と活用事例
5．適切な組織設計
6．ビジネスサイドの要件
7．契約と知的財産
8．機械学習とは
9．深層学習とは10．データ関連技術
11．人工知能をめぐる動向
12．機械学習の手法
13．ディープラーニングの概要・手法
14．ディープラーニングの研究分野

容

レクチャ

e ラーニング

コースコード HSV175

オンライン

イノベーション

データサイエンス
プロセス /
プロダクト

オンライン

レクチャ

2日間

e ラーニング

コースコード HSV198

定量分析のスキル【バーチャル・クラスルーム】

問題発見と解決の具体的な流れに従い、お客さまの課題を捉え、提案・解決する能力を学習します。演習での失敗、気付き、
成功体験を通して、大量データに自身が惑わされず何を読み取り、どう扱うか学習します。
到達目標 ・問題発見・解決のプロセスを理解し、問題を定量

eeラーニング

7時間

・論理的思考を活用しながらビジネスにおける課題を数値的に捉えたい方。
・大量のデータを読み解き、企画・提案につなげたい方。

前提知識 「ロジカルシンキング基礎」
eラーニングコースを修容

受講料

1．はじめに（ ケース学習の概要と経験学習のご説
明）
2．目的の明確化と意味合いの抽出の重要性
3．仮説立案の重要性と合理的決定の方法
4．仮説立案、解析準備、解析・検証のサイクル
5．そして実務へ ‐ 実務での適用に向けた分析計画 ‐6．2日間の振り返り¥82,500

マシンを使用しながらの研修マシンを使用しながらの研修

1日間

Excelによる問題解決のためのデータ分析【バーチャル・クラスルーム】

到達目標 ・データ分析のプロセス（データを読むことで問題を把握し、原因仮説を立て、データによって検証し、実際に行動に移す施策を決め、実行した施策をデータで評価する）
を理解できる。
・データ分析のための可視化（グラフ）の種類と各グラフを使った分析の計画に立て方、各グラフの作
り方、読み方を理解できる。
・自分の業務でのダッシュボード案を考えることが
できる。

対象者

前提知識
内

容

・Excelのデータを用いて、問題解決のためのデータ分析における基礎的なスキルを修得したい方。
・データは手元にあるが、その活用方法を模索している方。
特に必要としません。

グループ演習を中心とした研修グループ演習を中心とした研修¥19,800

レクチャ
レクチャ

レクチャ
レクチャ

座学による研修座学による研修

把握し、原因仮説を立て、データによって検証し、実際に行動に移す施策を決め、実行した施策をデータで評価する）
を理解できる。
・データ分析のための可視化（グラフ）の種類と各グラフを使った分析の計画に立て方、各グラフの作
り方、読み方を理解できる。
・自分の業務でのダッシュボード案を考えることが
できる。

対象者

前提知識

1．はじめに
2．分析によって問題を見つける
3．分析によって原因を考えるのを助ける
4．分析によって施策の効果を確かめる
5．自分の業務への適用に向けてグループ演習グループ演習グループ演習グループ演習マシン実習

到達目標 ・データ分析のプロセス（データを読むことで問題を

受講料

マシン実習
マシン実習

マシン実習
マシン実習

＜eラーニング＞
Excelによる問題解決のためのデータ分析

コースコード OAV049

業務で利用するデータをどのように分析し、問題解決につなげ
るか、一連の分析プロセスを理解しながら、Excelの分析機能を用いて学習します。

了しているか、または同等の知識があること。

内

オンライン

業務で利用するデータをどのように分析し、問題解決につなげ
るか、一連の分析プロセスを理解しながら、Excelの分析機能を用いて学習します。

的に捉えられる。
・お客さまのビジネス上の課題を構造的に捉え企画・提言ができる。

対象者

コースコード DBE062

内

容

受講料

・Excelのデータを用いて、問題解決のためのデータ分析における基礎的なスキルを修得したい方。
・データは手元にあるが、その活用方法を模索している方。
特に必要としません。
1．はじめに
2．分析によって問題を見つける
3．分析によって原因を考えるのを助ける
4．分析によって施策の効果を確かめる
5．自分の業務への適用に向けて¥37,400

ラーニング
ee
ラーニング
ee インターネッ
ト接続による自己学習
インターネット接続による自己学習

eラーニングeラーニング

自習テキスト自習テキスト

自習書による独習
自習書による独習

自習テキスト自習テキスト15

データサイエンスe ラーニングe

コースコード HSE116＜eラーニング＞
データ分析手法の理論と適用

eラーニング

14時間

データ分析の理論や作業スキルに加え、各分析手法を適用する際の考え方も学習します。データを手に入れてからレポートとするまでの一連の頭と手の動かし方を学習します。
到達目標 ・分析の目的と仮説を分析手法適用のインプットに反映できる。
・分析結果から意味を抽出し、提案や企画に活かすことができる。
・統計における各種数式の意味が理解できる。
・Excelを用いて効率よく分析ができる。

・データ分析におけるExcel活用を学びたい方。
・Excel操作に留まらず、データ分析の考え方のポイントを知りたい方。
・「データ分析手法の理論と適用」
コースをじっくり再学
習したい、集合コースを受ける前に基礎知識を身につけておきたい方。
・じっくり自分のペースで学習したい方。

対象者

前提知識

内

Excelの基本的な操作経験があること。かつ、「ロジカ
ルシンキング基礎」eラーニングコースを修了している
か、または同等の知識があること。
（20年度まで開講しておりました「ロジカルシンキング基礎」をご受講の方は同等とみなします）
1．はじめに（データ分析力/分析計画/分析の掘り下げ）
2．データ分析手法の分類
3．QC手法の適用（1）
ヒストグラムと基本統計量（2）管理図の活用（時系列図）（3）パレート分析 （4）散布図と単回帰分析（5）
クロス集計とアソシエーション分析
4．多変量解析の適用（1）重回帰分析（2）数量化理論I類（3）判別分析（4）
ロジスティック回帰分析（5）決定木分析（分類木）（6）クラスター分析（k-means法）（7）主成分分析
5．確率と検定の適用（1）確率分布と検定手法の分類（2）区間推定（3）t検定（平均値の差の検定）（4）
χ2検定（独立性の検定）（5）F検定（等分散の検定）
6．そして実務へ

