どの選択肢を取るにしても
自分自身に明確な構想やビジョンがなかったり、
技術への基礎知識・協業スキームの理解が不足していたり、
あるいは人工知能研究者のマインドを
よく理解していないまま進めてしまっては、
労力と投資費用を無駄にしてしまうだけになるでしょう。

~あなたには、ありますか?~
  • ①自身の明確なビジョン・構想計画

  • ②技術への基礎知識と協業スキームの理解

  • ③人工知能研究者のマインドの理解

では、上記3つを得るためにはどうすれば良いでしょうか。
事業構想大学院大学に、それらを得られる場があります。

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人工知能を活用した新事業プロジェクト研究

本学では、約半年間で人工知能ビジネスを立ち上げるために必要な、
下記3点を実現する研究会を実施致します。
1.自身の明確なビジョン、構想計画
2.技術への基礎知識と協業スキームの理解
3.人工知能研究者のマインドの理解


  ■対象者
  ・社内で新規事業立上げがミッションとなっている方
  ・人工知能を活用し既存ビジネスモデルからの脱却を図りたい方
  ・人工知能に対応し既存ビジネスをさらに飛躍させたい方

  ■プロジェクト研究のポイント
  1.あなた自身の手で新ビジネスの構想計画を作る場です。
  2.ノートを取るだけの研修ではなく、担当教員・ゲスト講師と双方向のコミュニケーションを取りながらゼミ形式で進めます。
  3.約半年間で人工知能を活用したビジネスモデルを立ち上げるための必要知識を習得します。


担当教員

  • 事業構想大学院大学 教授

    小塩 篤史

    専門領域:人工知能、データサイエンス、技術経営、システム科学、未来学

    東京大学大学院新領域創成科学研究科博士課程、マサチューセッツ工科大学スローン経営大学院 客員研究員、株式会社CSK-IS 研究員、東京大学政策ビジョン研究センター特任研究員、日本医科大学医療管理学教室助教を経て現職。
    事業構想研究所 実践知研究センター主任研究員を兼任。事業構想大学院大学では、理想の事業構想から逆算的に計画策定をする手法の研究・教育をベースに、新技術を活用した事業構想や地域活性化などに取り組む。
    また株式会社IFでは、営業支援・在宅就労支援などの企業向けシステムの開発や個人のライフスタイルを豊かにするアプリケーション開発などを行い、人間を中心に据えた技術開発に挑戦している。
    著書・論文に「医療ビッグデータの現状と将来展望」(2013年)「社会シミュレーション手法を用いた医療需要の将来推計」(2013年)など。

    小塩 篤史

カリキュラム

日程

7月13日(木)

テーマ

研究準備会

内容

人工知能ビジネス概論 / 自社課題整理 等 ※研究申込者のみ参加無料

日程

7月27日(木)

テーマ

オリエンテーション

内容

事業構想とは/研究の進め方/問題定義/チームビルディング

日程

8月10日(木)

テーマ

AIを取り巻く基礎知識①

内容

技術経営の考え方・枠組みに関して

日程

8月24日(木)

テーマ

AIを取り巻く基礎知識②

内容

AIと事業の関係性について

日程

9月7日(木)

テーマ

シーズの把握①

内容

人工知能シーズ(深層学習、集合知、自然言語処理等)の全体把握①

日程

9月21日(木)

テーマ

シーズの把握②

内容

人工知能シーズ(深層学習、集合知、自然言語処理等)の全体把握②

日程

10月5日(木)

テーマ

自社資源の掘り起こし①

内容

データ資源、経営資源の明確化①

日程

10月19日(木)

テーマ

自社資源の掘り起こし②

内容

データ資源、経営資源の明確化②

日程

11月2日(木)

テーマ

人工知能時代の把握と事業構想①

内容

現代社会のニーズと、技術シーズの確認

日程

11月16日(木)

テーマ

人工知能時代の把握と事業構想②

内容

上記ニーズとシーズのマッチング

日程

11月30日(木)

テーマ

人工知能時代の把握と事業構想③

内容

自社ならではの構想計画を練る

日程

別途

テーマ

個別面談

内容

個別相談による今後の人工知能ビジネス研究

 
  テーマ 内 容
7/13(木)研究準備会人工知能ビジネス概論 / 自社課題整理 等 ※研究申込者のみ参加無料
7/27(木)オリエンテーション事業構想とは/研究の進め方/問題定義/チームビルディング
8/10(木)AIを取り巻く基礎知識①技術経営の考え方・枠組みに関して
8/24(木)AIを取り巻く基礎知識②AIと事業の関係性について
9/7(木)シーズの把握①人工知能シーズ(深層学習、集合知、自然言語処理等)の全体把握①
9/21(木)シーズの把握②人工知能シーズ(深層学習、集合知、自然言語処理等)の全体把握②
10/5(木)自社資源の掘り起こし①データ資源、経営資源の明確化①
10/19(木)自社資源の掘り起こし②データ資源、経営資源の明確化②
11/2(木)人工知能時代の把握と事業構想①現代社会のニーズと、技術シーズの確認
11/16(木)人工知能時代の把握と事業構想②上記ニーズとシーズのマッチング
11/30(木)人工知能時代の把握と事業構想③自社ならではの構想計画を練る
別途個別相談個別相談による今後の人工知能ビジネス研究
 

〒107-8411 東京都港区南青山3-13-16