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学ぶ目的
価値創造とは
スキルチェックリスト ver.6 で、試験の範囲に新しく加わった領域です。データとAIで、事業にどんな価値を生み出すかを考えます。
- 技術と社会の流れを読む … 何が変わりつつあるかを、つながりで捉える
- 課題の再定義 … 言われた課題の奥にある、満たされていない困りごとを見つける
- 事業とモデルの設計 … 誰に、どんな価値を、どう届けるかを組み立てる
PoCで小さく試す
PoC(概念実証)は、本格的に作る前に、小さく試して、役に立つかを確かめることです。成功の基準と、やめる基準を先に決めます。
効果測定と定着
- 施策の前に、何で効果を測るかを決める
- 比べる相手をそろえる(A/Bテストなど)
- 結果から学び、次の打ち手に生かす。うまくいったら、ほかの部署へ広げる
- ガバナンスとリスク … 決まりと責任を決めて、安全に広げる
本番の解き方
100問を100分なので、1問あたり約1分です。
- 1周目は、迷う問題に印を付けて先へ進む
- 計算の問題は、手順どおりに紙で解く
- 最後に、印の問題を見直す時間を残す
- 合格ラインの目安は、過去の回で正答率約76〜80%
画面の操作や会場で使えるものは、受験の案内で確かめます。
学んだことをつなぐ
パート1の交絡とA/Bテスト、パート2のKPIとガバナンスは、価値創造の流れの中で1つにつながります。
このレクチャーで学ぶこと
- 価値創造の領域(技術と社会の流れ・課題の再定義・事業とモデルの設計)
- PoCの進め方と、成功の基準・やめる基準
- 効果測定・学びのサイクル・定着と横展開・ガバナンス
- 100問100分の時間配分と、見直しの進め方
質問
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#1
未完了
データを集めて蓄える ― データの形式と、収集・蓄積の仕組みを説明する
#2
未完了
データの加工 ― 欠損・外れ値・表記ゆれ・結合を正しく処理する
#3
未完了
SQLの基本 ― 絞り込み・集計・結合の結果を、表から読み取る
#4
未完了
プログラミングとAIの運用 ― コードの基礎と、生成AI・MLOpsとの付き合い方
#5
未完了
ITセキュリティ ― 3つの要素と、暗号・認証・攻撃への守りを説明する
#6
未完了
基盤の考え方 ― 論理的思考と課題の定義で、分析を仕事の問いにつなぐ
#7
未完了
データ・AIの倫理と法 ― 個人情報・プライバシー・バイアス・生成AIの注意点
#8
未完了