容¥36,300

受講料

オンライン

マシン実習

1日間

コースコード HSV211

データ分析手法の理論と適用−ビジネスにおける統計的手法活用の広がり−
2日間 【バーチャル・クラスルーム】

マシン実習

このコースでは、ビッグデータの分析やデータマイニングの根底にある、データ分析の理論や作業スキルを学習します。
また、理論や作業スキルにとどまらず、各分析手法をビジネス
データに適用する際の考え方もあわせて学習します。
例えば、分析手法適用の際のインプットデータは、目的や仮説に基づいて抽出する必要があります。また、アウトプットの図表
からは、「だから何が言えるのか」という、提言につながる考察を抽出する必要があります。このような、データを入手してからレポート作成するまでの一連の思考過程と作業を、Excelを利用した演習を通して学習します。

対象者

データ分析におけるExcel活用を学びたい方、Excel
操作にとどまらずデータ分析における考え方のポ
イントを知りたい方。

容

受講料

1．データ分析手法の分類（1）目的によるデータ分析手法の分類（2）
データの種類によるデータ分析手法の分類
2．データ分析手法（1）分析のアウトプットの意味を考える（2）分析のインプットデータをどうすべきか考える（ヒストグラム/基本統計量/時系列分析/パレート分析/単回帰分析/散布図/重回帰分析/
数量化I類/主成分分析/判別分析/クラスター分析）
3．確率と検定（1）区間推定（2）検定（t検定/独立性の検定/分散分析）（3）
シミュレーションへの確率分布の適用
4．そして実務へ

マシン実習

1日間

コースコード DBV153

テキストマイニング入門−プログラミングレスで学ぶテキストデータ分析の勘所−【バーチャル・クラスルーム】

内

容

受講料

・テキストマイニングの流れを理解し、分析を実行できる。
・テキストマイニングを進めるうえでの注意点を説
明できる。

対象者

特に必要としません。
1．はじめに2．BIツールを中心とした分析提案の進め方（1）分析提案のプロセス（要件ヒアリング/概念検証/提案スペックの確定/見積の作成）（2）分析提案事例（特定APPへの帳票・分析機能追加/既存BI環境のリプレース/SaaS型サービスへの機能付加/UPへの分析機能追加）¥59,400

前提知識
内

容

受講料

前提知識

内

受講料

・業務上扱う分析データにテキストデータが多い方。
・テキストマイニングツールを活用した分析提案を検討している方。
・テキストマイニングツールの社内導入を検討して
いる方。

マシン実習

¥66,000

1日間

コースコード DBV159

テキストマイニング ケーススタディで学ぶ実践編−自然言語処理による設備点検記録分析編−【バーチャル・クラスルーム】

対象者¥41,800

グループ演習

ラーニング

サービス

データサイエンス
プロセス /
プロダクト

容・テキストマイニング業務を担当する方、またはしたいと考えている方。
・テキストデータがどのように利活用できるのか事例を知りたい方。
・テキストデータの活用提案にあたり、実際のテキス
トマイニングがどんな作業になるかを知っておく必要がある方。
・テキストマイニングを活用して自社や顧客の課題
解決をめざす方。
データ分析の基礎的な知識があること。
1．テキストマイニングの概要・事例紹介
2．KNIMEの紹介・使い方
3．テキストマイニング基礎知識とハンズオン
4．テキストマイニングケーススタディ¥77,000e ラーニング

レクチャ

レクチャ

セールス /
フロント・テキストマイニングの活用が適した課題を見極め、適切に分析プロセスを設計できる。
・テキストデータを分析用のデータセットとして磨き上げることができる。
・分析結果から意味を抽出し、提案や企画に活かすことができる。

e インターネット接続による自己学習
コースの詳細（ 開催時間や注意事項など）
・最新情報・お申し込みは▶▶▶ https://www.hitachi-ac.co.jp/
グループ演習を中心とした研修
座学による研修
自習書による独習e

グループ演習デジタル導入到達目標 ・テキストマイニングの一連の流れが理解できる。

特に必要としません。
1．テキストマイニングとは
2．テキストマイニングの進め方
3．グループ演習
4．応用事例紹介
5．分析事例に見る勘所

デジタルトランス
フォーメーション

このコースでは、テキストマイニングの基礎スキル、事例をもとにした実践スキルを身につけます。テキストデータを入手してから分析結果を解釈し、報告レポートを作成するまでの一連の思考過程と作業を、事例とケーススタディを通して学習します。生成
AIとテキストマイニングを比較し、分析課題に基づいた適切な技術の選択、実際のプロジェクトでの使い分けも学習します。このコースでは、データ分析プロセス（Crisp-DM）に基づいたテキ
ストマイニングの進め方、結果の解釈・活用を中心に学んでいただくため、分析ツールはGUIベースで作業できるKNIMEを主に活用します。

受講料

マシン実習

1．自然言語処理基礎（1）文章の単語分割と正規化（2）自然言語のベクトル表現
2．日本語テキストのトピック抽出（1）形態素解析（2）単語の類似性から発話の特長（3）単語の連続性から発話の特長
3．自然言語処理を用いた質問応答（1）基礎編：自然言語処理における深層学習（2）実践編：回答文選択システムの実装

イノベーション

内マシンを使用しながらの研修

Pythonの基礎的な知識と、基本的なライブラリ（NumPy、Pandas算）、Matplotlibなど）についての知識があること、もしくは「Pythonの基礎とデー
タ分析ライブラリ」
ｅラーニングコースをを修了しているか、同等の知識があること。

容

前提知識

マシン実習

・自然言語処理の基本に興味のある方。
・深層学習を用いた自然言語処理に興味のある方。

対象者

オンライン

到達目標 ・テキストマイニングの基礎技術を説明できる。

前提知識・単語の類似性や連続性から発話の特長を捉えるモデルを実装できる。
・自然言語処理における深層学習の概要について理解できる。
・RNN、LSTMの概要について理解できることができる。
・基本的な回答文選択システムを構築することができる。

