Unit 20朝Digest候補学習ページあり
AIガバナンスと法務：ポリシー・著作権・個人情報
Chapter 03：データ・RAG・ガバナンス
45Unit Course Portal
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45Unitを章ごとに分けて、学習の迷子を防ぎます。
Prologue1 Unit
コースの目的と学び方をつかみ、AIを使う側から導入する側へ視点を切り替えます。
Chapter 01：基礎とエージェント概念10 Unit生成AI・LLM・AIエージェントの基本構造とビジネス価値を整理します。
Chapter 02：業務理解とBPR4 Unit業務を可視化し、As-Is/To-BeやECRSでAI導入対象を見極めます。
Chapter 03：データ・RAG・ガバナンス10 Unitナレッジ、RAG、AIが読めるデータ、ガバナンス、プロジェクト設計を扱います。
Chapter 04：ワークフローとコンテキスト6 Unit自動化レベル、ワークフロー、トリガー、変数、コンテキスト設計を扱います。
Chapter 05：組織導入とチェンジマネジメント7 Unit組織文化、KPI、役割変化、チェンジマネジメント、現場質問を扱います。
Chapter 06：5Dモデルと展開5 UnitDiscoveryからDeploymentまで、5Dモデルで導入プロジェクトを設計します。
総復習・ケース演習2 Unit全体復習とケース演習で、試験前に判断軸を統合します。
全Unit一覧
Unit番号・タイトル・Chapterで検索できます。
Unit 01入口学習ページあり
講座オリエンテーション：AIを使う人から導入する人へ
Prologue
Unit 02学習ページあり
生成AIの基本構造：従来AI・機械学習・LLMの違い
Chapter 01：基礎とエージェント概念
Unit 03学習ページあり
LLM運用の基礎：トークン・文脈・モデル選定
Chapter 01：基礎とエージェント概念
Unit 04学習ページあり
AIエージェントとは何か：チャットボットとの違い
Chapter 01：基礎とエージェント概念
Unit 05学習ページあり
三位一体モデルと自律性レベル
Chapter 01：基礎とエージェント概念
Unit 06学習ページあり
AIエージェントの起動タイプを判別する
Chapter 01：基礎とエージェント概念
Unit 07学習ページあり
RPAとAIエージェントの違い：使い分けと組み合わせ
Chapter 01：基礎とエージェント概念
Unit 08学習ページあり
MCP：エージェント接続標準を概念で理解する
Chapter 01：基礎とエージェント概念
Unit 09学習ページあり
AIエージェント導入価値：ROI・TCO・定性価値
Chapter 01：基礎とエージェント概念
Unit 10学習ページあり
AIエージェントのリスクと対策：4カテゴリで整理する
Chapter 01：基礎とエージェント概念
Unit 11学習ページあり
生成AIの発展トレンドを導入判断に結びつける
Chapter 01：基礎とエージェント概念
Unit 12学習ページあり
業務の構造的理解：As-IsからTo-Beへ
Chapter 02：業務理解とBPR
Unit 13学習ページあり
業務ギャップ分析：改善候補を見極める
Chapter 02：業務理解とBPR
Unit 14学習ページあり
BPRとECRS：自動化前に業務を見直す
Chapter 02：業務理解とBPR
Unit 15学習ページあり
業務可視化の4手法：IPOから業務フロー図まで
Chapter 02：業務理解とBPR
Unit 16学習ページあり
ナレッジマネジメント：暗黙知・形式知・SECIモデル
Chapter 03：データ・RAG・ガバナンス
Unit 17学習ページあり
知識をAI活用資産へ変える考え方
Chapter 03：データ・RAG・ガバナンス
Unit 18学習ページあり
データの種類と特性：構造化・非構造化・メタデータ
Chapter 03：データ・RAG・ガバナンス
Unit 19学習ページあり
RAGの仕組み：検索して渡す2フェーズを理解する
Chapter 03：データ・RAG・ガバナンス
Unit 20朝Digest候補学習ページあり
AIガバナンスと法務：ポリシー・著作権・個人情報
Chapter 03：データ・RAG・ガバナンス
Unit 21学習ページあり
AIが読みやすいデータ設計：区切り・表記・検索性
Chapter 03：データ・RAG・ガバナンス
Unit 22試作済み学習ページあり
社内データをAI活用資産に変える実践
Chapter 03：データ・RAG・ガバナンス
Unit 23学習ページあり
AIプロジェクトの進め方：PoC中心の導入初期設計
Chapter 03：データ・RAG・ガバナンス
Unit 24学習ページあり
AIプロジェクトの効果検証と進行管理
Chapter 03：データ・RAG・ガバナンス
Unit 25学習ページあり
成功定義の3層フレームワーク
Chapter 03：データ・RAG・ガバナンス
Unit 26学習ページあり
自動化レベルの進化論：Lv.1〜Lv.4の使い分け
Chapter 04：ワークフローとコンテキスト
Unit 27学習ページあり
ワークフロー設計：トリガーとアクション
Chapter 04：ワークフローとコンテキスト
Unit 28学習ページあり
実行・連携パターンと理解度チェック
Chapter 04：ワークフローとコンテキスト
Unit 29学習ページあり
変数と条件分岐：If/Else・ルーティング・フィルタリング
Chapter 04：ワークフローとコンテキスト
Unit 30学習ページあり
コンテキストエンジニアリング概論：プロンプトとの違い
Chapter 04：ワークフローとコンテキスト
Unit 31学習ページあり
コンテキスト設計の実践：情報選択と品質改善
Chapter 04：ワークフローとコンテキスト
Unit 32学習ページあり
AIエージェント導入と組織文化の変革
Chapter 05：組織導入とチェンジマネジメント
Unit 33学習ページあり
AIエージェント推進の組織類型
Chapter 05：組織導入とチェンジマネジメント
Unit 34学習ページあり
人材評価と指標の再設計：KPI・KGI・OKR
Chapter 05：組織導入とチェンジマネジメント
Unit 35学習ページあり
職務設計・リスキリング・アップスキリング
Chapter 05：組織導入とチェンジマネジメント
Unit 36学習ページあり
チェンジマネジメント：抵抗曲線と心理的安全性
Chapter 05：組織導入とチェンジマネジメント
Unit 37学習ページあり
現場で直面する問い：経営・現場・ITへの答え方
Chapter 05：組織導入とチェンジマネジメント
Unit 38学習ページあり
現場で直面する問い：法務・責任・定着への答え方
Chapter 05：組織導入とチェンジマネジメント
Unit 39学習ページあり
5Dモデル Step1：Discovery — 発見・選定
Chapter 06：5Dモデルと展開
Unit 40学習ページあり
5Dモデル Step2：Definition — 定義・構造化
Chapter 06：5Dモデルと展開
Unit 41学習ページあり
5Dモデル Step3：Design — 設計・プロンプト
Chapter 06：5Dモデルと展開
Unit 42学習ページあり
5Dモデル Step4：Development & PoC — 開発・検証
Chapter 06：5Dモデルと展開
Unit 43学習ページあり
5Dモデル Step5：Deployment & Scale — 展開・定着
Chapter 06：5Dモデルと展開
Unit 44学習ページあり
試験直前総復習：用語比較とひっかけ整理
総復習・ケース演習
Unit 45総合演習学習ページあり
ケース演習：AIエージェント導入プロジェクトを設計する
総復習・ケース演習