ＩＴリテラシーを体系的に高め現場の生産性を上げるプラン

ＤＸ推進のための知識やスキルの習得を目指し、10講座計15日間で、ＡＩ・ＲＰＡ・プログラミング（Python）、統計解析などを学習するプランです。毎回研修後に課題を与え、知識やスキルの定着をはかります。

はじめに

言葉を聞いただけでは分かりづらいＤＸについて、定義や今ＤＸが強く求められる社会的背景について改めて確認します。そのうえで、実際にＤＸを成功させている組織の事例などを見ながら、推進のためにまず何から始めていけばいいかを考える入門編です。

（半日研修）ＤＸ理解研修

①ＩＴツール活用・システム開発の流れの習得

業務改善において、システムを使わない・ＲＰＡ使用・システム化のそれぞれ考えます。

システム・ＩＴ理解研修（１日間）

事後課題（１週間）：

研修の流れに沿った４つの業務フロー図（現状・改善後・ＲＰＡ導入後・システム化後）を作成

フィードバック：

業務フローの記法、ＲＰＡ・システム化の実現可能性、改善効果を高めるためのヒントの観点でフィードバック

②ＲＰＡツールの使用方法の習得

基本的なＲＰＡの説明から、ＷｉｎＡｃｔｏｒ®の特徴について理解を深めたうえで、実際にシステムを触りながら、操作を体感します。よく使うExcelファイルからの転記や便利な自動記録などができるようになります。

ＲＰＡ／ＷｉｎＡｃｔｏｒ®研修　初級編～データ転記からＲＰＡを始める

事後課題（１週間）：

ＷｉｎＡｃｔｏｒ®を使って架空の業務を自動化するシナリオを作成

フィードバック：

動作確認、わかりやすいシナリオの作り方、動作軽量化のための作り方についてフィードバック

ＷｉｎＡｃｔｏｒ®はＮＴＴアドバンステクノロジ株式会社の登録商標です

③システムのプロトタイプ（試作品）作成方法の習得

Figmaを使って、システムが動いているかのような画面設計ができるようになることをねらいとしています。

プロトタイピング研修～Figmaによるシステム画面設計編

事後課題（１週間）：

架空の業務（在庫管理）を効率化するための在庫管理システムのプロトタイプを作成

フィードバック：

使いやすさ、業務改善につながる機能、システム開発の低コスト化につなげるヒントについてフィードバック

④データベースとのデータをやりとりする方法の習得

基本的なSQL文を使用して、リレーショナルデータベースを操作することができるようになることを目指します。

SQL文：リレーショナル型データベースを操作するために必須となる世界標準言語

データベース基礎研修（２日間）

事後課題（１週間）：

在庫管理システムで必要な、データベースへのデータの登録・抽出するためのプログラム（SQL）を作成

フィードバック：

動作確認、読みやすいプログラムの書き方、データ操作方法の定石についてフィードバック

⑤Webアプリケーションの画面の開発方法の習得

ウェブサイト、HTML／CSSの基本構造を理解し、入力フォームのあるウェブページを作成できるようになることを目標とします。
また、JavaScript文法について理解する代表的なJavaScriptライブラリであるjQueryとAjaxについても学びます。

HTML／CSS／JavaScript基礎研修（４日間）

事後課題（１週間）：

③で作成したプロトタイプを元に、HTML／CSS／JavaScriptを使った在庫管理システムの画面を実際に開発

フィードバック：

動作確認、読みやすいプログラムの書き方についてフィードバック

⑥Pythonプログラミングの基礎・⑦Webアプリケーションの開発方法の習得

プログラミングの基本である繰り返しと条件分岐の使い方から、Pythonでよく使われる辞書型の扱い、Excel操作、Bottleというフレームワークを使ったWebアプリケーションの開発までを体験できます。

（プログラミング初心者向け）Python入門研修～Excel操作とWebアプリケーション開発体験編（３日間）

事後課題（１週間）：

④、⑤の事後課題の回答を使い、在庫管理システム（Webアプリケーション）をPythonで開発

フィードバック：

動作確認、読みやすいプログラムの書き方

⑧ＡＩ（人工知能）の基礎知識である統計の基本手法の習得

ビジネス場面に応用できるデータ分析の基本的な考え方やデータ整理の仕方を学んだうえで、Excelを用いた相関係数の計算や回帰分析の手順を習得します。

ビジネスデータの分析研修～職場で活かせる統計の基礎とデータ活用法を学ぶ

事後課題（1週間）：

架空の旅行会社のデータから統計数値の算出・読解後、施策を立案

フィードバック：

統計数値の算出、適切な読解、旅行会社の視点で施策が立案できているかをフィードバック

⑨ＡＩの基本的な開発の流れの習得

機械学習の手法の基礎的な理解を深め、簡単なモデルで実践することを目指しています。機械学習分野で使用頻度の高いPython言語の基本文法を身につけたうえで、実際にパソコンを使ってモデルを動かします。
機械学習の中でも、回帰分析とディープラーニングという２種類のアプローチを学びます。結果を比較することで、それぞれの持つメリットや適した利用シーンについて理解を深めます。

Pythonで学ぶ機械学習～回帰分析とディープラーニング（１日間）

事後課題（１週間）：

オープンデータを使った住宅価格の予測、モデルの評価

フィードバック：

学習・予測に適したプログラムかの確認、グラフ表示方法の確認

⑩システムの要件定義方法の習得

システム要件定義のやり方（業務フロー作成の仕方）を、演習中心のカリキュラムで実践的に学ぶ研修です。

要件定義研修～実践・業務フロー作成編（１日間）

事後課題（１週間）：

自部署の業務を効率化するために必要なシステムの要件定義書を作成

フィードバック：

業務フローの記法、システム化の妥当性、実現方式のヒントについてフィードバック

システム開発演習

一連の研修で得た知識を基に、実際に社内で役に立つシステムを作成します。

事後課題・フィードバックは研修費とは別の追加オプションです

事後課題は弊社で添削し、納品します