¥82,500

到達目標 ・BIツールで何ができるか理解できる。

・データ分析の企画・提案をする/される立場の方。
・BIツールを活用した分析提案を検討および実行している方。
・BIツールの社内導入を検討および実行している方。

＜eラーニング＞
自然言語処理基礎

到達目標 ・自然言語処理の概要について理解できる。

了しているか、または同等の知識があり、かつExcelの基本的な操作経験があること。

内

コースコード DBE052

自然言語処理について学びます。文章を数値に変換する手法を学び、教師あり学習（分類）を使ってカテゴリ分類を実践します。
また、自然言語処理とネットワーク分析により、日本語テキスト
からトピック（話題）を抽出し特性を把握する方法を学びます。さらに、ニューラルネットワークモデルを用いた自然言語処理における、前処理、具体的手法を、質問応答システムを作成しながら解説し、実装します。

前提知識 「ロジカルシンキング基礎」
eラーニングコースを修テキストマイニングツールの基本技術を学習します。テキストマ
イニングの分析の流れを、テキストマイニングツールを使いながら体感します。また事例を通じ、テキストマイニングを進める
うえでの勘所を理解します。なお、テキストマイニングツールは「CoreExplorer」
を使用します。

対象者

10.5時間反映できる。
・分析結果から意味を抽出し、提案や企画に活かすことができる。
・統計における各種数式の意味が理解できる。
・Excelを用いて効率よく分析ができる。

データ活用提案をする際には、顧客要望や顧客の持つデータのパターンに応じて、分析のストーリーを提示できる必要があります。このコースでは、どのような点に注意して提案活動を進めていくのかを実例の紹介・BIツール（QlikSense）
を用いた演習を交えて学習します。

・データを前にして、ステークホルダに提示する可視化（図表）が複数パターンイメージできる。

eeラーニング

到達目標 ・分析の目的と仮説を分析手法適用のインプットに

オンライン

BI活用事例に学ぶ分析提案の進め方【バーチャル・クラスルーム】

e ラーニング

コースコード HSV109

オンライン

自習テキスト自習テキスト16

データサイエンスe ラーニングe

コースコード DBE050＜eラーニング＞
Pythonの基礎とデータ分析ライブラリ

eラーニング

16時間

機械学習で最も使われるプログラミング言語「Python」の基礎を学びます。文字の出力、変数の概要、条件分岐、ループなど、「Python」の基本的な使い方を身につけます。また、「Python」のベクトルや行列計算を高速に行うためのライブラリ「NumPy（ナンパイ）」の基礎、データ分析用ライブラリ「Pandas（ パンダス）」の基礎を学びます。さらに、Matplotlibを用いてデータを可視化する方法を学びます。折れ線グラフ、円グラフ、ヒストグ
ラム、3Dグラフを作成を学びます。
到達目標 ・Pythonの基本的な操作ができる。

・NumPyの概要について理解できる。
・NumPyの基本的な操作ができる。
・Seriesの生成などPandasの基本的な操作ができる。
・DataFrameの連結・結合などのPandasの応用的な操作ができる。
・グラフの種類やそれぞれの長所を理解できる。
・Matplotlibを使用して、さまざまなグラフを作成できる。

・Pythonを体系立てて学習したい方。
・機械学習を実装したい方。
・定量データ解析やデータの可視化、グラフの作成をしたい方。

対象者

内

コースコード DBE051

e＜eラーニング＞
データ加工基礎eラーニング

6.5時間

1．はじめてのPython（1）Pythonについて、変数と型、プログラミング
らしい処理
2．Python基礎（1）
はじめに、複数の値を持つ型、for文によるループ処理、関数、クラス、ライブラリ
3．ライブラリ「NumPy」基礎（数値計算）（1）NumPyによるベクトル、行列計算
4．ライブラリ「Pandas」基礎（表計算）（1）Pandasによる数表、時系列計算
5．ライブラリ「Matplotlib」基礎（可視化）（1）Matplotlibによるデータ可視化

容デジタル導入セールス /
フロントサービス¥88,000

受講料

オンライン

1日間

到達目標 ・機械学習における前処理の概要について理解できる。

・lambda式やリスト内包表記を使用できる。
・DataFrameを用いたデータクレンジングができる。
・OpenCVを使用して、画像の前処理ができる。
・欠損値、外れ値、不均衡データの取り扱いについて理解できる。

前提知識

内

Pythonの基礎的な知識と、基本的なライブラリ（NumPy、Pandas算）、Matplotlibなど）についての知識があること、もしくは「Pythonの基礎とデー
タ分析ライブラリ」
ｅラーニングコースを修了しているか、同等の知識があること。

プロセス /
プロダクト

到達目標

役立つ可視化の計画を考える思考プロセスを理解できるオープンソースのアプリケーションを活用したデータの可視化の実装の手順のイメージを持てる（※ただし実装のためのプログラミングが中心ではございませんのでご注意ください）
。

対象者

前提知識

内

容

1．データクレンジング（1）lambdaやmapなどの便利なPython記法（2）DataFrameを用いたデータクレンジング（3）OpenCVの利用と画像データの前処理
2．機械学習におけるデータ前処理（1）機械学習における前処理概要（2）
データの取得（3）欠損値・外れ値・不均衡データの取り扱い（4）
データの変換容¥44,000

受講料

イノベーション

データサイエンス

データ可視化について、計画の立てるプロセス・各手順での考え方を学習します。オープンソースのアプリケーションを使用したデータの可視化手順を学習します。
※このコースはデータ可視化の「考え方」の基礎です。研修ではPythonを扱いますが、実装のプログラミングスキル向上は対象としておりませんのでご注意ください。また、Pythonのプロ
グラミングスキルがあることはこのコース受講の必須条件ではありません。

