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大企業6 章28 レッスン無料 28 レッスン公開読了目安 約 54 分

AI研修 大企業実務者向け

大企業の実務者・開発/運用担当 向け AI 研修コース（NotebookLM Living KB から自動生成）

最終更新: 2026-04-23 03:42:50

カリキュラム (6 章 / 28 レッスン)

  1. 第0章 第1章: 最新の生成AIとLLMの進化5 レッスン

    テキストや画像などを扱うマルチモーダル技術や、回答前に思考プロセスを挟む「推論（Thinking）モード」の仕組みを学びます。 Gemma 4などの最新モデルを例に、長文脈対応（最大256K）やMoEによる高精度と処理効率の両立について理解を深めます。 大企業の実務において、これらの最新機能がどのように課題解決や業務効率化に貢献できるかの全体像を把握します。

  2. 第2章 第3章: AIアプリ開発とデータ連携基盤4 レッスン

    社内データとAIを連携させるRAG（検索拡張生成）の基礎と、LlamaIndexやLangGraph等の開発フレームワークの役割を学びます。 多言語対応やタスク固有の指示（Instruct）に強い最新の埋め込みモデル（Qwen3-Embedding等）の活用方法を理解します。 エラー処理や状態管理が強化された最新ツールを用い、エンタープライズの運用に耐えうる堅牢なシステム構築の基礎を習得します。

  3. 第3章 第4章: セキュアなローカル推論とエッジAI4 レッスン

    クラウドにデータを送信できない機密業務向けに、手元の端末でAIを安全に動かすローカル推論のメリットと仕組みを学びます。 llama.cppなどの技術により、特殊なGPU環境がなくてもノートPCやブラウザ上で高度なAIを実用的な速度で実行する方法を理解します。 データ保護の観点から、大企業におけるエッジAIの導入シナリオと、最適なモデルサイズの選定（E2B/E4B等）について検討します。

  4. 第4章 第5章: 実稼働を支えるインフラと運用基盤5 レッスン

    複雑な自律型エージェントや巨大モデルを安定して稼働させるための、推論用・学習用新TPUなどのハードウェア動向を学びます。 vLLMなどの高速推論エンジンを用い、最新モデルを自社インフラ上で高速かつ安定したAPIとして提供する運用手法を理解します。 開発から運用フェーズへの移行を見据え、システム全体のレイテンシ削減やコスト最適化など、インフラ設計の要点を整理します。

  5. 第5章 第6章: AIのセキュリティ・倫理とガバナンス5 レッスン

    生成AI特有のハルシネーション（もっともらしい嘘）や、出力に含まれる社会的バイアスといった倫理的リスクとその影響を学びます。 モデル学習時のCSAM・機密データフィルタリングや、安全性を担保するための自動・手動による評価とテストの重要性を理解します。 リスクを正しく認識した上で、ポリシー違反の自動検知機能の活用やガイドラインの策定など、責任あるAI運用の体制構築を目指します。

  6. 第6章 第7章: 大規模AIを支えるインフラと高速推論エンジン5 レッスン

    エージェントAIに特化した「TPU 8i/8t」などのハードウェア動向と、高精度・低コストを両立するMoE（専門家モデルの混合）の仕組みを学びます。vLLMなどの高速推論エンジンを活用し、最大256Kの長文脈を処理する最新モデルを自社インフラ上で安定したAPIとして提供する手法を理解します。エンタープライズの実稼働フェーズを見据えた、インフラのレイテンシ削減とコスト最適化の設計を習得します。

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