DX時代のマネジメントに必要な基礎知識

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21世紀型マネジャー実践コース

DX時代のマネジメントに必要な基礎知識

IoT、AIによるスマートなビジネス・スキーム構築の進め方

【ライブ配信実施】
本講座は、ライブ配信で実施いたします。職場や自宅のPCからアクセスして学べます。
また、見逃し視聴のご案内も行う予定です。受講方法の詳細等は、お申込みいただいた方に別途メールでご案内いたします。


【講座のねらい】
デジタルトランスフォーメーション(DX)が急速に進展するなか、新しいテクノロジーを活用して、ビジネスを変革していくマネジメントが求められています。

この講座ではITやデジタル技術のバックグラウンドのないマネジャーを対象に、事業のマネジメントに最低限必要となる技術動向と未来の見通し、IoT、AI、5Gなどの技術が経営戦略や事業に及ぼす影響、デジタル時代のプロジェクトマネジメントのポイントを基礎から紐解いて解説します。

管理者、マネジャーの視点で整理された、基本知識や最新動向、背景などを理解することで、経営戦略で定めた目標に対して、どのようにテクノロジーを活用すべきか、戦略的に構想するための知識と視点を獲得します。

<この講座で学ぶこと>
(1)事業のマネジメントに最低限必要な最新技術の動向と未来展望
(2)技術革新が経営戦略や事業のあり方に及ぼす影響、変化
(3)DX時代に知っておくべきプロジェクトマネジメントの重要ポイント

概要

DX時代のマネジメントに必要な基礎知識

検索番号
P2002280
開催日時
2020年10月9日(金)10:30~18:00
定員
64
受講料
60,500円(税抜き55,000円)
会場
ライブ配信
申込期間
2020年8月13日(木)~10月8日(木)

プログラム

※最新動向を反映するために、プログラムを一部変更する場合があります。

はじめに:ウィズコロナの世界で活路をどこに見いだすか
(1)新型コロナウイルスで変わるビジネス環境とDXの意義 
   ~なぜDXを急がなければならないか、データでみる必要性
(2)伸びる企業と衰退する企業の違い 〜AI格差社会を生き抜く方法
(3)第四次産業革命時代における競争の戦略の考え方 ~日本の具体的施策
(4)サプライチェーンの再定義 〜DXによるリスク分散と複雑化する管理への対応
(5)正しいデータの管理と共有方法 〜見せるためのデータから、使うためのデータへ
  ・現場が必要なデータを見て、分析・活用できる分散管理
  ・セキュリティーと権限管理
(6)セキュアなリモート技術 〜リモート化できない企業の理由
(7)企業間データ連携の進め方 
(8)第四次産業革命と最新の世界動向 
  ・IoTとリモート制御技術の関係
  ・急速に活用が進むAI
  ・低価格化し爆発的に増えるロボットとその理由
  ・コンピューターの高性能化と量子コンピューターの可能性

1.ビジネス戦略の視点から考えるDX
(1)日本企業の現状と問題点
(2)DXの落とし穴 ~失敗する企業の共通点
(3)DX計画で最初に検討すべき全体最適
(4)トヨタ生産方式とリーン手法 ~アメリカが学んだ日本の生産方式と更なる進化
(5)シックスシグマによる品質管理
(6)ファクトリーオートメーションの正しい進め方と注意点
(7)マス・カスタマイゼーション戦略
(8)マイケル・ポーターの「共有価値の創造」戦略 ~急速に進化する時代に必要な戦略の考え方
(9)GEに学ぶSDGsの戦略

2.IoTによる効率的なデータ収集
(1)IoTの本質 
  ・広義のIoT=データ収集+制御+AIによる分析
  ・過去からの蓄積データに基づく判断による経済効果
  ・工場におけるIoTによるコスト削減と安全向上の事例
(2)IoTで実現するデータ駆動経営の事例
  ・なぜデータ駆動が重要なのか
  ・データ駆動を実現するためのポイント
  ・データ駆動による無駄の排除、プロセス管理、品質コントロール
(3)5GでIoTはどう変わるか ~5Gで急拡大するビジネスの未来
  ・5Gが目指すビジョン(通信速度約100倍、接続可能数約100倍、超低遅延)
  ・5Gの企業活用動向と実証実験状況
  ・5GとWi-Fi 6の関係
  ・地方自治体や企業が独自に設置できるローカル5G

3.これからのビジネスに必要なデータ分析・活用の基礎知識
(1)AIを使わない理由 ~使わないと解決できないか、本当に使う必要があるか
(2)統計の基礎の基礎
  ・平均値と中央値の違い ~偏りを知ることで真実がわかる
  ・異常値と欠損値
  ・分散値の活用方法 ~平均値の信頼性をはかる
(3)データから真実を見定めるために:AIを理解するための統計の知識
  ・相関 ~データ同士の関係性をみる
  ・仮説と検定 ~偶然か、必然かを見極める
  ・演繹推論と帰納推論 ~データ分析から結論を導き出す
  ・回帰分析 ~データから未来を予測する

4.AIの可能性と活用方法
(1)AIの可能性と留意点 
  ・AIを活用できない理由と失敗する理由
(2)企業におけるAIの活用事例 ~いま何ができ、今後どう発展するのか
  ・未来を予測するAI
  ・品質を向上させるAI
  ・故障を検知するAI
  ・検査を自動化するAI
  ・マーケティング調査のためのAI
(3)ディープラーニングの価値 
  ・高度な画像認識ができる理由
(4)強化学習とAIの最新動向 
  ・強化学習により自動で賢くなるAI
  ・強化学習で進化するロボット

5.DX時代のプロジェクトマネジメントの要点
(1)DXに適したデータベース設計とは
  ・NoSQLとリレーショナルDBの併用、分散管理
  ・データの取得場所、属性、信頼性の共有
(2)正しいデータ共有とリスク共有
(3)個人情報に関する考え方
(4)DXにおけるセキュリティー・マネジメント

講師紹介

  • 伊本 貴士氏(いもと たかし)

    伊本 貴士氏(いもと たかし)

    メディアスケッチ 代表取締役

    NECソフト、フューチャーアーキテクトなどを経て、2009年技術コンサルティングを行うメディアスケッチを設立。IoTやAIを中心に企業へ新技術導入、教育のコンサルティングを行う。著書に『IoTの教科書』(日経BP社)など。ホンマでっか!? TV(フジテレビ)や、サンデーLive!!(テレビ朝日)などに出演のほか、IoTや人工知能などの最先端技術分野における講演多数。

「日経ビジネススクール」運営事務局

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