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パッケージ

非エンジニア向けAIアプリ開発パッケージ

動画数|111本

総再生時間|1614分

非エンジニア向けAIアプリ開発パッケージ
  • 研修内容

    プログラミングの知識はなくても、AIに関する高度な知識を身につけ、自社専用のアプリ開発を目指したい方を対象としたパッケージです。「G検定対策講座」で、人工知能の歴史や機械学習・ディープラーニングの基礎理論、AIの社会実装に向けた考え方までを体系的に学んだうえで、「AIエージェント活用講座」でAIに作業を任せる活用法や業務での実用例を習得し、AIで何ができるのかを具体的にイメージできるようになります。さらに「RAG導入とノーコードAIアプリ開発講座」で、RAGシステムの導入を見据えたノーコードAIアプリ開発プラットフォーム「Dify」の使い方を学ぶことで、知識に裏づけられたアプリ設計力を養うことができます。

    無料視聴 | G検定対策講座 人工知能とは①

  • 研修の特長

    • point01

      【体系的に学ぶAIの基礎理論】G検定の出題範囲に沿って、人工知能の歴史や機械学習・ディープラーニングの基礎理論、AIの法律・倫理や社会実装の考え方までを体系的に学べます。資格取得を目指す方にも、AIの仕組みを実務で活かしたい方にも役立つ内容です。

    • point02

      【AIに任せる活用法を習得】生成AIとAIエージェントの違いから、AIエージェントの種類や具体例、業務での実用例、活用法までを体系的に学べます。生成AIしか利用したことがない人でも、さらなる業務効率化を目指すことができる、実践的な内容です。

    • point03

      【ノーコードで形にする開発力】プロンプトによる指示でアプリ開発を行えるノーコードツール「Dify」の操作方法を中心に、プログラミングの知識がなくても、チャットボットやRAG付きアプリ、ワークフローの開発までを学ぶことができます。プログラミング未経験でも、実務で使えるAIアプリを形にできる実践的な内容です。

  • 研修の成果

    AI理論から始める開発力

    AIエージェントの活用方法と、G検定の出題範囲に基づくAIの基礎理論を体系的に習得することができます。その土台の上でノーコードAIアプリ開発ツール「Dify」の操作方法を習得することで、専門的なプログラミング知識がなくても、自社の業務課題に合わせたAIアプリの企画・開発に取り組めるようになります。RAG導入のメリットや注意点も学べるため、単なる操作方法の習得にとどまらず、理論に裏づけられた形で、自社の業務効率化を加速させる知識・スキルが身に付きます。

    非エンジニア向けAIアプリ開発パッケージ

    動画数:111本

    総再生時間:1614分

    9,000円(税込|オンデマンドプラン)

    9,000円(税込|オンデマンド)

