来週、2 月 20 日（水曜日）、日本経営協会東京本部にて、「AI 機械学習/ディープラーニングの実態と導入のポイント」と題してセミナー講演を行います。
本セミナーでは、ベンダー視点による AI 解説や詳細な技術解説ではなく、ユーザ視点にたって、ユーザ企業が AI を導入する際、AI という技術やサービスに対しどのように向き合い、理解すれば良いかについて焦点を当てています。その為、事業部門や情報システム部門以外に、経営企画部門、危機管理担当部門およびこれらの管理職、役員の方々にもご参考にして頂ける内容になっています。
AI には、様々な技術要素がありますが、 AI の詳細な技術や専門用語の解説、プログラミング方法などをお示しする内容は含まれていません。
AI をプロジェクトとして、企業がコストを掛けて推進するための指標の一つとして、体制を含めた取り組み方やユーザが保有しておくべき資質、また AI を企業戦略として捉える方法、ならびに AI をリスクとして捉える危機管理、内部統制に言及しています。
以下、講演アジェンダとなります。
—- Agenda ————
1. AI（人工知能）とは
1.1 AI は今、何が出来るのか
1.2 IoT/ビッグデータ解析における AI の位置付け
1.3 機械学習とは
1.4 深層学習（ディープラーニング）とは
1.5 今後の AI 市場の成長分野
1.6 企業の仕事は AI に置き換えられるのか
1.7 業務系システムに導入出来る AI 技術とは
2. AI の導入と業務課題の解決について
2.1 AI 導入の動機は何か
2.2 AI が求められる背景
2.3 AI が業務課題を解決出来るのかの判断ポイント
2.4 AI が運用出来る業務課題例
3. AI の学習と評価
3.1 AI が出来ることは、「分類」と「回帰」と…
3.2 機械学習における教師有学習について
3.3 AI の精度評価
4. AI を実業務として導入するポイント
4.1 AI を導入する前に必要なこと
4.2 AI プロジェクトに必要なユーザの人材とは
4.3 データサイエンティストとは…
4.4 AI 事業者の実態とリスクを知る
4.5 ユーザの AI 事業者選択ポイント
【演習１】AI プロジェクトの事前検討演習
5. AI システムの構築プロセス
5.1 ユーザに求められる人材資質について
5.2 従前の IT プロジェクトとの違い
5.3 ユーザ側の実態に即した AI 事業者の選定
5.4 業者比較（例）
5.5 実システムの AI 導入判断
5.6 AI プロジェクトのマイルストン
6. AI プロジェクトの課題
6.1 AI プロジェクトのセキュリティ問題
6.2 AI プロジェクトのコンプライアンス問題
7. AI プロジェクトの運用
7.1 AI システムの人の役割/作業分担
7.2 既存 IT システムとの運用面での違い
【演習２】プロジェクト・スケジュール策定演習
8. 危機管理対象としての AI
8.1 AI が将来、企業・業務に与える影響を考える
8.2 AI を「リスク（内部統制）」として捉える考え方
8.3 AI リスク分析と危機管理対応
8.4 AI と GAFA 等のデータ寡占問題を考える
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