7月のWebセミナーご案内 | 株式会社ケンシュー

2024.06/19 7月のWebセミナーご案内

7月に下記WEBセミナーを開催します。開催時間は１０時から１６時で１２時から１３時はお昼休みとなります。なおテキストは電子ブック形式で配布いたします。

1.研究開発における「生成系AI」活用のヒントと落とし穴

開催日：
7月1日月曜日(申込締切6月27日)
7月5日金曜日(申込締切7月3日)
7月8日月曜日(申込締切7月4日)

費用：

テキスト代込参加費用：3万円(税込)

ChatGPTの登場で生成系AIに注目が集まっている。これまでのニュースでAIの文書作成能力が報じられてきたが、研究開発では、文書要約機能による科学論文の調査の効率向上が短期的成果として期待されている。その他、汎用大規模言語モデル（LLM）の活用による論文生成能力や大量文書読み込み要約能力など既存の生成系ＡＩ機能について活用方法が出そろった。

さて、生成系ＡＩがもたらす変化として、科学知識について獲得スピードが上がることや、Ｒ＆Ｄの戦略・意思決定において調査を迅速化し効率向上などが指摘されても、生成系ＡＩの登場で知識労働者の業務遂行における変革で生じた、「知」における人間の役割変化があまり論じられていない。例えば、形式知や優れた経験知は、今後AIの方が人間よりも迅速にかつ幅広い分野で活用され、専門家が不要になる可能性すらある。

本セミナーでは、業務遂行に必要な知のパラダイムシフトに関し、生成系AIが実現する未来を想定し、「AIを活用した問題解決法」として解説する。

解説を具体的に展開するために、生成系AIが誰でもわかるように解説した「電気粘性流体の耐久性問題」を事例に、１．この問題を科学的に解決した結果、２．データサイエンスを活用した問題解決結果、3．生成系AIによる問題解決結果を体験談とともに考察しながらセミナーを進行する。その他ノーベル賞の事例も含め、AIが如何に進歩しても、人間の知の役割が残り、AIと「友物」関係を形成して問題解決にあたる新パラダイムを提案する。

1.緒言

　1.1.コンピューターの登場と知識労働者

　1.2.AIの歴史と生成系AI

　1.3.トランスサイエンス

　1.4.コンピューターによる問題解決法とは

2.機械学習及び生成系AIの研究開発における活用例

　2.1.データ駆動と生成系AI

　2.2.機械学習活用事例

　2.3.生成系AI活用事例

　　2.3.1.各種情報調査

　　2.3.2.文書作成代行

　　2.3.3.各種文書の不備

　　2.3.4.特許明細書案作成アシスト

　　2.3.5.Pythonプログラミングアシスト

3.AIを活用した業務遂行に潜む問題

　3.1.生成系AIが解説する電気粘性流体

　3.2.否定証明

　3.3.科学と技術

　3.4.データサイエンスの問題解決力

　3.5. データサイエンスと科学

4.アイデア創出法と生成系AI

　4.1.コンピューター言語とオブジェクト指向

　4.2.オブジェクト指向とアイデア創出

　4.3.データとヒューリスティック

5.生成系AIを活用した問題解決法

　5.1.日々の業務に問題解決力は必須

　5.2.非科学的なノーベル賞の受賞事例

　5.3.問題解決法で期待されるAIの役割

6.まとめ：知のマネジメント

2.生成系AI（ChatGPTなど）を業務に活かすコツと、初めてのPythonプログラミング

開催日：
7月12日金曜日(申込締切7月10日)
7月19日金曜日(申込締切7月17日)
7月22日月曜日(申込締切7月18日)

費用：

テキスト代込参加費用：3万円(税込)

ChatGPTの登場で生成系AIに注目が集まっている。知識労働者の実務がAIに奪われそうな勢いを伝えるニュースの中で、事務文書だけでなく結婚披露宴の祝辞までAIに作らせた話題を語られても、何故か笑えない若いサラリーマンは多いのではないか。

イノベーションのスピードが加速している。１００年後は不明だが、ＡＩが人間の作製したデータとアルゴリズムで動作している限り、現在のAIに難しい業務が存在する。それは、「何も課題の設定されていない状態で始めるデータの処理」である。この意味の詳細はセミナーで説明するが、日々の実務では、そこで見出された問題から課題を設定して仕事を始めていることに着目していただきたい。「正しい問題を見出す作業」と「課題設定作業」は、現在のＡＩでは難しい。ドラッカーでさえ、「正しい問題を見出す作業は難しく、それができれば、問題解決の８０％はできたことになる。」と述べている。