  • 動画コンテンツ一覧

    1. G検定対策講座

      担当講師|
      林 雄次 アニューマ合同会社 代表

      3分

      オープニング

      24分

      オリエンテーション

      G検定の問題を解いてみよう / G検定の概要・内容・攻略法

      24分

      人工知能とは①

      人工知能研究の歴史 / 人工知能(AI)とは / 演習問題

      24分

      人工知能とは②

      チューリングテスト / トイ・プロブレムとフレーム問題 / 強いAIと弱いAI / 演習問題

      16分

      人工知能とは③

      シンボルグラウンディング問題 / 演習問題 / 知識獲得のボトルネック / 身体性

      22分

      人工知能をめぐる動向①探索・推論

      探索木 / 演習問題

      15分

      人工知能をめぐる動向②知識表現①

      エキスパートシステム / 人工無能 / 演習問題 / 知識獲得のボトルネック

      18分

      人工知能をめぐる動向③知識表現②

      オントロジー / 意味ネットワーク / 概念間の関係 / 演習問題

      15分

      人工知能をめぐる動向④機械学習

      演習問題 / 特徴量設計

      20分

      人工知能をめぐる動向⑤深層学習

      新時代を切り開くディープラーニング / 演習問題 / 自然な文章を生成できる大規模言語モデル

      19分

      機械学習の具体的手法①

      学習の種類 / 教師あり学習① / 演習問題

      14分

      機械学習の具体的手法②

      教師あり学習② / 演習問題

      17分

      機械学習の具体的手法③

      教師なし学習 / 演習問題

      20分

      機械学習の具体的手法④

      強化学習 / 演習問題

      19分

      機械学習の具体的手法⑤

      データの扱い / 演習問題 / 評価指標①

      14分

      機械学習の具体的手法⑥

      モデルの選択と情報量 / 演習問題 / 評価指標②

      19分

      ディープラーニングの概要①

      ディープラーニングの基本① / 演習問題

      17分

      ディープラーニングの概要②

      ディープラーニングのデータ量 / ディープラーニングの基本② / 演習問題

      13分

      ディープラーニングの概要③

      正則化 / 演習問題 / 誤差関数

      21分

      ディープラーニングの概要④

      最適化手法① / 演習問題

      18分

      ディープラーニングの概要⑤

      最適化手法② / 演習問題 / 誤差逆伝播法

      13分

      ディープラーニングの概要⑥

      活性化関数 / 演習問題

      14分

      ディープラーニングの要素技術①

      ネットワークの構成要素① / 演習問題

      15分

      ディープラーニングの要素技術②

      ネットワークの構成要素② / 演習問題

      17分

      ディープラーニングの要素技術③

      リカレントニューラルネットワーク① / 演習問題

      17分

      ディープラーニングの要素技術④

      リカレントニューラルネットワーク② / 演習問題

      16分

      ディープラーニングの要素技術⑤

      トランスフォーマー / 演習問題

      12分

      ディープラーニングの要素技術⑥

      オートエンコーダ / 演習問題

      19分

      ディープラーニングの応用例①

      演習問題 / 画像認識①

      18分

      ディープラーニングの応用例②

      演習問題 / 画像認識②

      14分

      ディープラーニングの応用例③

      演習問題 / 画像認識③

      14分

      ディープラーニングの応用例④

      演習問題 / 画像認識④

      13分

      ディープラーニングの応用例⑤

      演習問題 / 画像認識⑤

      26分

      ディープラーニングの応用例⑥

      演習問題 / 音声処理

      18分

      ディープラーニングの応用例⑦

      演習問題 / 自然言語処理①

      11分

      ディープラーニングの応用例⑧

      演習問題 / 自然言語処理②

      13分

      ディープラーニングの応用例⑨

      演習問題 / 自然言語処理③

      14分

      ディープラーニングの応用例⑩

      深層強化学習① / 演習問題

      19分

      ディープラーニングの応用例⑪

      深層強化学習② / 演習問題

      15分

      ディープラーニングの応用例⑫

      深層強化学習③ / 演習問題

      22分

      ディープラーニングの応用例⑬

      深層強化学習④ / 演習問題

      13分

      ディープラーニングの応用例⑭

      データ生成① / 深層強化学習④ / 演習問題

      17分

