株式会社サートプロ

6日間集中講座 IoTコンサルタントが体系的に教える「すべてがわかるIoT実践講座」

IoTコンサルタントが体系的に教える
「すべてがわかるIoT実践講座」

IoTの基礎から学んで、実践レベルまでの知識を習得!
世界の「今」を知る! IoTの先進企業による具体的な活用事例を解説
IoTデバイス、センサー、AIプログラム等を実際に使って学ぶハンズオン付き
実習型講義の教材は持ち帰ることができるので企業内実証にも役立ちます!

たったの6日間が「会社の未来」を大きく変える

あなたの会社が「世界のリーダー企業」への道を歩むのか、
それとも「海外企業の下請け」に甘んじてしまうのか・・・

なぜなら、この「6日間の講座」には
ビジネスにおける「第4の波」のひとつである
「IoT・AI」のエッセンスがギュッと濃縮されているからです。

この講座を受講するか否かでその後のあなたの会社のビジネスに天と地ほどの差が出てしまうことでしょう。

この「6日間の講座」には

  • 知識ゼロからでもOK! 基礎から実践レベルまでの知識と技術の紹介
  • 国内、海外問わずIoT・AIの先進企業による具体的な活用事例
  • 世界的に実績のあるArduino、Raspberry Piを使って学べる体験型講義(ハンズオン)

などを組み込み、独学で学べば習得に1年~2年は下らないと言われているIoT・AIの幅広い知識をなんと!
「たった6日間で習得できる講座」に凝縮しました!

当講座の講師を務めるのは、最先端のIoTのプロフェッショナル3名。
IoTコンサルタントによる直接指導でIoTの「今」を全身で習得できます。

この講座の目標はズバリ!

  1. あなたの会社のビジネスにIoT・AIを導入すること
  2. あなたの会社がIoT・AIの活用して世界のリーダーになること
  3. あなたが社内のIoT・AIの導⼊実務者になる

製造業現場で想定される実例を課題として、
IoT・AI導入の手引や手法をつかえ、センサーによるデータの取得、
各種センサー利用、データ通信、データ格納、データ分析、人工知能、
データ可視化、効果測定、セキュリティなど・・・
現場で起こりうる課題からその解決方法が見いだせるような講座内容により、あなたが社内におけるIoTやAIの導入実務者となることを目指します。

IoT・AI、ロボット、ビッグデータ… これらはビジネスにおける「第4の波」と言われています。
実は、これら「第4の波」こそ、今、乗っておかないとあなたの会社の未来が、
いいえ、しいては
日本の産業全体がジリ貧に…というところまできています。

もしもあなたの会社を

と願うのでしたら、ぜひこの手紙をお読みください。

産業を根底から揺るがす「第4の波」とは

経済産業省のホームページや白書において ⼀昨年からあるワードを頻繁に見かけるようになりました。
そのワードとは

「第4次産業革命」

です。
これは一体何を指しているのでしょうか。

産業革命といえば歴史上、人類が経験した変革のことです。
産業がドラスティックに変革し、生活レベルまで一変させたことを指します。

これまで、世界では3度に渡る産業革命が起こりました。
第1次産業革命では軽工業、第2次産業革命では重化学工業。
第3次産業革命は、IT・コンピュータ・インターネットによる技術革新です。

20世紀末〜21世紀初頭の第3次産業革命は産業のIT・コンピューター化だけでなく、家庭での消費生活レベルまでIT・インターネットを浸透させました。

第3次産業革命は大きなITの「波」に乗ったことで日本も世界も技術や経済が急成長していったのです。

そして、4度目の波。
ITに代わる第4次産業革命が今きていることをご存知でしょうか。

第4次産業革命は
「ビジネスや社会の在り方そのものを根底から揺るがす」

と言われています。

その第4次産業革命を織り成すものが
IoT・AI(人工知能)・ビッグデータによる技術革新
です。

人工知能というと、Googleをはじめとした自動運転車が話題ですが、自動運転車以外でも

  • 工場での部品の需要予測
  • 農作物に対する品質の自動管理
  • 農作物の選別を自動化

など、人工知能の実用化によって生み出される新しい価値が大きな社会変化をもたらします。

IoTによりあらゆるものがインターネットに接続されることで大量の分析データが手に入り、それを必要としていた人工知能が研究段階から実用化段階へと進めるのです。

図:IoTやビッグデータによる新たなビジネスサイクルの出現

引用元:経済産業省 第3節 製造業の新たな展開と将来像

第4次産業革命により、省人化、無人化はもちろんのこと、世界のビジネスモデルやビジネスルール、産業や就業の構造だけでなく経済社会システムまでも大きく変化させるでしょう。

