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ケースで学ぶAIトレーニング

AIClassLabでは、単なる理論講義にとどまらず、実際の業務シナリオを用いたケーススタディとハンズオンで学習を進めます。受講後すぐに試せるテンプレートとチェックリストを提供し、学びを業務に変えるための具体的な手順を示します。

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FAQ

よくある質問（FAQ）

ケースと実例を交えた回答で、導入前の疑問を解消します

01 研修の所要時間はどのくらいですか？
研修時間は目的と対象者のスキルにより変わります。導入前調査を基に、短期集中（1〜2日）、標準プログラム（1〜2週間）、段階導入（数ヶ月）のいずれかをご提案します。過去事例では、現場担当者の実務演習を含めた2週間コースで即時改善案が出たケースがあります。
02 準備すべきデータや事前条件は？
最低限、業務で使っている代表的なデータサンプル（CSV、ログ、画像など）と業務フローの説明資料があると効果的です。完全なデータ整備が難しい場合は、研修内でデータクリーニングを行う形で進めることも可能です。事例ベースで優先度の高い項目から取り組みます。
03 研修後の運用支援はありますか？
研修後のフォローとして、成果物レビュー、運用チェックリスト提供、リモート相談などの支援を用意しています。導入初期に現場で起きやすい課題を想定したケース対応を行い、担当者が自走できる状態を目指すサポートを行います。
03 費用はどのくらいですか？
費用はカスタマイズの度合いや対象人数、現地対応の有無によって変動します。まずは業務課題と期待する成果をお聞きした上で、段階的な見積り（調査、研修、フォロー）を提示します。過去の実例ベースで複数案を比較提案します。
03 講師はどのようなバックグラウンドですか？
講師はデータ分析・機械学習の実務経験を持ち、業務適用経験があるメンバーで構成しています。実プロジェクトの事例や運用上の注意点を交えた説明と、ハンズオンでの実装支援をご提供します。
03 リモートとオンサイトのどちらが適していますか？
リモートは柔軟性が高く、オンサイトは業務理解と現地の関係者調整に有利です。多くのケースではリモートで基本を実施し、キックオフや成果発表をオンサイトで行うハイブリッド形式が効果的でした。業務シナリオに応じて最適な形式を提案します。