      ディープラーニングの応用例⑮

      データ生成② / 演習問題

      16分

      ディープラーニングの応用例⑯

      演習問題 / 転移学習・ファインチューニング①

      15分

      ディープラーニングの応用例⑰

      演習問題 / 転移学習・ファインチューニング②

      16分

      ディープラーニングの応用例⑱

      マルチモーダル / モデルの解釈性 / 演習問題

      14分

      ディープラーニングの応用例⑲

      モデルの軽量化 / 演習問題

      16分

      AIの社会実装に向けて①

      AIのビジネス利活用 / 演習問題

      22分

      AIの社会実装に向けて②

      AIプロジェクトの進め方① / 演習問題

      23分

      AIの社会実装に向けて③

      AIプロジェクトの進め方② / 演習問題

      20分

      AIの社会実装に向けて④

      AIプロジェクトの進め方③ / 演習問題

      22分

      AIの社会実装に向けて⑤

      データの収集・加工・分析・学習① / 演習問題

      21分

      AIの社会実装に向けて⑥

      データの収集・加工・分析・学習② / 演習問題

      21分

      AIの社会実装に向けて⑦

      データの収集・加工・分析・学習③ / 演習問題

      22分

      AIの法律と倫理①

      AIの法律① / AIの法律と倫理 / 演習問題

      23分

      AIの法律と倫理②

      AIの法律② / 演習問題

      18分

      AIの法律と倫理③

      AIの法律③ / 演習問題

      18分

      AIの法律と倫理④

      AIの法律④ / 演習問題

      22分

      AIの法律と倫理⑤

      AIの法律⑤ / 演習問題

      19分

      AIの法律と倫理⑥

      AIの倫理① / AIの法律⑥ / 演習問題

      20分

      AIの法律と倫理⑦

      AIの倫理② / 演習問題

      23分

      AIの法律と倫理⑧

      AIの倫理③ / 演習問題

      21分

      AIの法律と倫理⑨

      AIの倫理④ / 演習問題

      20分

      産業への応用①

      モビリティ領域における応用事例 / 介護領域における応用事例 / 医療領域における応用事例 / 製造業領域における応用事例

      24分

      産業への応用②

      その他領域における応用事例 / インフラ・設備管理の領域における応用事例 / サービス・小売・物流領域における応用事例 / 農林水産業領域における応用事例

    2. AIエージェント活用講座

      担当講師|
      清野 奨 アニューマ合同会社 代表

      1分

      オープニング

      オープニング

      7分

      【第1章 生成AIとAIエージェントの違い】生成AIで「できたこと」「できなかったこと」

      生成AIでできたこと / 生成AIの限界

      12分

      AIエージェントとは

      AIエージェントの定義 / AIエージェントの行動サイクル

      8分

      ChatGPT/Claude/Manus等のポジションマップ

      4区分マップ

      9分

      【第2章 AIエージェントの種類や具体例】分類軸

      SaaSかローカル/ブラウザか / チャット型か自律実行型か / 汎用型か特化型か

      15分

      主要な汎用エージェントの画面紹介

      ChatGPT Agent / Claude Cowork / 発展マップ

      20分

      ノーコードで自作するエージェント

      主要プラットフォーム / 既製品と自作の使い分け

      7分

      【第3章 AIエージェントの実用例】業務での使われ方の全体像

      AIエージェントへの共通の見方 / 職種別マップ

      25分

      リサーチ・情報収集

      リサーチの仕組み / 実演

      29分

      文書作成・資料作成

      実演 / 文書作成の仕組み

      21分

      データ整理・分析

      データ分析の仕組み / 実演

      18分

      反復作業の自動化

      反復作業の仕組み化について / 実演

      8分

      【第4章 適した業務・適さない業務】適した業務の特徴

      AIが得意な業務の共通点

      8分

      適さない業務の特徴

      AIが苦手な業務の共通点

      6分

      業務見極めチェックリスト

      チェックリスト / 使い方デモ

      6分

      【第5章 業務効率化の考え方】「置き換え」ではなく「業務再設計」

      ありがちな失敗

      7分

      任せる粒度の決め方

      AIに任せるタスクのサイズ / タスク分解

      10分

      人とAIの役割分担

      AIとともに働く上でのキーワード / 監督するための3つのスキル

      12分