・データクレンジングの考え方を学習したい方。
・画像データの前処理を学習したい方。
・Pythonを使った機械学習におけるチューニングを学習したい方。

対象者

受講料

e ラーニングeeラーニング4時間

e ラーニング

コースコード DBE038＜eラーニング＞【スキル定着】Pythonでのデータ可視化−オープン環境を活用した実装力の磨き方−eeラーニング

9時間

コースコード DBE049

データの可視化スキルを必要とする方。例えば、オー
プンデータの有効活用のために幅広いユーザに使いやすい画面での公開を考える必要がある、データ利活用の提案や構築において一般的なチャートとは異なる魅せ方を必要とする、データ開示系のデータを利活用した新サービスを考案する必要がある方。
プログラミングについてコードが読める程度の基礎知識があること。
1．データビジュアライゼーション概要（1）
データビジュアライゼーションとは何か、なぜ
必要なのか
（2）
どのようにすればデータビジュアライゼー
ションは実現できるか
2．データビジュアライゼーションの基本（1）何を表現するか（2）
どう表現するか
3．Webアプリを使った実装方法（1）実装ワークフローに沿った実装（2）
スキルアップのための試行錯誤の進め方（3）今後の学びのために役立つアプリの紹介
4．可視化計画の立て方
5．まとめ（1）今後のスキルの磨き方¥53,900

オンライン＜eラーニング＞
機械学習 基礎知識編−初めてでもOK！データ分析を身近に−コースコード DBV100

データビジュアライゼーション基礎【バーチャル・クラスルーム】

マシン実習

データクレンジングとは、機械学習モデルにデータを読み込ませるために、データの欠損値や画像の前処置を行う手法です。
CSVデータの扱い方や欠損値の処理、OpenCVを用いた画像加工の方法などを学びます。また、Pythonで機械学習を行う際に必要となるさまざまな前処理を学びます。CSV・Excel・DB
からのデータの取得、欠損値への対応方法、不均衡データの調整方法、データのスケール調整や、縦持ち横持ち変換など、実務で必須となる前処理を、ライブラリを使ったコード例を確認しながら修得します。

特に必要としません。

前提知識

デジタルトランス
フォーメーションe ラーニング

コースコード DBV120

機械学習 ケーススタディで学ぶ実践編−製造物の種類判別と生産設備の故障予兆−
2日間 【バーチャル・クラスルーム】

マシン実習

さまざまなデータ可視化の実装を通して、実践で使えるレパート
このコースは、データマイニングの代 表的な方 法 論である 「機械学習 基礎知識編−初めてでもOK！データ分析を身近にリーを増やします。繰り返し実装することで、Pythonでのデータ 「CRISP-DM」に沿って、予測モデルを構築する一連の流れお−」eラーニングコースで学んだ手法を駆使してモデル構築の活用の流れの定着を図ります。Python実行環境はJupyterです。 よびモデルを構築するために必要な各種分析手法を学習しま
ケーススタディを行います。ケーススタディは2種類あり、データ
Python実行環境につきましてはご自身で用意をお願いします。
す。ご受講時には、ソフトウェアをインストール可能なPCを用意
分析の結果を大きく左右する「データ磨き（バリューアップ）」のいただくことを推奨します。PCを用意いただくことで、画面の解要所を二段階で修得します。業界動向はじめ現場のリアルなや
到達目標 ・Pythonを使った可視化の実装ができる。
説に従ってソフトウェアをインストールおよびハンズオンで確認り取りなど実践に役立つ情報を提供します。
・オープンな環境を利用してどのように学び（自己しながら学習することができます。このコースを受講することで、到達目標 ・予測モデル構築の一連の流れが理解できる。
学習）を深めればいいか理解できる。
今までよりもデータ分析を身近に感じていただくことができます。
・データの背景にある顧客業務を理解できる。
対象者 ・Pythonのライブラリを活用して可視化の実装を試・預かった生データを分析用のデータセットとして磨き
到達目標 ・データマイニングの基本プロセスを説明できる。
したい方。
上げることができる。
・多変量解析やクラスター分析、
決定木分析など
・Pythonの基本は分かったので腕試ししたい方。
・最適なモデルを決めるため、複数の手法でのパフォー
データマイニングの基本的な手法を説明できる。
マンスを比較できる。
前提知識 「Python入門−データ分析での活用をテーマとして−」コースを修了しているか、または同等の知識（ Pythonを実装できる環境構築やPythonの基本
構文・データ構造の理解）があること。

内

容

受講料

1．データ可視化とは（1）
データ可視化の目的（2）
データ可視化の種類（3）
データ可視化の手順（4）
データ可視化のセオリー（ データインク比、
データ濃度、表現方法の選択）
2．Pythonを使ったデータ可視化の進め方（1）
ライブラリの種類と目的に応じた選択（2）可視化に使える主なWebアプリとその選択（3）学習に使えるオープンデータとソースコード
3．Pythonによるさまざまなデータの可視化の紹介
および実装（1）平行座標プロット（2）散布図行列（3）
ヒートマップ（4）
デンドログラム（5）
ワードクラウド（6）
コロプレス地図（7）ネットワーク図（8）
アニメーションバブル図※ご紹介する可視化手法は予告なく変更する場合があります

・データ活用案件において、アナリティクスを担当する必要がある、したい方。
・実際のモデル構築がどんな作業になるかを知っておく必要があると思われる方。
・予測モデルの手法を体系的に学びたい方。
・「機械学習 ケーススタディで学ぶ実践編」を受講される方。

前提知識 ・一次方程式の関数（y=f（x））がわかること。

・ソフトウェアのインストールができること。
・平均や分散、標準偏差など基本統計量について理解できていること。

内

容

受講料

マシンを使用しながらの研修マシンを使用しながらの研修

グループ演習を中心とした研修グループ演習を中心とした研修身近に−」eラーニングコースを修了しているか、または同等の知識があること。

内

容

受講料

レクチャ
レクチャ

レクチャ
レクチャ

座学による研修座学による研修・データ分析作業を担当する方、またはしたいと考えている方。
・データ分析提案にあたり、実際のモデル構築がどんな作業になるかを知っておく必要がある方。
・モデリングの検討手順が分からず、データ分析の学習に迷われている方。
・予測モデルの手法を体系的に学びたい方。