これは何もIT業界だけではありません。
第4次産業革命は、製造業、農業、医療、流通、教育業界まで業界関係なく、産業システムそのものを変えようとしています。
それにより個々人の働き方や生活様式までも一変させる可能性が高いのです。

その結果、今まで想像もできなかった商品やサービスが次々と世の中に登場します。
サイバー空間とフィジカル空間が高度に融合し、また、財・サービスを提供する側と消費する側といった垣根も取り払われるなど新たなビジネスモデルが生み出され、多くの社会的な課題が解決されるとともに、生活の質も飛躍的に向上していくでしょう。

まさに変革の波。
IoT・AIなどが引き起こす「第4の波=第4次産業革命」なのです。

世界的な波となって広がっているIoT・AI。
残念ながら我が国の産業において、世界的なこの波に先陣を切って進んでいる状態ではありません。
もし、このままIoT・AIの導⼊に遅れを取ったらどうなるのでしょうか?

「第4の波」を逃したらあなたの会社に未来はない!?

第4次産業革命の一角をなすIoTは、
少しずつではありますが日本企業でも広がりつつあります。
2017年、IoTは間違いなくビジネスのトレンドとなるでしょう。

IoTを導入して活用した企業は、たとえ中小企業であっても、海を超えて世界のリーダー企業に大成長することを可能にします。
IoTを導入することによって、あなたの会社も常に世界の最先端で活躍し、世界をリードする企業の仲間入りする可能性が広がるのです。

逆に・・・
もしも今、IoTを導入しなかった場合「あなたの会社」の未来はどうなるのでしょうか?
以下にまとめてみました。

IoTを導入しなかった会社の未来

  1. 製品価値の下落
    「モノを造れば売れる」という時代はすでに終わりました。

    では今は何が売れるのか? それはズバリ「付加価値」です。
    買い手にとって価値の有無が、売れるか売れないかを左右します。
    その付加価値を造りだせる手段がIoT・AIの導入なのです。
    IoT・AI導入に遅れをとってしまうと、他国のIoT・AI製品に「価値」を向けられてしまうため、あなたの会社の製品の価値は大幅に下がり、価格競争に巻き込まれてしまいます。

  2. 売り上げダウン・経営の悪化

    消費者が、IoT・AIを導入した「価値ある製品」を求めているのであれば、当然現状のままの製品は売れなくなります。
    あなたの会社の製品やサービスに価値を感じられないということは、売り上げがダウンしてしまう結果になり、経営が悪化するでしょう。さらに機械化、デジタル化による雇用機会の損失も招くことになります。

  3. 海外企業の下請けに

    海外の会社にプラットフォームを先に作られてしまうため、先行者利益が獲得できないまま下請けに甘んじてしまうでしょう。

いかがでしょうか?
IoT・AIを導入しないまま、つまり「現状のまま」では、あなたの会社は「ジリ貧コース」へまっしぐらに突っ込んでしまいかねません。

これは、ただの憶測ではなく、経済産業省の白書でも発表されている未来の姿なのです。

参考資料:今が日本の、分かれ道 新産業構造ビジョン -第4次産業革命をリードする日本になるために。-

IoTの導入がまさに今、必要である理由

冒頭から何度もお伝えしているIoTを導入することは一体どういうことなのか。
それはー

  • 製品・機械・設備などの「モノ」をインターネットにつなぐこと
  • インターネットにつないだ後さらに「モノ」に「知能」を与えること

以上2つのことです。
IoT・AIを導入することで

  • 「知能」を与えることで「モノ」が自ら考えて自律的に動くようさせることができる
  • 「モノ」に主体的に動いてもらうことは生産効率の向上に有効である
  • 人工知能により「モノ」に主体的に動いてもらうことで「低コストで量産」と「個々向けにカスタマイズ」が両立

