※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