前提知識 「機械学習 基礎知識編−初めてでもOK！データ分析を¥39,600

グループ演習グループ演習グループ演習グループ演習対象者

1．データマイニング概要
2．データの理解
3．データの準備
4．モデリング
5．評価と展開¥11,000

マシン実習
マシン実習

マシン実習
マシン実習

対象者

1．はじめに（1）
オリエンテーション（2）基礎知識編（eラーニング）の学習内容のおさらい
2．ケース演習（1）
データから顧客の業務や運用を推測して質問に纏める（2）
データ汚れの有無をデータ検査ノードや各種グラフを使って確認する（3）複数の手法でモデリング（4）精度評価とチューニング
（5）
レポート化
・ケーステーマ例1:製造メーカーにおける種別判
別を99％を超える精度で判別するモデルの構築
・ケーステーマ例2:品質検査におけるばらつきの原因推定モデルの構築
3．おわりに¥108,900

ラーニング
ee
ラーニング
ee インターネッ
ト接続による自己学習
インターネット接続による自己学習

eラーニングeラーニング

自習テキスト自習テキスト

自習書による独習
自習書による独習

自習テキスト自習テキスト17

データサイエンスe ラーニングe ラーニング

コースコード AIE005＜eラーニング＞ディープラーニング入門−AIを学ぶための基礎知識と実装演習−
40時間 ：日本ディープラーニング協会（JDLA）E資格取得対策講座（Study-AI社）

e

eラーニングAIを実装するための基礎について学習します。
到達目標 ・AIの基礎理論を理解し説明できる。

・機械学習に必要なPythonの基礎的な文法を理解し説明できる。
・AIに使われる数学や数式を理解し説明できる。

・0からAIを実装できる基礎を身につけたい方。
・AI実装検定A級の取得をめざす方。
・E資格の取得をめざす方。

対象者

前提知識
内

容

受講料

e

eラーニング

8時間＜eラーニング＞
AIの活用におけるマネジメント入門−データ分析の役割と法令やAI倫理の注意点−「データサイエンス」や「データサイエンティスト」という言葉に興味があるビジネスパーソンを対象とした入門講座です。データ
サイエンスとは何か？データ分析でできること、データサイエン
ティストに求められるスキル、データ分析・AIプロジェクトの進め方について、初心者にもわかりやすく解説しています。
また、AIビジネスにどのような法律が関わることになるのかと、近年議論が高まりつつあるAI倫理に関して、AIの開発・運用プ
ロセスに沿って、その全体像を明らかにします。
到達目標 ・データサイエンスの概要とデータサイエンティスト

がどういった役割を担うかがわかる。
・データ分析・AIプロジェクトの進め方がわかる。
・AIビジネスに関わる法律とAI開発契約について注
意すべき点を把握している。

因数分解など、中学レベルの数学知識を有すること。
1．超AI入門講座（1）AI基礎 1 ‐ ニューラルネットワークの順伝播（実装ベース解説/閲覧のみ）（2）AI基礎 2 ‐ ニューラルネットワークの逆伝播（実装ベース解説/閲覧のみ）（3）AI基礎 3 ‐ 手書き文字の認識（実装ベース解説/閲覧のみ）2．AIを学ぶための本格Python講座（1）
はじめてのPython（2）Pythonの基礎
（3）
ライブラリ
（4）NumPy（5）Pandas（6）MatplotlibとSeaborn（7）Scikit-learn
3．AIを学ぶための本格数学講座（1）基礎数学（2）微分（3）線形代数（4）確率統計e ラーニング

コースコード AIE010

対象者

・データサイエンスやデータサイエンティストの概要を知り、ビジネスにデータサイエンスを生かした
いと考えている方。
・AIプロジェクトのマネジメントや推進を行うにあたっての基礎知識を知りたい方。
・AI開発の発注を検討しており、ビジネスでAIを扱う際に気をつけるべき法律やAI倫理といった知識を身につけたい方。
・これから機械学習の準備を進めるにあたって、教師データを作成する手法を知りたい方。

＜eラーニング＞ディープラーニング応用−応用数学と機械学習・深層学習実践−
170時間 ：日本ディープラーニング協会（JDLA）E資格取得対策講座（Study-AI社）

e

eラーニング

実務で必要な周辺処理や実践手法を中心に、ディープラーニン
グに関する知識や技術を、数理的な基礎原理から体系的に学習します。
到達目標 ・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ができる。
・E資格試験（日本ディープラーニング協会主催）に合格できる知識や技術の基礎を修得する。

対象者

前提知識

内

容

前提知識 ・Excelの基本的な操作ができること。

・「教師データ」の定義と役割を理解していること。
・一般的なプロジェクトマネジメントについての知識を有すること。

内容¥55,000
受講料

1．ビジネス統計学入門
2．AIビジネスの法律入門
3．アノテーション（AIデータラベリング）
4．ビジネスパーソンのためのデータサイエンス入門
5．AIプロジェクトマネジメント
6．AIプロジェクト推進力向上

コースコード AIE006

受講料・ディープラーニングを実装するエンジニアとしての技能を修得したい方。
・E資格試験（日本ディープラーニング協会主催）の合格をめざす方。
高校数学までの数学知識、プログラミング経験を有すること。
※プログラミングの言語は問わない。
1．応用数学
2．機械学習3．深層学習4．開発・運用環境※各項目の詳細は、下記のJDLA Webサイトのシラ
バスをご参照ください。
https://www.jdla.org/certiﬁcate/engineer/
なお、シラバスは定期的に見直しされます。シラ
バス見直しに伴い、このコースへの申込・受講のタイミングで、学習項目、研修時間等が予告なく変更される場合があります。あらかじめご了承く
ださい。
¥341,000

デジタルトランス
フォーメーション
デジタル導入セールス /
フロント
サービス¥132,000

イノベーション

データサイエンス
プロセス /
プロダクト

マシン実習

マシン実習

マシンを使用しながらの研修

e ラーニングe インターネット接続による自己学習
コースの詳細（ 開催時間や注意事項など）
・最新情報・お申し込みは▶▶▶ https://www.hitachi-ac.co.jp/
グループ演習を中心とした研修
座学による研修
自習書による独習e
グループ演習グループ演習

レクチャ

レクチャ

ラーニング

自習テキスト自習テキスト18

プロセス / プロダクト

デ ジタ ルトラン スフォーメー ション

プロセス/プロダクト製造現場におけるデジタル技術の活用による製造ライン・
業務プロセス改革といったオペレーション、エンジニア
リングの高度化や、製品のコネクティッド化など、デジタル技術活用による高付加価値化に関する領域です。