が実現できます。

逆に、IoT・AIを導入せず、新しい市場を生み出すことなく、ライバル企業が生み出したサービスで勝負しようとしても、先行者利益を獲得している企業には到底勝つことはできません。

「IoT・AIを導入する波に乗らないと海外企業の下請けになってしまう」とお伝えしている理由はここにあります。

つまり、IoT・AIの導入を「今」する必要がある理由は、ライバル会社が出てくる前に「新しい市場」を生み出さなければ、世界のビジネス潮流から遅れてしまい、あなたの会社がジリ貧コースへまっしぐらになってしまうからです。
さらに日本全体が世界の潮流に乗り遅れると、日本経済にまで支障が出てきてしまいかねません。

IoT導入におけるアメリカと日本企業の格差

では本当に今、世界ではIoT・AIの導入が広まり、日本では遅れているのか。
実際の数字でご紹介します。

まずは総務省が出しているデータです。
IoTとも関連がある『「M2M接続」の増加率グラフ:アメリカ2014年調べ』です。
アメリカの製造業で、「M2M接続」が突出して伸びているのが分かります。
これはアメリカの製造業が「モノ」よりも「価値」を創出する方向へ進んでいる証拠になります。


引用元:総務省 第2部 ICTが拓く未来社会

次は「経済産業省」が2016年に公開している実際のデータです。
日本企業のIoTの活用状況です。


引用元:経済産業省  IoTで変革が迫られる、ものづくり

極端に数値の低いところをズームアップすると「リアルタイムで生産ラインに反映できていない」ことが分かります。
これは、IoTを導入していないことから「製造しながら、同時に設計・開発が行われる」ことができていないと判断できます。


引用元:経済産業省  IoTで変革が迫られる、ものづくり

もう一ヶ所数値の低いところをクローズアップすると、日本は、価値創出(製品の運用・ソリューションサービス・製品の予知保全・サービスの活用)への取り組みが極端に低いことが分かります。


引用元:経済産業省  IoTで変革が迫られる、ものづくり

以上、これらのグラフを総合的に見ると、製造業において、アメリカが2014年には「モノ」よりも「価値」を創出する方向に進んでいるのに対して、 日本は2016年でも「モノ」に対して「価値」創出への取り組みが低いことが見受けられます。

このままいくと、日本の製造業はアメリカに大きく遅れを取ってしまいます。
したがって、早急にIoTの導入が必要とすることが結論づけられるのです。

政府も日本企業のIoT導入に期待!?

これまでの資料をご覧いただいた通り、昨今の第4次産業革命にて、総務省も経済産業省もIoT導入しないと日本の経済に支障があると懸念しています。
それを踏まえ、政府はIoTを導入する会社に対しての助成などを行うための予算を、前年の1.5倍増に引き上げました。
金額にして、なんと約315億円(平成29年度予算案)が「未来への投資」として注ぎ込まれているのです。

これは、日本企業がIoTを導入することで日本経済に貢献してほしいということを政府が期待しているということなのです。

AI時代・AIとの向き合い方

AI(人工知能)は、人間の脳が行っている知的作業をコンピューターで模倣したソフトウエアやシステムのことです。人の話し言葉を理解し、論理的推理もでき、経験に基づいて判断および学習する能力をもっています。
AIは様々なパターンのデータをもとに分析結果を表示したり、経験して学習能力(ディープラーニング)を持っているので人材同様にAI自身も成長していきます。

これにより今まで人材にお願いしていた仕事をAIが変わってできるようになったのです。

日本でもいよいよ大企業各社、メディアの領域にもAI導入の波が押し寄せてきています。翻訳を自動的に⾏う自動翻訳サービス、画像や音声を理解する画像理解システム、音声理解システムなどが積極的に作られています。

ANA、三井住友海上など航空会社や金融機関では大幅人員削減、問い合わせ対応の時間短縮やサービス内容の均質化や質を高めるとしています。新聞社や広告会社などではAIによる記事やコピーの作成、自動要約などが導入され始めました。

中小企業・商店ではAIを使った新たなサービス創設にチャレンジする企業も出てきています。
あるラーメン店では、来店した客の顔を覚えることを目指し、AIとロボットを活用した「クラウド型“顧客おもてなしサービス”」を導入しています。

AI技術を理解し、それらを活用できるポジションにあることは、大企業においては生き残る術であり、中小企業や事業主の方にとっては、それらを活用した新規サービスやビジネスモデルをつくるチャンスでもあります。

逆に今、乗り遅れるとこの大きなチャンスを逃してしまうことになるのです。

IoT時代・AI社会で生き残れる人材とは?

