LAD FOR ENTERPRISE
ビジネス向けデータ
サイエンスの正統教育へ
法人も個人もDX、データサイエンス、AIの活用推進力が求められる時代になりました。
主要産業に戦略コンサルティングと受託開発を提供してきたグラフの精髄を詰め込んだカリキュラムです。
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データサイエンスの必要性
昨今のビジネスの場ではデジタル戦略が多く活用され、ビジネスの成功においてデータサイエンスの活用が必要不可欠になっています。
しかしデータを専門的に扱える人材が多くの企業で不足しているのが現状です。
その問題を解決するためにデータを専門的に扱える人材を確保することが企業の課題となっています。
ABOUT LAD
ビジネス向けデータサイエンス研修『LAD（ラッド）』は実業でのパフォーマンスを
何よりも重視し設計したビジネス向けAIアルゴリズム開発・データサイエンス実装・データベースハンドリング・
産業別事業実装・機能組織別事業実装プログラムです。
PROBLEM
こんな課題を解決します
-
PROBLEM.01
業務データを扱える
部署・人材がいない -
PROBLEM.02
データサイエンスの
トレンドがわからない -
PROBLEM.03
データサイエンスの
活用事例がわからない -
PROBLEM.04
正しいデータの
集め方がわからない
LADがビジネス領域での
課題解決に
どのように
活用できるか
LADを受講することによって業務にデータサイエンスを取り入れることのできる人材を育成することができます。
業務における正しいデータの収集方法や業務データの扱い方、Pythonによるプログラミングの知識など、
データサイエンスを業務に活かすために必要な人材を育成することができます。
LADの強みはカスタマイズ性・常にアップデートされる講義です。
そのため受講していただくことで最新のデータサイエンスのトレンドについても学ぶことができます。
SPECIAL
LADの何が特別なのか
LADの運営主体であるグラフ社では、【超大手企業データ実益化プロジェクト元請け】という独特の実戦経験が蓄積されており、エンタープライズ企業様のビジネスAI研修として本格派のカリキュラムを提供してきました。
従来のLADでは各企業様ごとに講義内容をカスタマイズして実施していましたが、2021年度より過年のコロナ禍によるクライアントからの要請を受けて、より多くの企業様へデータサイエンスの価値を提供すべく、カリキュラムの見直し・統一化を行いました。
従来のLADでは各企業様ごとに講義内容をカスタマイズして実施していましたが、2021年度より過年のコロナ禍によるクライアントからの要請を受けて、より多くの企業様へデータサイエンスの価値を提供すべく、カリキュラムの見直し・統一化を行いました。
01. LEARN SKILLS
データサイエンティストに必要な
スキルを体系的に学ぶことができます
日本データサイエンティスト協会によると、データサイエンティストに必要なスキルセットとして「ビジネス力」「データサイエンス力」「データエンジニアリング力」の3つが挙げられています。しかし、前述の3つのスキルを体系的に学ぶことのできる研修は少なく、ビジネス現場への活かし方が分からないという課題が溢れているのが現状です。LADではビジネスからデータサイエンスへの接続を重視し、ビジネス現場への適用がしやすいカリキュラム構成としています。また、講師も実務経験者が登壇するため、豊富な知識をもとに皆様の疑問にお答えすることができます。
02. IMPORTANT SKILLS
データサイエンスで実務上重要と
考えるスキルを凝縮しています
データサイエンスと一言で言っても、統計に関するスキル、プログラミングに関するスキル、ビジネス現場での経験など、多くのスキルが必要とされるため、データサイエンス研修には様々な分野の研修が存在します。その中の1分野を学んでも全体像を理解することは難しく、理解するためには多くの講座を受講しなければいけません。データサイエンスで実務上重要と考えるスキルを凝縮していますので、学習時間を確保することが難しい方にもデータサイエンスを理解いただけるプログラムとなっています。
02. CERTIFICATION
認定資格として履歴書に
記載することができます
合格いただくと認定資格として履歴書に書くことができます。また、認定試験までの間にご質問がある場合はメールにてお問い合わせいただければ回答します。
KNOWLEDGE
LAD研修で習得できる知識
データ分析の概論※
データサイエンスプロジェクト定義から事業実装までの全体感を理解
※実施内容の抜粋ビジネスへの展開方法：ビジネス応用※
ビジネス課題からデータサイエンスプロジェクトへの接続方法
※実施内容の抜粋機械学習手法の理解：データサイエンス・データエンジニアリング実務※