      【第6章 AIエージェントと働く上での課題】技術的課題

      3つの技術的課題 / 各課題への対策

      11分

      運用課題

      3つの運用課題 / 各課題への対策

      14分

      組織的課題

      3つの組織的課題 / 各課題への対策

    3. RAG導入とノーコードAIアプリ開発講座

      担当講師|
      清野 奨 アニューマ合同会社 代表

      1分

      オープニング

      オープニング

      4分

      【第1章 RAGやノーコードツールとは】業務でAIを使うときの根本的な限界

      3つの限界 / 限界がある要因

      15分

      RAGとは何か

      RAGとは / RAGの実例

      8分

      ベクトル検索の仕組み

      ベクトル検索とは / ベクトル検索の仕組みと弱点

      13分

      ノーコードツールとは

      Agentic RAG / ノーコードツールとは

      7分

      【第2章 RAGを導入するメリット】社内ナレッジ活用

      「探す」から「聞く」へ / 社内ナレッジの課題

      3分

      ハルシネーションを減らす

      「条件付き」で抑制する / 根拠を社内文書におく

      5分

      業務の標準化

      RAG導入の前提 / 標準化とは

      11分

      RAGがマッチする業務/しない業務

      RAGAが向かない業務 / RAGが向く業務

      4分

      【第3章 ノーコードでAIアプリを作る仕組み】ノーコードAIアプリの全体像

      エージェント型 / チャット型 / ワークフロー型

      6分

      主要ツール比較

      3つのカテゴリーで整理 / 主要ツール比較

      4分

      なぜDifyを選ぶか

      AIアプリ構築にはなぜDifyか / 理由で選ぶ

      6分

      構築の基本フロー

      AIアプリ構築の基本フロー / 実演

      19分

      【第4章 Difyの機能概要・操作方法】アカウント作成と画面ツアー

      実演

      15分

      シンプルなチャットボットを作る

      実演

      7分

      プロンプトエンジニアリングの基本

      実演

      21分

      ナレッジ構築とRAG付きチャットボット

      実演

      7分

      ワークフロー機能

      実演

      3分

      エージェント機能

      実演

      3分

      公開・共有

      実演

      5分

      デバッグと改善

      実演

      7分

      【第5章 安全なAI運用のためのセキュリティ】情報漏洩リスク

      RAGならではの注意 / 社内文書をAIに読ませるリスク

      14分

      SaaS版とセルフホスト版の選び方

      コストの基本 / データの置き場所を選ぶためには

      4分

      アクセス管理とテナント分離

      アクセス権の棚卸し / テナント分離 / 公開範囲

      10分

      業務利用チェックリスト

      チェックリスト / マスキング

    非エンジニア向けAIアプリ開発パッケージ

    動画数:111本

    総再生時間:1614分

    9,000円(税込|オンデマンドプラン)

    9,000円(税込|オンデマンド)

  • お支払い方法について

    お申し込み完了後、お支払いに関するご案内をご記載メールアドレス宛にお送りいたします。

    銀行振込

    お申し込み受付後、ご請求内容を記載した「申込請書・請求書」メールをお送りいたします。 お支払い期限までに受講料をお支払いください。

    お支払いの際には、振込名義人の前に5桁の受付番号をご入力ください。

    振込手数料は貴社にてご負担願います。

    クレジットカード

    決裁については、Stripeのシステムを利用しています。
    VISA、Mastercard、JCB、Diners Club、American Express お支払い期限までに受講料をお支払いください。

    お支払いは「一括払い」のみとなります。

  • 購入プランについて

    動画は購入された法人・個人の閲覧のみに限り、複製・商業利用・転用などは禁止されております。

    Plan 01

    オンデマンド視聴プラン(一人につき1ID)

    90日間オンライン上にて見放題の定額制。
    ご購入されたコンテンツに紐づく全ての動画が、パソコン・スマホなど、24時間好きな場所で視聴が可能です。

    お一人につき1IDとなります。お申し込みの際にご利用人数を入力してください。

    Plan 02

    動画買い切りプラン

    データはmp4ファイルでダウンロードできるようにお渡しいたします。
    企業・団体様で研修教材としてご利用いただく場合に便利な動画買い切りプランです。

    ご利用人数に制限はございません。

    非エンジニア向けAIアプリ開発パッケージ

    動画数:111本

    総再生時間:1614分

    9,000円(税込|オンデマンドプラン)

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