押し寄せる「2つの波」を乗りこなすために

人生100年時代。
これはベストセラーとなったリンダ・グラットン氏の書籍『ライフシフト』でも提言されました。

今、日本社会全体で少子高齢・長寿化が問題になっており、待ったなしの状態になっています。

私たちは、これからAIと高齢化、2つの波を乗りこなす必要があるのです。

これまでは事務系では専門資格を取得せよ、語学を学べと言われてきました。
しかし、いまや社会保険労務士、税理士などもAIが代替する職業と言われ、語学もAIが翻訳してくれる時代。
「働き方」がドラスティックに変わる日もそう遠くはないでしょう。

この変化を悲観して「雇用を奪う」とネガティブに捉えるか、
「新しい価値想像のチャンスだ」とポジティブに捉えるかはあなた次第です。
専門技術とAIの組み合わせでより新しいことにチャレンジできる、
AIを使いこなす側になってやろう、という姿勢があなたの未来を変えるのです。

AIを使いこなす側になる!

これまで企業は膨大な情報の処理を、人員増員、マルチタスク、効率化などで対応しようと発想してきました。
しかし今後はIoTの波、AI技術の導⼊によってより残業は減り、人間らしく「楽しく」働けるようになるとも言えます。
昨今のテクノロジーと働き方を考えるとき、AIに代替されるのは主にオペレーション業務です。
では、逆にAIに代えられないこととは何なのでしょうか?

それらは・・・

  • 仮説立案・問題発見力(プランニング)
  • クリエーティブ・アイデア力(イノベーション)
  • 人間的な魅力と安心感(指導・牽引力)

の3つでしょう。
これら3つの⼒こそが人間にしか出来ない能力であり、差別化出来るところなのです。 社会の問題を発見、洞察し、問題に対してプランニング。
そしてAIを使ってイノベーションしていく人材こそ、これからの時代に求められます。

そのためには、今「学ぶ」必要があります。
もちろん単に「学んで導⼊できた」だけでは意味がありません。

技術を導⼊した後には予測できないことも多々起きるでしょう。 そのために計画や⽬標をたてておくことも必要になるのです。

実際に制作・導入し、傾向と対策を⾒据えて解析。再び現場にフィードバック。 仮設を立てて検証し、ベストな⽅法を模索していく⼒が求められます。 つまり、柔軟に戦略を練っていく必要があるということです。

IoTやAIの導入・実務におけるすべてのことを今回、実践的に学ぶ「第4次産業革命に対応する即戦力を6日間で~IoT導入実務者養成実践講座」は IoTやAI技術を一から知り、演習で理解を進めます。
さらに、本講座は新製品やサービス開発・提供のために必要なIoTを構成する各要素に加え、IoTの本質と役割、ソフトやハード、ネットワーク、データ解析、法務などの総合的なIoTリテラシーを習得することを目的としています。

受講することでIoTやAIの導入・実務における総合的なコンサルティング能力を完全習得することができるのです。

それでは、これから本講座の詳細をこれからご紹介いたします。

こんな方にオススメです!

  • 企業のIoT推進室担当する部署ご担当者様
  • IoTやAI事業を推進するプロジェクトの企画ご担当者様
  • IoTシステムの構築・保守運用に携わるエンジニア様
  • 製造業において具体的なIoT・AI活用事例を学びたい方
  • 製造業の生産技術部や品質管理部ご担当者様
  • IoTやAIを活用した新規事業を考えている経営者様

「すべてを学ぶIoT実践講座」とはー

IoTは大きく分けて以下の8つの分野に分けられます。

  1. 戦略とマネジメント
  2. 産業システムと標準化
  3. 法律
  4. ネットワーク
  5. デバイス
  6. プラットフォーム
  7. データ分析
  8. セキュリティ

