こんな人にオススメ！
方向性（レーダーチャート）
「別にAIの研究や開発がしたいって訳じゃない！AIをカッコよく使いこなしたいんだ！」
「AIってよくわからないけど興味がある！」
そんな方におすすめの学科です。
AIシステム科AI System
- 2年制
- 男女
AIは無限大のワクワク感！
最新技術のAIをビジネスに使いこなせる人材に！
AIは無限大のワクワク感！
最新技術のAIをビジネスに使いこなせる
人材に！
AIの開発ではなく、
AIをビジネスに活用できる人材を育成します！
生成 AI の普及により、AI はもはや専門家だけのものではなく、ビジネスの現場で広く活用され始めています。
AIを使って顧客ニーズを分析し、業務プロセスを効率化することが、営業や企画、事務などの非技術系職種でも必須のスキルとなりつつあります。本科は、AIを活用できるビジネスパーソンの育成に特化しています。
AIシステム科の特色
-
1ビジネス重視の実践的AI教育
ビジネス現場で AIを使ってさまざまな問題を解決し新たな価値を創造できる人材を育成します。AIを「使う側」としての視点を重視し、マーケティングや営業、業務効率化など、幅広いビジネス分野での AI の活用法を学べる点が最大の強みです。
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2多様な職種に対応するカリキュラム
AIエンジニアではなく、企画職、営業職、事務職など、ビジネス現場で幅広く活躍できる人材を目指すためのカリキュラムを編成。技術的な深い理解を必要とせず、AIを使って顧客データ分析や業務自動化、プロジェクト管理を効果的に行えるスキルを養います。
めざせる職種（例）
- SE/プログラマー
- データ
サイエンティスト - マーケティング
プランナー - DX推進職
- 目標資格
-
- 生成AIパスポート
- G検定（ジェネラリスト検定）
- データサイエンス検定（DS 検定）
- マーケティング
- ビジネス実務検定®
- Word/Excel などサーティファイ各種試験
- Teacher’s Message
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-
君をビジネス界の
アイアンマンにするツール -
AIシステム科 講師
藤田 和久 先生 -
アイアンマンことトニースタークにとってジャーヴィスは、頼れる執事であり、良き相談相手であり、気を許せる友達だ。そして忘れてはいけないのが、ジャーヴィスがAIだということ。アベンジャーズが公開された頃、それは映画の中のフィクションだった。しかし、今ではAIは僕らの周りに普通に存在するツールであり、ジャーヴィス同様、僕らをアシストしてくれる信頼できるエージェントだ。AIを学び、活用する力を身につければ、それは”ただのツール”ではなく”最強のパートナー”となる。君はビジネス界のアイアンマンになれるかも知れないのだ。
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授業紹介
AIエンジニアに必要な機械学習・深層学習・統計学・数学・データサイエンスの知識や技術を習得し、AIのしくみを理解します。
Pick up 授業
-
Pythonプログラミング
AIやデータ解析に用いるプログラミング言語。
基礎から学習します。 -
AI 概論
AIの基本的な原理を学び、その応用分野や社会的影響、法的・倫理的課題について理解を深めます。
また、AIの今後の課題や可能性についても考察します。 -
生成 AI 実習
前期は様々な生成AIツールの使い方を学習します。後期はプロンプトエンジニアリングを中心に学習します。
今まで学んだことを駆使して卒業作品を制作し発表します。AIを使ったオリジナルの作品を制作できれば、就職内定が断然有利になります。
Pick up 授業
-
ビジネスフレームワーク
主に市場や課題の分析、アイデアの洗い出しや整理などに利用します。マーケティングや新規事業の立案、組織の構築などあらゆる分野で活用できます。
-
データ分析実習
AIを利用して様々なデータを実践的に分析します。
-
卒業制作
ドローンの自動操縦や画像認識、文章解析などオリジナル作品を制作し、2年間の集大成を発表します。
カリキュラム
| 科目 | 1年次 | 2年次 | |
|---|---|---|---|
| 総合科目 | 就活リテラシー | ● | |
| 企業研究 | ● | ||
| プレゼンテーション | ● | ||
| ビジネスマナー | ● | ||
| 専門科目 | ICT基礎 | ● | |
| AI概論 | ● | ||
| データ分析基礎 | ● | ||
| ビジネスデータ分析手法 | ● | ||
| プロジェクト管理 | ● | ||
| オペレーションズリサーチ | ● | ||
| 知的財産権 | ● | ||
| UI/UXデザイン | ● | ||
| マーケティング | ● | ||
| ビジネスフレームワーク | ● | ||
| ビジネス倫理 | ● | ||
| 実習科目 | 生成AI実習 | ● | |
| Office実習 | ● | ||
| 画像ソフト実習 | ● | ||
| プログラミング実習 | ● | ||
| データベース | ● | ||
| AIコンテンツ制作 | ● | ||
| Web制作 | ● | ||
| AIデータ分析実習 | ● | ||
| 卒業制作 | ● | ||
カリキュラムは一部変更になる場合があります。
1週間のタイムスケジュール例
（1年次）
時間割は毎年、前期・後期に変更となります。
右にスクロールしてください。
| 時間 ／ 曜日 | 月 | 火 | 水 | 木 | 金 |
|---|---|---|---|---|---|
|
1
（9：30～ 11：00） |
プレゼン テーション |
プログラミング 実習 |
|||
|
2
（11：10～ 12：40） |
ホームルーム | ICT 基礎 | プログラミング 実習 |
データ分析 基礎 |
|
| 昼休み （12：40～13：20） | |||||
|
3
（13：20～ 14：50） |
生成 AI 実習 | Office実習 | AI 概論 | 就活 リテラシー |
画像ソフト 実習 |
|
4
（15：00～ 16：30） |
生成 AI 実習 | Office実習 | 画像ソフト 実習 |
||
