DX(デジタルトランスフォーメーション)推進コンサルティング 株式会社アイ・ティ・イノベーション
海外研修
海外の最先端技術でDX推進を成功させる人材を育てるDXを実行・牽引できる人材が育っていますか？
DXを推進する中で、海外市場への挑戦や海外のビジネスパートナーとの連携や協業が発生してくることも少なくありません。多くの企業でもその対策として社内の英語研修や海外ローテーションなどに取り組み始めていますが、なかなか現場のDX推進に効果的に生かせていないと感じている企業が多いようです。
それは研修や制度の目的が英語を学習することや海外のビジネス習慣を身に着けるといった限定的なものになってしまっているからではないでしょうか。
DX推進の牽引役を育成するならば、他社を圧倒的に差別化する最先端教育カリキュラムと、常に最新の技術動向や今後のトレンドなどの情報を肌で感じることができる環境で学ぶという相乗効果によるスピード感と即応性が大切です。
お悩み・課題
このような課題でお悩みではありませんか？
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業界の競争激化の中で他社よりも早く、高い価値のある製品を提供したいが、
差別化のためには日本国内の情報だけでは太刀打ちできないなあ -
海外進出できる人材の育成カリキュラムを作ってはみたものの、
普通の英語研修とあまり変わらないなあ
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海外進出できる人材の育成カリキュラムを作ってはみたものの、
普通の英語研修とあまり変わらないなあ
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AIやビッグデータの書籍や研修を受けてみたけど、実際に構築してみると
詳細の部分で少し解釈の違いがあってなかなか前に進まないなあ -
PoC（概念実証）の環境を作り始めたけど、手詰まりすることが多くて、
一連の流れやノウハウを短期間で効率的に学べないかなあ
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PoC（概念実証）の環境を作り始めたけど、手詰まりすることが多くて、
一連の流れやノウハウを短期間で効率的に学べないかなあ
アイ・ティ・イノベーションにお任せください！
「AIの設計が出来るエンジニアになること」を目標に、教育プログラムを構成しています。
AI、データ分析に関わる一般知識を習得し、具体的にAI設計を行うために必要なニューラルネットワークの設計や方法論などハンズオンを交えて実施しています。
ITアーキテクチャ向けスキルアップ研修
Iasaが提唱する「ITアーキテクチャコンセプト及びITアーキテクトに求められるスキル体系」について、ASEAN諸国での豊富な実績を誇るatd solutionと提携し、「基礎力」、「実務力」、「俯瞰力」そして「判断力」を学べるプログラムを提供しています。
当社はこれまで数多くのコンサルティングの経験と海外を拠点とした研修の場を提供してきました。企業がDX推進を強化していく中で以下３つの「強み」がDX推進を支える人材を育てると考えています。
アイ・ティ・イノベーションがプログラムを提供している各国、各拠点は常に最新のトレンドや技術を追い、検証し、実装している環境の下にあります。DXを取り巻く業界の動向やAI・ビッグデータを含めた開発の技術が目まぐるしく変わる中で、いかに早くそれらの情報をキャッチアップし、自社内で適用していくかが他社との優位性確保のためにも重要なことです。
最先端技術が生まれる現場でしか得られない情報だからこそ、その場所に身を置いて学習することが大切です。
アイ・ティ・イノベーションの代表である林は、インフォメーション・エンジニアリングで有名なジェースムマーチン・アンド・カンパニー・ジャパンで方法論を学んだ際、「英語圏で誕生したITの概念は、英語で学ぶことでより理解が深まる」ことを実感しました。その経験に基づき、最先端技術と英語（原語）を組み合わせた学びの手法を取り入れ、受講者の理解しやすさにつながる研修コンテンツの提供を目指しています。
アイ・ティ・イノベーションの海外研修コースが、グローバルな環境でも臆することなく働ける人材を育成できるワケはココにあります。
これまで“現場主義”のコンサルタントとして、多くのIT組織改革やプロジェクトに参画してきたアイ・ティ・イノベーションだからこそ熟知している“DX推進において他社との差別化を実現するスキル”を海外の研修コンテンツにも反映しています。
ゆえにアイ・ティ・イノベーションの研修は、現場で即戦力として活躍できるDX人材を育成することができます。
グローバルビッグデータ・AI研修
「ITABoK」スキルアップ研修
お客様の声
現地で学べるからこそ解決スピードがアップ 機械学習のプロセスや基本のアルゴリズム、コア技術については事前に独学した中で疑問に思っていた点をクリアにすることができました。また、さまざまなユースケースと合わせて学ぶことができ、より明確に頭の中を整理できたと思います。
理論と実装の両面で理解度を向上 講義で学んだ理論をPoC(概念実証)で、機械学習とDeep Learningの実装を行うことで、実践的に理解することができました。また、実装するにあたりデータ準備工程に工数がかかること、データが予測の精度に重要であることがわかりました。
