ダイバーシティ&インクルージョン推進：AIで実現する偏りのない組織づくり

このパスのコース

順番に受講することで、体系的にスキルを習得できます。

1

AIに聞くExcel：関数・ピボット・グラフの操作をAIに教わる

VLOOKUPやピボットテーブルの作り方をAIに質問して学ぶ。「やりたいこと」を伝えるだけで最適な関数や操作手順を教えてもらう方法を習得します。

2

基本統計分析：平均・中央値・標準偏差をAIで理解する

統計の基礎概念をAIと対話しながら学ぶ。自分の業務データに適用し、数字の「意味」を読み解く力を身につけます。

3

D&I推進のAI活用：採用・昇進における無意識バイアスの検出

採用基準、昇進データ、報酬の公平性をAIで分析し、無意識のバイアスを検出・是正するD&I推進の実践手法を学びます。

4

感情分析・テキストマイニング：文章データからインサイトを抽出

レビュー、問い合わせ、SNS投稿などのテキストデータをAIで感情分析。ポジティブ/ネガティブの傾向やキーワード頻出パターンを可視化します。

5

個人情報保護とAI：匿名化・マスキングの実践手法

名前、住所、メールアドレスなどの個人情報をAIで安全に処理するための匿名化・マスキング技法を学びます。

6

情報漏洩インシデント対応：AIツール利用時の事故対応フロー

万が一AIツールに機密情報を入力してしまった場合の対応手順。インシデント報告、影響範囲の特定、再発防止策を学びます。

7

AI倫理の基礎：公平性・透明性・説明責任

AIの判断にバイアスはないか？AIの意思決定プロセスは説明できるか？AI倫理の3原則を理解し、責任あるAI活用の基盤を築きます。

8

データの可視化：AIでグラフ・チャートの最適な見せ方を選ぶ

棒グラフ・折れ線・円グラフ・散布図のどれを使うべきか。データの性質と伝えたいメッセージに応じた最適な可視化手法をAIに提案させる方法を学びます。

9

異常値・外れ値の検出：AIで見つけるデータの異常パターン

不正取引、設備異常、品質問題などの予兆をデータから検出するAI活用法。正常パターンからの逸脱を自動でアラートする仕組みを学びます。

10

AIに入力してはいけない情報：機密情報の線引きガイド

顧客の個人情報、社内の機密データ、未公開情報。AIに入力してよい情報とNGな情報の境界線を、具体的な事例で明確にします。

11

著作権・知的財産とAI：生成物の権利と法的リスク

AI生成物の著作権は誰のもの？他者の著作物を含む学習データの問題は？AIと知的財産に関する最新の法的論点を整理します。

12

内部統制とAI：監査対応と不正検知

AIを使った内部統制の強化策。不正取引の自動検知、監査証跡の自動生成、SOX法対応でのAI活用を学びます。

13

エンゲージメントサーベイのAI分析：感情分析と離職予兆検知

サーベイのフリーコメントをAIで感情分析し、離職予兆を検知。経営層に「次に打つべき手」を提言するためのデータ活用法を学びます。

14

KPI設計とモニタリング基盤：AIで構築する全社パフォーマンス管理

何を測るか、どう測るか。KPIツリーの設計、データ自動集約、異常値アラートで全社パフォーマンスを可視化するモニタリング基盤を構築します。