(IoT検定β版より)

8つの分野からさらに細分化された項目が2〜5ほどあります。
それぞれの分野、項目とも専門的知識が必要とされます。

お気づきかもしれませんが、IoTは決して「技術だけではない」ということがわかります。

デバイスやセキュリティだけではなく、「戦略とマネジメント」や「法律」など技術など理工学的な知識だけに限らず、ビジネスに応用する上で欠かせない知識や戦略が必要とされます。

これらIoTの全てを網羅した上で、体系的に整理された講座です。 次に講師の紹介をします。

IoTのプロフェッショナルが直接講義!

 

サートプロ IoT技術講師、コンサランス 代表、IoT検定制度委員会メンバー

  • 中小企業診断士:神奈川県中小企業診断協会所属
  • 情報処理技術者(プロジェクトマネージャ、応用情報)
  • 2011年IPA(独立行政法人情報処理推進機構)SEC journal No.25にて、論文
  • 「DFSS(Design for Six Sigma)による組込みソフトウェアの品質改善」発表
  • 「ETEC(組込みソフトウェア技術者試験)クラス2」グレードA

早稲田大学理工学部卒業後、日立製作所で20年以上に渡ってストレージ製品などの組込みソフトウェアの開発に携わり、プロジェクトマネージャ/ファームウエア開発部長を歴任する。
自身の経験から「真に現場で活躍できる人材」の育成に大きなこだわりを持ち、その実践的な手法は各方面より高い評価を得ている。DFSS(Design for Six Sigma)に代表される信頼性管理技術やプロジェクトマネジメントに関する造詣も深く、ハイスキル人材の育成にも定評がある。2012年8月合同会社コンサランス設立し、代表就任。
全国どこへでも行き、IoTによる生産性向上やプロダクト・イノベーションの支援も行う。

 

サートプロ IoT技術講師、東京電機大学 非常勤講師、テクノウォーカー 教育事業部、IoT検定制度委員会メンバー

1977年に埼玉大学理工学部電子工学科修了後、精密機械メーカーに入社。
アフターサービス用機器の開発や品質情報管理を担当。
1987年に同会社を退社後、千葉スクールオブビジネス情報通信科にて、通信・IT技術教育に従事。
2002年に同校を退校後、社会人対象の情報教育に従事。

現在は東京電機大学の講師として従事し、過去に「人工知能概論」共著、「組込みソフトウェア技術者試験クラス2対策実践問題集」(日経BP社)などを著作。最近は「IoTの教科書」、「IoTの問題集」(日経BP社)を共著。

 

サートプロIoT技術講師、MSG コンサルティングオフィス代表、IoT検定制度委員会メンバー

日立製作所で20年以上に渡り、コンピュータ製品のハードウェア、組込みソフトウェアおよび運用管理システムの開発等に従事。
その後、外資系企業にてシステム開発のマネージャー職等を歴任。
中小企業診断士、情報処理安全確保支援士、ITコーディネータ、IoT検定合格者であり、横浜企業経営支援財団のIoT相談員、平成29年度スマートものづくり応援事業のIoT化支援アドバイザー養成インストラクター、IoT講師およびコンサルタントとして活動。
日本ディープラーニング協会が行うG検定に合格し認定者となる。

 

株式会社テクノホロン代表取締役
NPO法人 組込みソフトウェア管理者・技術者育成研究会(SESSAME) 理事

SESSAME設立の初期から組込みソフトウェア技術者のための基礎コース、初級コース、中級コースのさまざまなテキスト開発を行い、SESSAME主催セミナ、自治体主催セミナや教育機関での講師を多く務める。
最近の開発テキストは「セキュアな組込み製品を作る」(SESSAME)、「電子回路のリスク対策」(サートプロ)
UNIX/Linuxによるネットワークシステムからマイコンまでさまざまな分野の開発を経験し、最近は画像処理(マシンビジョン)をメインに活動する現役の技術者でもある。