製 造 業 の D Xリテラシー
製造業のDXの基礎知識
レベル1

HSV241

レベル2

レベル3

レベル2

レベル3

オンライン

製造業のDX基礎−スマートファクトリーへの
第一歩−
レクチャ

デジタルトランス
フォーメーション

0.5 日間デジタライゼーションの基礎技術

デジタル導入レベル1
デジタル導入セールス /
フロントサービス

IOE012e ラーニング

デジタル時代に必要なIT技術概説音声有 説明文有

8 時間

DBE066e ラーニング

イノベーション

データサイエンス

量子コンピュータの基礎とビジネス動向プロセス /
プロダクト

音声有 説明文有

IOV001

3 時間

IOV023

オンライン

オンライン

IoT 技術解説−最新技術動向・適用事例編−

IoT概説
レクチャ

0.5 日間レクチャ

0.5 日間IOE011e ラーニング

IOE014e ラーニング

コトづくり現場におけるIoT無線ネットワークの要点と選び方
音声有 説明文有

IoT 技術解説 5 G 編

2 時間

音声なし 説明文有2.5 時間IOE013e ラーニング

デジタル技術（IoT）

IoT 技術解説
IoTネットワーク編
音声なし 説明文有

3 時間

IOE015e ラーニング

IoT 技術解説
セキュリティ編
音声なし 説明文有

3 時間

IOJ025

集合

データサイエンス

AIE012e ラーニング

デジタル導入

AIリテラシー
−AI技術の概要と活用事例−
音声有 説明文なし

20 時間

AIE011e ラーニング

AIE008

マテリアルズ・インフォマティクス（MI）リテラシー講座−データ活用による効率的な材料開発−
2.5 時間SPV080

オンライン

レベル1
レベル2
レベル3

1 日間

3 日間

マシン実習

6 時間

プログラミング・
情報技術

DBV137

オンライン

プログラミング活用術−面倒な定型業務はPythonで自動化しよう−
マシン実習

やってみようDX−ローコードプログラミングによる業務のDX−
マシン実習

e ラーニング

AI・データサイエンス基礎
音声有 説明文有音声有 説明文なし

IoT 活用技術（システム基礎編）

1 日間

RPV021

マシン実習
デジタル
導入

オンライン

Power Platform入門（Power Automate
DesktopによるRPA活用編）
1 日間

RPV025オンライン

ミドル・
アプリケーション
製品

Power Platform入門（Power Appsによるキャンバスアプリ活用編）
マシン実習：デジタル技術や数理・データサイエンス・AIに関する基礎素養を身に付けたい方 【リテラシーレベル】：デジタル技術やデータを活用することで自社内の業務改善を図りたい方、お客さまのDXに対する課題を見つけ、サービスを企画・提案・実装したい方 【ベーシックレベル】：事業マネジメント・業務改革のためにDXを推進したい方、DXに関するサービスやプロダクトを事業化・サービス化したい方 【アドバンスレベル】

1 日間

19

プロセス / プロダクト各業界の業務理解
レベル1

HSE134e ラーニング

レベル2

レベル3

レベル2

レベル3

目的別（コンプライアンス/
業種・業界/ビジネス教養）

サプライチェーンマネジメント（SCM）
基礎−世界標準の知見に基づいた
戦略的SCMの実現へ向けて−
音声なし 説明文有3 時間

エンジニアリング の 高 度 化
レベル1
機械・設計技法

OTV012

オンライン

伝熱工学＋CAE解析＋
機械学習の取り入れた最適化技術
グループ演習0.5 日間

事前学習（eラーニング） 6 時間

デジタルトランス
フォーメーション
デジタル導入オペレーションの 高 度 化
レベル1

DBV144

マシン実習

DBE067

オンライン

数理最適化における定式化の基礎−顧客課題を数式で表す−

レベル2

e ラーニング

数理最適化問題に対する実践的なアプローチ−Pythonで数理最適化
問題を解く−（Aidemy社）

1 日間

音声なし 説明文有DBE049e ラーニング

機械学習 基礎知識編−初めてでもOK！
データ分析を身近に−

4 時間

DBV120

オンライン

データサ
イエンス

機械学習 ケーススタディで学ぶ
実践編−製造物の種類判別と生産設備の故障予兆−

9 時間

音声有 説明文有セールス /
フロント

レベル3

マシン実習

サービス

イノベーション

2 日間

データサイエンス

OTJ024

集合製造・
モノづくり基盤技術

DBV154

NVIDIA Deep Learning
Institute（DLI）認定コース
AIを応用した予知保全

産業用ロボットの教示と基本操作習得
マシン実習

オンライン

プログラ
ミング・
情報技術

3 日間

マシン実習

プロセス /
プロダクト

1 日間

プロダ クトのコネクテッド化
レベル1

レベル2

レベル3
イノベーション

HSV247

オンライン

協創型イノベーション開発手法（全体プロセス編）−モノとコトを結び顧客価値創出を実現する−グループ演習

2 日間

PDU

IDV003

オンライン（PDU）IoTコンセプトデザイン−IoTビジネスの理解と自社の新しいIoTサービスを創出する−【アイ・ラーニング ライブ配信】
レクチャ

1 日間

DBV150

オンライン

サービス

休講

HSJ208集合

モノづくり事業をベースとした高収益サービスの創生法−ProductService Systems（PSS）−
グループ演習2 日間

IoTによるコネクテッドプロダクトの企画・開発ワークショップ−アイデア発想からマネタイズまで−
グループ演習

1 日間

事前学習（eラーニング） 1 時間

音声有 説明文有 ：説明画面と説明文（音声あり）で学習するタイプのeラーニングです。
（説明文を音声で聞くことも可能です）

音声有 説明文なし ：収録した講義画面と講師の音声で、集合研修に参加しているような臨場感ある受講ができるタイプのeラーニングです。
（音声再生環境が必須です）

音声なし 説明文有 ：説明画面と説明文（音声なし）で学習するタイプのeラーニングです。
（音声再生環境は不要です）

20

プロセス / プロダクト
オンライン

e ラーニング

コースコード HSV241

製造業のDX基礎−スマートファクトリーへの第一歩−
0.5日間 【バーチャル・クラスルーム】
レクチャ

製造業においてスマートファクトリーを実現するためにはデジタ
ル・トランスフォーメーション（DX）、すなわちデータ活用によるプロセス改革が不可欠です。このコースでは、スマートファク
トリーの実現に向けて必要となる工場の基本知識を学びます。
その後、設計、品質、納期、セールス＆オペレーション・プラン
ニング（S&OP）の課題を解決するためにデータがどのように活用されているかを学びます。