ビジネス課題からデータサイエンスプロジェクトへの接続方法
※プログラミング言語「Python」を使用TRAINING CONTENT
LAD研修内容について
01. NURTURING
データサイエンス・AIを
活用できる人材の育成
データサイエンスをビジネス領域で使用できる人材を育成するため、実際にデータ分析で使用されている線形回帰、ランダムフォレストなど代表的な手法の概要、データを扱うための事前処理（抽出→加工→可視化→分析）の学習を行います。基礎から学ぶことでデータサイエンスの基盤を作ることができます。
02. MASTER
データサイエンスで必要な
プログラミング言語の習得
データサイエンスの分野においてプログラミング言語は重要なツールになります。具体的にはPythonを使用します。LADではハンズオンを通して手を動かしながら体系的に学ぶことができます。
03. BUSINESS CASE
ビジネス向け事例
LADではビジネス事例を紹介しながらデータサイエンスを学んでいただく研修になっています。ビジネス現場で実践を積んだ株式会社グラフならではの内容になっています。
04. CUSTOMIZE
企業研修のカスタマイズ性
LADはカスタマイズ研修を行なっています。カスタマイズ研修はご利用される企業様が持っている課題や研修内容にご要望に合わせてカリキュラムをご提案します。 ハンズオン・ワークショップなど実際に手を動かしながら学習を進める研修になっています。
※個別研修の場合はご契約から研修まで3ヶ月程度要します。
CURRICULUM
LADカリキュラム
| タイトル | 講義内容 （1講義60分 x 15回） | |
|---|---|---|
| 第1回 データサイエンス概論 | データサイエンスプロジェクトの定義や意義を理解する |  |
| 第2回 企画書作成について | 収集したデータを元に企画書の作成方法を理解する | |
| 第3回 仮説立案とデータ理解 | ビジネス課題の解決のための仮説を立案し、必要なデータの収集方法を理解する | |
| 第4回 データ分析アルゴリズム概観 | モデル構築に必要な基礎統計量やアルゴリズムの知識を学ぶ | |
| 第5回 基礎俯瞰・可視化 | 仮説に沿ったデータの基礎俯瞰と可視化する | |
| 第6回 モデル構築 | モデル構築の一連の流れを学ぶ。どのようにモデルを評価し、改善するべきかハンズオンを通して学ぶ。 また様々なアルゴリズムがある中で、取捨選択できる力を付ける |
 |
| 第7回 モデル改善【前編】 | ||
| 第8回 モデル改善【後編】 | ||
| 第9回 データサイエンスプロジェクトにおけるPDCAサイクル | モデータサイエンスプロジェクトを進める上で特に重要なポイントを実例に沿って確認し、ビジネス活用へ繋げる |  |
| 第10回 モデル改善の振り返り | 第1～9回の要点を振り返りながら理解を深める。データサイエンスプロジェクトを進める上で重要なポイントを確認し、ビジネス活用に繋げる | |
| 第11回 生成AIの基本とビジネス接続フレームワーク | 生成AIの仕組み（LLM・生成モデル）について、従来のAIとの違い、社会・産業へのインパクトを事例を交えて理解する |  |
| 第12回 生成AIを使った業務効率化事例 | 文章生成・メール返信・リサーチなど日常業務での活用事例を体験 / 実際にプロンプトを工夫しながら品質の高いアウトプットを得る方法を学ぶ | |
| 第13回 自社データを生成AIで活用する方法 | 社内データとの連携（RAGや検索強化）、Excel・BIとの併用方法を紹介 / データ分析・レポート作成の効率化事例を学ぶ | |
| 第14回 生成AIを社内展開するステップ | 生成AI利用時のリスク（情報漏洩、著作権、ハルシネーションなど）と対策を整理 / 自社内でのAI利用ルール作りや推進のステップを確認する | |
| 第15回 生成AI活用・まとめ | 生成AIの基礎・活用法・リスク管理を総合し、自社や自身の業務にどのように実装していくかを整理する | |
TARGET
LAD受講対象者
CERTIFICATION
認定資格制度
大企業向けAI受託開発のリーディング企業である株式会社グラフの研修育成事業『LAD』から誕生した＜ビジネス実装データサイエンスAI活用能力＞を評価する認定資格です。
日々進歩していくAI・機械学習手法を現場で適切に採択しながら、プロジェクトを効果的に遂行する能力を評価するため、当資格では研修内容と認定試験を毎週アップデートしています。
受講者・受験者にとって本物の生涯価値を実現するため提供内容を絶え間なく改善しています。
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RESULTS
これまでの実績
受講者数250名以上、