本講座の強み

  • わずか6日間でIoT・AI実務者人材に
    ⇒時間をかけずに年度内に人材教育が可能。新年度から本格的なIoTビジネスも
  • これからのビジネスに必要な「課題発見力」をIoTを通して解決する能力を養います
    ⇒既存のビジネスにとらわれすに視野を広げ、時に既存のビジネスに疑問を抱くようなことも必要。
    分野を横断し、IoT・AIを通して課題を解決していく⼒を講座を通して養います
  • 最新のIoTの活用事例を余すことなく伝授
    ⇒社内においてIoT導⼊のコンサルやコーディネートができる
  • 現場で活躍するIoTのプロフェッショナルが直接レクチャー
    ⇒現役で活躍する専⾨家であるIoTのコンサルタントが講師を務めます。
  • 修了認定テストで確かな知識を盤石なものにします
    ⇒IoT検定の普及啓蒙をしている企業として、IoT実務者にふさわしい能力のある人材として認定します。

 高安講師が全体を監修

「真に現場で活躍できる人材」の育成に大きなこだわりを持ち、その実践的な手法は各方面より高い評価を得ている高安講師が容領域専門家(SME)として全体を監修することにより、3名の講師のノウハウを存分に活かし、⼀貫してIoTの実務者としてのスキルを完全習得していただくことにフォーカスした6日間を展開いたします。

さらに!

ハンズオン体験のデバイスは1人1台ご用意!

Arduino
Raspberry Pi

当講座の最大の特徴のひとつ。
それは、ハンズオンで体験しながら楽しく学べることです。
今回の体験型講義にはデバイスを1人1台ご用意しました。

ひとりひとりがデバイスを実際にさわって動かすことで「講義を受けながら体験できてしまう」という特徴を最大限に引き出します。

デバイスは世界的に実績のある「Arduino」そして「Raspberry Pi」を使用。
実際に会社にIoTを取り入れた時の状態を体感していただきます。

この「Arduino」と「Raspberry Pi」は、講座の受講料に含まれておりますので、あなた専用のデバイスとしてお持ち帰りください。
自宅で復習されるなど講座終了後も引き続きデバイスをご使用下さい。

受講すると・・・こうなります!!

  • 受講者が自発的にIoT・AI導入に動ける即戦力になることができます。
  • IoT・AIの本質を理解し、自社にどう実践・応用したらよいかがわかります。
  • 現場実務に即したIoT・AIの活用事例を豊富に学ぶことができます。
  • IoTによる新しいビジネスモデルやビジネスルール・サイクルを理解できます。
  • 体験的に学ぶハンズオンでよりわかりやすくかつ楽しんで理解できます。
  • IoT特有のセキュリティに関する事例を学び、トラブルの発生を防止することができます。
  • さまざまな収集データを分析する方法や、データ解析の基本を習得できます。
  • IoTデバイスのプロトタイプを設計する過程を学ぶことができます。

今、学ぶと他社に差をつけられます!
IoTを体型的・実践的に学べるのはこの講座だけです!

「と言っても、ウチは中小企業だからIoTを導入するなんて…」

と思っていらっしゃいませんか?

実は、中小企業こそ、チャンスなのです!

現在、大手製造業はIoTに関して高い関心を持っています。

ということは大手企業にIoT製品やビジネスモデルを提案するチャンスがあるということでもあるのです。
日本のIoTはまだまだこれからという状況の今だからこそチャンスなのです!

大手企業にIoTを提案するためにもまずは実践的な学習することが急務です。
ぜひ、今からすぐ始めましょう!

受講されたお客様の声

IoTを活用することでどんなメリットがあるか明確にできていませんでした。書籍などで情報を集めていましたが、一度情報を整理したいと思い、受講しました。 基本的な用語の説明をしていただけるので初めてIoTを学ぶ方でもわかりやすいと思いました。

