AI_STANDARDの導入事例
プロダクト詳細導入企業｜株式会社アイネス
課題・目的
金融業界の顧客からデジタル化やDX推進に関する相談が増えており対応力が必要だった
AIが万能ではないためできることとできないことの線引きを明確にする必要があった
SIerとしてAIを漠然と扱うのではなく最適な方法論を理解する必要があった
導入後の効果
AIは万能ではないことを理解し、できることとできないことを線引きして顧客に提案できるようになった
より具体的で根拠のある提案ができるようになり課題ベースで最適な手法としてAIを提案できるようになった
受講者が実務に活かせる知識とスキルを短期間で習得し、現場で提案や開発に活用している
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導入前の課題
金融業界の顧客からデジタル化やDX推進に関する相談が増えており対応力が必要だった
AIが万能ではないためできることとできないことの線引きを明確にする必要があった
SIerとしてAIを漠然と扱うのではなく最適な方法論を理解する必要があった
導入の目的
金融業界のお客様のデジタル化やDX推進に関する相談に応えられる知識やスキルを身につけるため
SEに対して機械学習やディープラーニングをビジネスに活用できる人材を育成するため
顧客に対して最適な技術選択（AI導入の是非や手法選定）を判断できるようにするため
導入後の効果
AIは万能ではないことを理解し、できることとできないことを線引きして顧客に提案できるようになった
より具体的で根拠のある提案ができるようになり課題ベースで最適な手法としてAIを提案できるようになった
受講者が実務に活かせる知識とスキルを短期間で習得し、現場で提案や開発に活用している
導入の決め手
育成課題別にAIリテラシー・AIマネジメント・AIエンジニア育成講座を学べる点
実ビジネスに即した内容（システム開発とAI開発の違いや契約・知財面の留意点）が含まれている点
日本ディープラーニング協会に認定された教育プログラムである点
導入のプロセス
AIリテラシー講座、AIマネジメント講座、AIエンジニアリング（育成）講座を受講。実際に手を動かす演習を含む短期間の受講で理解を深め、社内で学んだ内容を共有・発信しながら業務へ適用していった。
活用方法
提案時にAIのできること・できないことを明確に伝えるためのコミュニケーション、言語解析など具体的な技術的説明や根拠ある提案、必要に応じてSI開発に機械学習や深層学習の要素を組み込んだ開発を行うこと。
社内の反応
受講者の中には学んだことを社内発信するメンバーがおり、特に若手のエンジニアの活躍が注目されている。社内全体のAIへの関心が高まっている。
今後の展望
今後SI開発の中で必要に応じて機械学習やディープラーニングを取り入れた開発を行う予定。お客様先に常駐しているメンバーがAIを活用したサービスを積極的に提案していくことを目指す。
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導入の効果Python学習と並行して受講することでPythonの基礎理解がスムーズになった。
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導入の効果JDLAのE資格に一発合格した
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株式会社アイネス
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