e

3時間

この数年、業界で世界的に競争が激化している量子コンピュータ関連の知識を学ぶことができます。量子コンピュータの技術
概要、ビジネス適用の見取り図、動向を解説することで、将来の導入のために営業、フロントSE、エンジニアの方が必要となるス
キルを学習します。
到達目標 ・量子コンピュータの技術概要を理解できる。

・量子コンピュータのビジネス適用の概要を理解できる。
・量子コンピュータ関連の業界動向を理解できる。

・自社の製造拠点のDXに関わる方
・お客さまの製造拠点のDXに関わる営業・SE

対象者

前提知識
内

内

容

特に必要としません。
1．工場の製造システム
2．設計のDX
3．品質のDX
4．納期のDX
5．S&OPのDX
6．これからの工場のDX

容

対象者
前提知識

受講料

3日間

このコース、OT（Operational Technology：運用技術）とIT（Information Technology：情報技術）の融合を体験できるIoT（Internet Of Things）活用実践講座です。システム基礎
編では、センサからのデータ収集、マイコンでの前処理、ネットワークを経由したデータベース格納、Excelによるデータベース
アクセスまで幅広い知識と技術の体験ができる講座です。
到達目標 ・IoTシステム（IoTデバイス、IoTサーバ）を構築する技術（センサ、ハードウェア、ネットワーク、データ
ベース、見える化）を理解できる。
・IoTシステム開発総合演習を通して、IoTシステムの企画力、開発力を向上できる。

営業、フロントSE、エンジニアの方。
特に必要としません。
1．量子コンピュータの基礎
2．量子物理学、および量子アルゴリズムの概略
3．量子コンピュータのビジネス適用と業界動向

対象者

前提知識
内

¥16,500

容

デジタルトランス
フォーメーション
受講料

デジタル導入

IoT活用技術（システム基礎編）

マシン実習¥33,000

受講料

コースコード IOJ025

集合＜eラーニング＞
量子コンピュータの基礎とビジネス動向

eラーニング

到達目標 ・工場の基本的な用語、仕事について理解できる。

・設計、品質、納期、セールス＆オペレーション・プ
ランニング（S&OP）のDXの基本的な考え方を理解できる。

コースコード DBE066

IoT実現のためのシステム構築・データ収集に興味を持つ若手技術者の方。
特に必要としません。
1．IoT概論
2．システム設計例
3．マイコンボード（Raspberry Pi）の使い方
4．Python演習
5．電子工作の基本
6．ネットワークの基礎
7．データベースの基礎
8．Excel-VBAによる解析
9．総合演習（ センサデータをマイコンで前処理しデータベースに格納、PCで解析しネットワーク経
由でマイコンにフィードバック）¥198,000

セールス /
フロントサービス

イノベーション

データサイエンス
プロセス /
プロダクト

e ラーニング

コースコード AIE011

オンライン＜eラーニング＞マテリアルズ・
インフォマティクス（MI）リテラシー講座
2.5時間 −データ活用による効率的な材料開発−

ee ラーニング

コースコード DBV144

数理最適化における定式化の基礎−顧客課題を数式で表す−
1日間 【バーチャル・クラスルーム】e

コースコード DBE067＜eラーニング＞
数理最適化問題に対する実践的なアプローチ−Pythonで数理最適化問題を解く−（Aidemy社）

eラーニング

マシン実習

eラーニングマテリアルズ・インフォマティクス（MI）は、データを活用することで効率的な材料探索を実現可能とする材料開発手法であり、政府の「マテリアル革新力強化戦略」において、重要な基幹技術の一つに位置付けられています。MIにより、材料品質向上、開発リードタイムの短縮、未知の材料の発見などにつながると期待されています。このコースでは、MIの概要、導入事例、導入プ
ロセスについて学習します。

数理最適化により顧客課題を解決するためには、顧客課題を数式で表すことが必要不可欠です。本研修では、まず、数理最適化問題の種類と特長について学習します。次に、実ビジネスにおける典型的な課題を例に取り上げて、目的関数と制約条件に分解し、数式として表現する考え方を学習します。最後に、定式化した問題をExcelで解く演習を通じて、定式化の理解を深めます。演習ではExcelを使います。事前に業務PC・エクセルにソル
バーアドインをインストールしてください。
ご参考：Microsoftサポートページ（[URL] https://onl.tw/f1cEtjW）

このコースでは、数理最適化の概要を学んだ後、Pythonを用いて数理最適化問題を解く方法を学びます。また、数理最適化の基本問題、実践問題をPythonで解く演習に取り組んでいただきます。

到達目標 ・MIの定義から、その概要について理解する。

・MIの導入事例について理解する。
・MIに関する基礎技術を理解する。
・実際にMIの導入を進めていくためのプロセスを理
解する。

前提知識
容

受講料

抽出し、目的関数と制約条件を適切に数式で表現することができる。
・Excelを用いて、簡単な数理最適化問題を解くことができる。

・MIの定義や概要、導入事例について知りたい方。
・MIで使われている技術や導入プロセスについて知
りたい方。

対象者

内

到達目標 ・典型的な課題（ケース）から目的関数と制約条件を

特に必要としません。

対象者

1．近年のデジタル革新
2．MIの定義と目的意義
3．MIの先進事例
4．基礎的な技術アプローチ
5．MI導入の進め方

前提知識¥88,000

内

容

受講料

マシン実習
マシン実習

マシン実習
マシン実習

マシンを使用しながらの研修マシンを使用しながらの研修

グループ演習を中心とした研修グループ演習を中心とした研修

到達目標

対象者

特に必要としません。
1．はじめに 数理最適化の概要
2．数理最適化における定式化
3．演習
Excelソルバーを使った数理最適化問題の求解
4．おわりに
数理最適化を実問題へ適用するために