F工業 K.A様

その他以下のご意見もいただきました

現場改善のアイデアをどのように実現するかモヤモヤしていたが受講したことでやることが明確になった。

大規模な予算を予想していたが、導入コストについて試算できるようになり、外注することも自信がもてるようになった。

自らがIoT実装に乗り出すことができ、社内の理解も得られるようになった。

お客さま向けプレゼン資料や社内向けの稟議資料にも、説得力のあるIoTビジネスを提案できるようになった。

IoT・AIの知識やキーワードの理解が深まり、共通言語として会話が成り立つようになり、ビジネスの広がりを作ることができた。

公的機関の連携

「第4次産業革命に対応する即戦力IoT人材の育成」は(公財)東京都中小企業振興公社ニューマーケット開拓支援事業の支援対象製品です。

IoTコンサルタントが体系的に教える「すべてがわかるIoT実践講座」

日時
Aコース
(A1、A2)
A1 2021年6月24日(木) 9:30~17:30
A2 2021年6月25日(金)
A1 2021年10月18日(月)
A2 2021年10月19日(火)
A1 2022年2月14日(月)
A2 2022年2月15日(火)
Bコース 調整中です。  
Cコース
(C1、C2)
C1 2021年5月20日(木) 9:30~17:30
C2 2021年5月21日(金)

追加:個別に申し込み可能です。

会場 会場は都内の会議室を予定しています。
募集人数 1クラス最大20名(最少催行人数10名)
  • ※最少催行人数に満たない場合、開催日程を変更する場合があります。
  • ※1社研修のご依頼は事務局までお問合せください。

本講座のカリキュラム・使用教材

コース 日数 オンライン型研修 リアル型研修
(対面・会場)
IoT導入・IoT設計 1日 A1オンライン A1リアル
スマート工場マネジメント 1日 A2 A2
IoT概論・IoTセンサー 2日 B1 B1
IoTネットワーク・IoTアーキテクチャ B2 B2
データ活用・データ分析 2日 C1 C1
人工知能・機械学習 C2 C2

オンライン型 研修

A1:IoT導入・IoT設計

  • 1. IoT導入
    1. IoT(Internet of Things)とは?
    2. IoTの構成要素
    3. 製造業のIoTビジネス推進の3段階
    4. IoTの推進の注意点
    5. IoTプロジェクトの進め方

ワークショップ①:IoT推進の課題検討

  • 2. IoT設計
    1. 標準化の重要性
      1. 産業用ネットワークの今後
      2. 生産指標の統一
    2. IoTセキュリティ
      1. セキュリティ関連技術
      2. ITとIoTの違い

ワークショップ②:IoTセキュリティ問題の検討

    1. IoTによる製造現場の課題解決
      1. 改善事例
      2. IoT活用纏めシート

ワークショップ③:課題を抱える生産現場のIoTによる改善

    1. IoTとスマート工場
      1. IoTによる一気通貫生産
      2. スマート工場事例
      3. デジタルツイン
      4. マスカスタマイゼーション
      5. 改善テンプレートの活用

ワークショップ④:IoTによる工場改善

A2:スマート工場マネジメント編

  • 1. スマート工場(スマートファクトリー)の本質
    1. データ価値の進化
    2. ユーザ価値の創造
    3. バリューチェーンの確立(含む事例確認)
    4. データ分析/AI(人工知能)の実践的活用方法
    5. スマート工場に求められる要件(機能、セキュリティ、安全性など)

ワークショップ①:スマート工場に求められる要件の洗い出し

  • 2. スマート工場推進の組織体制とマネジメント
    1. スマート工場推進の組織体制
    2. スマート工場推進マネジメント
    3. スマート工場構築のための組織文化の醸成

ワークショップ②:スマート工場による改革演習(事例演習)

  • 3. スマート工場構築テンプレート
    1. スマート工場構築テンプレートの活用
    2. スマート工場構築プロジェクト計画書の作成
    3. スマート工場構築要件定義書の作成

ワークショップ③:スマート工場構築演習

B1:IoT概論・IoTセンサー

  • 1. IoTとは?
    1. IoTの概要
    2. IoTで使用する主な技術
  • 2. IoTの具体例
    1. 農業分野
    2. エネルギー管理
    3. 自動車関連
    4. 産業関連
    5. 生活関連
  • 3. IoTとしての組込みシステム
    • マイコンとは?
    • マイコンでできること
    • IoTアプリケーション開発で何をすべきか
      • センサ、マイコンの選定
      • クラウド側の選定
      • ハードウェア要件
      • ソフトウェア設計
      • ソフトウェアの実装とテスト
      • システムテスト
    • マイコンの基礎
      • 周辺デバイスとCPU
      • 省電力を実現する仕掛けと、プログラムからの利用
      • 割り込み
      • スタートアッププログラムと周辺デバイスの初期化
    • マイコンとマイコンボードの選定
      • マイコンを選定するポイントのご紹介
  • 4. 開発演習
    • Web シミュレータを使用した演習
      • 演習1 センサの判定
      • 演習2 シンプルな温度計(簡単なデータ処理の例)

