プログラム概要

DXが企業の成長と競争力を左右する現代において、データ活用の成否はマネジメント層のリーダーシップと実践力にかかっています。多くの企業で、全社的なデジタルリテラシー向上施策が進む一方で、マネジメント層自身の意識改革と実践的なデータリテラシーの向上が不可欠なステップとなっています。

当社の『マネジメント層向けAI・データ利活用実践研修【企業研修】』は、単なる知識習得に留まらない、真の実践力を養うプログラムです。大手企業のマネジメント層向け研修を協働設計した実績を持ち、その中で磨き上げられた本研修は、講義と実践的な演習を通じて、貴社のビジネス課題をAI・データで解決するための企画力と思考プロセスを実践的に習得することを目的としています。

研修内では、BIダッシュボード活用やAI上流工程の企画といった実務直結のテーマを扱い、受講後すぐにマネジメント業務で活かせるスキルと、データ活用プロジェクトを推進する上での「腹を据えて取り組むマインドセット」を身につけていただけます。決裁者として、自組織におけるデータ利活用促進に必要な情報提供・啓蒙を行い、マネジメント自らが主体的にAI・データ利活用に関わる業務改革を推進することを目指します。

実施内容例	＜実施形態＞対面またはオンラインライブ配信形式で1日間（7.5時間） ＜人数＞実施1開催あたり最大30名まで。 演習パートは5〜6人構成のグループワーク形式（一部個人ワークも含む） ＜使用アプリケーション＞ Excel
概算費用	1回あたり300万円（税別） ※講師2名・ティーチングアシスタント2名の4名体制 ※研修教材費用も含まれる
対象者	企業のマネジメント層（事業部長、部長、課長級）を想定しています。具体的には、以下のような方を対象とします。 現職務または部署横断での課題をAI・データ活用を通じて解決したい方 現場から上がってきたAI・データ活用の企画を正しくGo or NoGoの判断、または、軌道修正できるようにしたい方
メリット /達成目標	(達成目標) ◼ 知識・スキルのみならず、BI/AIを業務でマネジメント視点で活用するためのマインドセットの習得 ◼ 実効性のある企画をするスキルや思考プロセスの獲得 データ利活用に関わる活動を推進するために求められる、AI・データ活用に必要な知識をインプット ◼ 自らが主体的にAI・データ利活用を推進し、業務改革に繋げられる ビジネス現場への適用や、具体的な問題解決プロセスを実装・実行する際の基本姿勢が身に付く (導入メリット) 現場実装をリードするマインドセットと継続的な業務改革を推進する気運が高まる DXの進展や生成AIの躍進の中で、データの利活用やDXの推進において、重要なカギを握るマネジメント層が必要性を認識し、組織全体のマインドの醸成や意識改革を進めることができる知識やスキルを身に付ける

プログラムの位置づけ

カリキュラム

オープニング（庶務連絡、経営トップメッセージ）

講義パート (1.5時間)

講義パート①: DX時代におけるデータ活用の重要性

これからのDX時代に習得・学ぶべきこととして、デジタルディスラプションとデータ活用の潮流を解説し、AI・人工知能の定義と機械学習との関係性、IT業界・製造業界での最新テクノロジー活用事例、そしてデータの力を解き放つ2つの方向性、新たなディスラプターである生成AIの登場についても触れます。
また、多くの日本国内企業の取り組みに目を向け、日本のデータ活用が世界と比較して圧倒的に最下位である現状と、IT投資が「守り」に偏っている実態を認識します。
企業内でデータ活用が上手くいかない理由を「経営層」「DX推進者」「事業部門」の3つのレイヤーで分析し、マネージャーとして取り組むべきアクション、必要な知識や行動指針についても丁寧に解説します。

講義パート②: 一般企業内でのデータ活用事例とデータ活用の考え方

BI分析とデータサイエンス（AI分析）の明確な違いを、概要、インプット、アウトプットを踏まえた事例を紹介します。
課題発見・課題整理・課題解決のアプローチを設計できればBI分析、AI分析どちらも有用であること、ただしアプローチの深さや難易度、優先順位付けを行った上で適切に活用することが重要性を認識し、後半の演習パートの事例として活用します。

演習パート (6時間、昼休憩・小休憩含む)

演習パート①: BIダッシュボード活用編（3時間）

BIを活用した、データに基づいた意思決定を行うための一連のプロセスを疑似体験します。

・【設問1】必要なデータの特定 [グループ演習]

「業務負荷増大」の課題解決に向け、原因をMICE（MECE）に仮説立てし、細分化して洗い出します。その仮説検証に必要なデータを洗い出すことを通じて、ビジネス課題からどのようなデータを収集すべきかを考えます。

・【設問2】効果的な可視化手法の選択 [グループ演習]

収集したデータをどのように分析・可視化すべきか、「切り口（分析軸）」、「集計項目（集計値）」、「グラフの種類」の3つの要素から考え、ファクトに基づく意思決定を支えるデータの可視化方法を習得します。

・【設問3】具体的なアクションに繋がるダッシュボード構築・修正 [グループ演習]

部下が提出してきたダッシュボードから情報を読み取り、何が起きているかを記述的に整理し、今後取るべきアクションを検討します。また、ダッシュボードの改善指示を行うことで、マネジメントの視点を養います。

演習パート②:AI上流工程の企画編（3時間）

AI技術の特性を理解し、AI上流工程の企画パートのプロセスを疑似体験することで、その重要性を理解します。

・【設問1-1】AI活用が適する課題解決（クイズ） 【設問1-2】機械学習の代表モデル（クイズ）

AI技術の特性や機械学習が得意な点を理解し、自身の業務にAIモデルを活用する際の勘所を得ます。

・【設問2】現場ヒアリング演習 [グループ演習]

プロジェクト開始時、疑義のある企画に直面した際に軌道修正を行うプロセスを疑似体験します。これにより、「Why（なぜ）」を徹底的に追求する上流工程の重要性を体感します。

・【設問3】自部署のAIデータ分析テーマの検討 [グループ演習]

AI技術の特性を理解した上で、自部署のビジネス創出や業務変革を考え直し、具体的なテーマアップを行います。この演習を通じて、ビジネス戦略の策定・推進や業務変革には、データ・AI活用及び上流工程の強化が不可欠であることを再認識します。

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