Pythonを用いて数理最適化問題を解く方法を修得する。
・数理最適化の活用・実装を検討しているエンジニ
アの方。
・データサイエンティストとしてのスキルを向上したい方。

前提知識 ・Pythonの基本構文を知っていること。

・数理最適化の概要を知っている、または典型問題を知っていること。

内容

・数理最適化について知りたい方。
・顧客から行動判断の支援を求められている、または
顧客データからソリューションを導出することを考えている等の営業、フロントSE、エンジニアの方。
・多くの顧客業務制約の下で、評価指標を改善する
ための数理的な手法をお探しの方。
受講料

1．現場で役立つPython×数理最適化：入門編
・数理最適化とPython
・集合分割問題・ナップザック問題
2．現場で役立つPython×数理最適化：実践編
・業務割振り・ロボットの最短経路探索
・配送計画¥44,000¥49,500

グループ演習グループ演習グループ演習グループ演習

4時間

レクチャ
レクチャ

レクチャ
レクチャ

座学による研修座学による研修

ラーニング
ee
ラーニング
ee インターネッ
ト接続による自己学習
インターネット接続による自己学習

eラーニングeラーニング

自習テキスト自習テキスト

自習書による独習
自習書による独習

自習テキスト自習テキスト21

プロセス / プロダクト
オンライン

レクチャ

1日間

コースコード IDV003（PDU）IoTコンセプトデザイン−IoTビジネスの理解と自社の新しいIoTサービスを創出する−【アイ・ラーニング ライブ配信】 P D U

このコースは、IoTを活かしたビジネスコンセプトやサービスを立案するスキルを修得します。サービスや製品の開発では企画案の「コンセプト」段階で、成否の方向性が決まります。多くのモノがインターネットに繋がり新機器やサービスが続々生まれる
今、社内・社外向けに新サービスの企画検討の課題が浮上します。まず、IoTの本質と社会への影響、ビジネスへの変化等、IoTの企画で考え始める、考えるべきポイントについて、具体的な事例を踏まえながら説明します。さらに新ビジネスの創造の可能性、コンセプトを具体的な手順を示しながら学びます。IoTの概要から、活用分野、自社適用やサービスの作り方等、自社社内での企画案までの一連のサービス開発の流れに沿って学びます。第一線で活躍中の工業デザイナーによる研修。初心者かつ技術者でなくても分かり易く丁寧にIoTやIoTを含めたサービ
スを、ワークショップや演習を交えて説明します。このコースは、（PDU：7ポイント）の取得がPMP®資格更新に必要なポイント
可能です。
到達目標

前提知識
内

容

受講料

1．IoTビジネスの概要、適用を理解できる。
2．自社でIoTビジネス開発、取扱いや販売を行う方法を検討・立案する手順を理解できる。
3．新商品・サービス企画を纏めるプロセスを理解できる。
営業職、エンジニア職の方。

対象者

コースコード DBV150

オンライン

グループ演習

1日間

・このコースは、基礎知識を事前動画（1時間）にて学習いただ
き、研修当日（1日間）
は演習中心に進めます。
・ネットワークにつながるモノといえば、これまではPCや携帯電
話・スマホが中心だったのが、今ではあらゆるモノへと広がっています。このネットワークにつながるモノ（コネクテッドプロ
ダクト）から生み出される膨大なデータを分析し、新たな価値を見出すことで、ハードウェア売り切りからサービスに対する継続課金へと、ビジネスが変わってきています。本コースでは、
事前学習、ワークショップを通して、IoTによるコネクテッドプ
ロダクトが生み出す価値を学んでいただくとともに、その企
画・開発プロセスと各プロセスで押さえるべきポイントを習得
いただきます。
到達目標 ・IoTによるコネクテッドプロダクトが生み出す価値を理解する。
・習得したIoTによるコネクテッドプロダクトの企画・
開発プロセスに沿ってアイデアを具体化できる。

対象者

前提知識
内

特に必要としません。

IoTによるコネクテッドプロダクトの企画・
開発ワークショップ−アイデア発想からマネタイズまで−【eラーニング（事前学習）＋バーチャル・クラスルーム】

容

1．IoTと社会背景
2．IoTの基本構成
3．身近なIoTの事例
4．IoT実践へのアプローチ
5．IoTコンセプトをデザインする（1）顧客のウォンツを探索する（2）既存商品を起点に考える（3）データ活用アイデアを出す（4）基本コンセプトを立案する（5）ビジネスモデルを構築する（6 ）プレゼンテーション¥44,000
受講料

・IoTによるコネクテッドプロダクトの企画・開発に関わる方。
・今後、IoTを活用した新たなサービスを企画・開発
したい方。
特に必要としません。
【講義開始前のカリキュラム】
eラーニング（標準学習時間：1時間）
1．IoTとIoTを支える技術※バーチャル・クラスルームでは、eラーニングでの学習が完了していることを前提とします。
なお、不明点はバーチャル・クラスルームの際に講師へご質問ください 。
【講義のカリキュラム】
バーチャル・クラスルーム（グループ演習）1日
1．IoTプロダクトの可能性
2．IoTプロダクトを伴うビジネスの事業化
3．IoTアイデア創成ワークショップ
・アイデア書き出し＆共有＆絞込み
・サービス／ターゲット／機能的価値・システム／コンセプト検証／マネタイズ
・グループ発表会／講評

デジタルトランス
フォーメーション
デジタル導入セールス /
フロントサービス

イノベーション

¥71,500

データサイエンス
プロセス /
プロダクト

マシン実習

マシン実習

マシンを使用しながらの研修

e ラーニングe インターネット接続による自己学習
コースの詳細（ 開催時間や注意事項など）
・最新情報・お申し込みは▶▶▶ https://www.hitachi-ac.co.jp/
グループ演習を中心とした研修
座学による研修
自習書による独習e
グループ演習グループ演習

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