すなわち、「課題設定作業」や、科学で求められる「仮説設定作業」は、人間がしなければいけない仕事として残り、仕事の成果は、ＡＩ登場以前同様これらの作業の品質に左右される。

本セミナーでは、社会基盤にＡＩの実装が始まった実務のあり方を想像し、問題を解決するためにデータ処理で常識となりつつあるPythonプログラミングを事例に、AI活用方法を解説するとともに、課題設定の方法やその基になるアイデア創出法を講義する。

情報が溢れるインターネットの時代に、ビッグデータを処理するデータサイエンスも身近になっただけでなく、自由自在にデータ処理を可能とする無料のＰｙｔｈｏｎプログラミング環境も充実してきた。そこに生成系ＡＩが登場し、これら新技術により知の獲得について変革が起き始めた。先端のITスキルを身につけることで実務経験の浅い若い人が活躍できる社会になった、と前向きにとらえ、入社3年目レベルまでの若い社会人を対象に内容を構成している。実務経験が豊富な人が受講されれば、今後の実務のイノベーションの方向を知るセミナーとなる。

1.緒言

　1.1.AIブームの歴史

　1.2.生成系AIの歴史

　1.3.生成系AIの動作

　1.4.データサイエンス経験

2.AIブームと社会の変化

　2.1. コンピューターの登場と知識労働者

　2.2 科学と非科学の歴史

　2.3. 科学と技術

　2.4.データサイエンスと科学

　2.5.コンピューターによる問題解決とは

　2.6.第三次AIブームから社会実装へ

3.オブジェクト指向と問題解決法

　3.1.日々の業務は問題解決である

　3.2.コンピューター言語とオブジェクト指向

　3.3.オブジェクト指向とPython

　3.4.オブジェクト指向とアイデア創出

　3.5.アイデア創出法とデータ収集

　3.6.データと数理モデル、グラフ

　3.7.データとヒューリスティック

4.Ｐｙｔｈｏｎ入門

　4.1.Pythonの概略とＡＩ活用の仕方

　4.2.Pythonの文法

　4.3.簡単なプログラム事例

　4.4.Pythonプログラミングのヒント

5.まとめ：情報の時代

3.生成系AIを活用した実務における問題解決法

開催日：
7月26日金曜日(申込締切7月24日)
7月29日月曜日(申込締切7月25日)

費用：

テキスト代込参加費用：3万円(税込)

本セミナーでは、業務遂行に必要な知のパラダイムシフトに関し、生成系AIが実現する未来を想定し、「AIを活用した問題解決法」として解説する。

1.緒言

　1.1.コンピューターの登場と知識労働者

　1.2.AIの歴史と生成系AI

　1.3.トランスサイエンス

　1.4.コンピューターによる問題解決法とは

2.AIを活用した業務遂行に潜む問題

　2.1.生成系AIが解説する電気粘性流体

　2.2否定証明

　2.3.科学と技術

　2.4.データサイエンスの問題解決力

　2.5.データサイエンスと科学

3.オブジェクトとしてのデータ

　3.1.データ駆動と生成系AI

　3.2.コンピューター言語とオブジェクト指向

　3.3.オブジェクト指向とPython

　3.4.オブジェクト指向とアイデア創出

　3.5.深層学習が最良とは限らない

4.生成系AIを活用した問題解決法

　4.1.日々の業務に問題解決力は必須

　4.2.アイデア創出法と生成系AI

　4.3.データとヒューリスティック

　4.4.非科学的なノーベル賞の受賞事例

　4.5.問題解決法で期待されるAIの役割

5. 生成系AIを活用するヒント

　5.1.知識労働者とPython、そして生成系AI

　5.2.AIはプログラマーの「友物」

　5.3.生成系ＡＩ活用のヒント

6.まとめ：情報の時代

受講を希望される方は、ご希望のセミナータイトル及び日時を下記フォーラムからお知らせください。

送信時に不具合等が起きる場合はinfo@kensyu323.comまでご連絡ください。

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