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学習内容
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1. DXとは何か、なぜ必要なのか
- なぜDXが必要なのか？
- ビジネスの加速化・グローバル化
- デジタル ディスラプション
- 2025年の崖
- 労働人口の減少による労働力不足
- COVID-19とDX
- DXの背景 etc.
- DXとは
- DXの定義
- デジタイゼーションとデジタライゼーション
- 従来のIT活用とDXの違い
- DXの対象領域 etc.
2. DXを支えるテクノロジー
- DXにおける課題とITの関係
- クラウド
- クラウドとは
- クラウドのサービスモデルとビジネス用途
- SaaS 利用とリソースの再配分
- クラウド利用による先端技術の導入
- クラウド利用目的の変化 etc.
- データ分析
- データ活用のパターン
- データ処理基盤の概要
- 顧客接点のデジタル化
- データレイク、データウェアハウス、ETL、BI
- 付加価値データの有償提供
- データ活用のファーストステップ etc.
- AI/マシンラーニング
- マシンラーニングの概要
- マシンラーニングでできること(教師あり学習、教師なし学習、強化学習)
- 画像・音声のデジタル化の活用
- 学習済みモデルの利用
- モデルの作成と学習 etc.
- IoT
- モノからコト(サービス)への転換
- モノと情報のあいだの架橋
- IoT とデータ分析・マシンラーニング
- XR
- XRの種類
- メタバース
- Society 5.0
3. DXの推進とこれからのビジネス
- DXの推進
- 日本のDX推進状況
- DX推進の枠組み
- DXプロジェクトの基本的な推進プロセス
- DXを推進する人材 etc.
- ユーザー企業のIT導入とSIベンダーの役割
- ユーザー企業のIT導入：内製と外部連携か
- ユーザー企業とITベンダー企業の新しい関係 etc.
- ビジネスに直結する開発
- 価値を創出するビジネスに直結する開発
- DevOps
- アジャイル開発、マイクロサービス・アーキテクチャ
- DevOpsのためのチーム体制 etc.
- サービス/ビジネスモデルの変革
- 製造業、流通・小売業、金融業
- DXにおけるサプライチェーンの変化
- SaaS型サブスクリプションモデルと今後のトレンド
- イノベーションを考える
- テクノロジーによるイノベーション
- イノベーションの考え方
- グループディスカッション：イノベーション機会の探求
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