有資格者数100名以上
2019年に開始した『LAD』は主要産業トップティアの事業者さまや教育機関にて、これまでのべ200名以上に受講いただいています。
講義満足度90%
高い満足度を維持するために、定期的に講義内容の見直しをおこなっています。
※2021年x月x日時点に『LAD』を受講したxxx名に対して調査を実施※講義満足度10段階中の7点から10点と回答した人の比率
CLIENT VOICE
お客さまの声
-
大手医薬品
業界様 -
研究部門に属しており，普段扱うデータの種類は異なるものの，根本的な考え方は同じであると再認識しました。特に，企画書作成のパートは，上長に提案する際に困っている部分でもありましたので，非常に参考になりました。
-
大手医薬品
業界様 -
データ分析から提案書作成までのプロセスを一通り学ぶことができました。ただしPython初学者だったため、もう少しPythonについて割いていただきたかったです。
-
大手医薬品
業界様 -
データ分析では分析者がドメイン知識を有していない場合、クライアントと密にコミュニケーションを取りながらプロジェクトを進めていく必要があると感じました。
-
大手小売
業界様 -
LADを受講することで分析スピードと品質のトレードオフを意識することができ、ビジネス接続への重要性を改めて認識するとこができた。機械学習の実装担当としてはどうしても精度にこだわってしまうが、PDCAサイクルを短いスパンで回すことが大事だと感じた。
FAQ
よくあるご質問
- AI学習の知識が全くありませんが大丈夫ですか？
- 知識が全くなくても問題はありません。プログラミング言語に関しては事前資料でもフォローすることが可能です。
※事前にご相談ください。
- LADの講義時間はどれくらいですか？
- LADは1講義60分の全15講義での研修になります。期間としては3日間での実施になります。
※1団体・1社での大規模研修をご希望の場合、個別契約にて開催日程の変更が可能です（20名〜50名）
- LAD研修は一度に何人くらいでの実施をしていますか？
- 現状までの開催実績では10人〜40人程度で一度の研修を行っています。
- LADには事前資料などはありますか？
- LADでは事前課題を用意しています。LADでは講義受講前に事前に資料や課題などを配布して、本編の内容がより理解しやすいような講義設計で研修を行なっています。
- LADにはオンライン講義はありますか？
- あります。LADでは対面・オンラインでの研修を確立しています。2020年のコロナ禍よりオンライン開催が主体となっており、Zoom等を用いてライブ形式で研修を進めていきます。
- 1団体・1社による企業研修は可能ですか？
- 多数の実績がございます。LADは事前課題から実際講義までお客様と話し合いながらカスタマイズを行うことができます。詳しい内容についてはお問い合わせください。
ABOUT GRUFF
Gruffについて
グラフは「データの利用価値を最大限に拡張する」ことをミッションとしたAI(人工知能)企業です。
各産業界トップ企業でのデータベースマネジメント、機械学習を活用したマネタイズの実績を持ち、民間でのデータ利活用において実際的なノウハウを蓄積してきました。
AI（人工知能）・機械学習の活用や、ビッグデータ分析を通じて、クライアントにとって本当に必要な支援、ビジネス戦略コンサルティングを提供しています。グラフ代表の原田博植は、データサイエンティスト・オブ・ザ・イヤーを受賞した日本を代表するデータ領域のプロフェッショナルです。そのもとに集まった少数精鋭のデータサイエンティストは、データの利用価値を最大化するため日々ビジネス現場で奮闘しています。従来型のビジネスモデルでは「戦略」と「データエンジニアリング」の融合が難しいと言われています。グラフでは実際のビジネス現場で両者の融合を徹底的に行なってきました。その経験をノウハウ化し、多領域での再現性を高めています。
OUR CLIENTS
責任ある元請けのみで
ご支援しています
グラフのクライアントは、創業したてのスタートアップや数万人規模の大企業など様々です。
データ分析組織の立ち上げから開発・実装まで、データサイエンス領域の幅広い工程における実績を持っています。
COMPANY PROFILE
会社概要
| 社名 | 株式会社グラフ |
|---|---|
| 代表取締役 |
原田 博植 |
| 所在地 |
東京都港区西麻布1-15-1 |
| 設立 |
2015年10月13日 |
| 創業 |
2016年10月1日 |
| 資本金 |
55,072,000円 |
| 事業内容 |
データ分析、AIを活用したデータベースの収益化事業 アプリケーションの開発運営 |
| 取引銀行 |
三菱UFJ銀行 |
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