B2:IoTネットワーク・IoTアーキテクチャ

  • 1. センサとアクチュエータ
    1. 各種センサ
    2. 各種アクチュエータ
  • 2. ネットワーク
    1. 通信とインターネットの基礎
    2. ネットワークメディアとプロトコル
      • 通信の種類と特徴
        • 有線通信(シリアル通信、LAN)
        • 無線通信
        • 短距離無線
        • PANとセンサーネットワーク
        • 広域無線通信
        • 衛星通信
  • 3. IoTアーキテクチャ
    1. センサネットワーク
    2. IoTとクラウドとの関係
    3. AIとIoTとの関係
      • センサとAI
      • クラウドデータの利用とAI
  • 4. IoTとセキュリティ
    1. セキュリティの基礎
    2. 脅威の例と実例
    3. セキュリティの基礎技術
      • 暗号技術
      • 認証技術
    4. 開発技術とセキュリティ
      • プログラミングで気をつけるべきこと
      • セキュリティをどのように確認するか
    5. ソフトウェアの動作環境とセキュリティ
    6. 製品ライフサイクルとセキュリティ
  • 5. 開発演習
    • 演習3 通信の例

C1:データ活用・データ分析

  • 1. IoTとデータ活用
    • IoTの概要
    • IoTと技術要素
    • IoTのデータ活用
  • 2. データ分析概論
    • データ分析の概要
    • データ分析のプロセス
  • 3. Pythonの基本
    • Pythonの概要
    • プログラミング環境
    • プログラミングの実習
  • 4. データ処理と可視化
    • データ処理の概要
    • データ処理の実習
    • 可視化の概要
    • 可視化の実習
      【実習内容】
      棒グラフ、円グラフ、帯グラフ、折れ線グラフ、散布図、ヒストグラム
  • 5. 統計手法の理解
    • 代表的な統計手法
    • 統計手法の実習
      【実習内容】
      相関分析、回帰分析、主成分分析

C2:人工知能・機械学習

  • 6. 人工知能(AI)概論
    • AIの定義と分類
    • AI研究の歴史
    • AIの活用
    • AIの技術要素
  • 7. AIを取り巻く技術
    • AI技術の進化
    • AIプラットホーム
  • 8. 機械学習Ⅰ
    • 機械学習の基礎
    • 機械学習の実習
  • 9. 機械学習Ⅱ
    • ニューラルネットワーク
    • 機械学習の実習
    • 手書き文字の分類(mnist)
    • 学習済みモデルの利用(VGG16)

リアル型 研修(対面・会場)

A1:IoT導入・IoT設計

  • 1. IoT導入
    1. IoT(Internet of Things)とは?
    2. IoTの構成要素
    3. 製造業のIoTビジネス推進の3段階
    4. IoTの推進の注意点
    5. IoTプロジェクトの進め方

ワークショップ①:IoT推進の課題検討

  • 2. IoT設計
    1. 標準化の重要性
      1. 産業用ネットワークの今後
      2. 生産指標の統一
    2. IoTセキュリティ
      1. セキュリティ関連技術
      2. ITとIoTの違い

ワークショップ②:IoTセキュリティ問題の検討

    1. IoTによる製造現場の課題解決
      1. 改善事例
      2. IoT活用纏めシート

ワークショップ③:課題を抱える生産現場のIoTによる改善

    1. IoTとスマート工場
      1. IoTによる一気通貫生産
      2. スマート工場事例
      3. デジタルツイン
      4. マスカスタマイゼーション
      5. 改善テンプレートの活用

ワークショップ④:IoTによる工場改善

B1:IoT概論・IoTセンサー

  • 1. IoTとは
    1. IoTの概要
    2. IoTの技術
  • 2. IoTの具体例
    1. 農業分野
    2. エネルギー管理
    3. 自動車関連
    4. 産業関連
      1. KOMTRAX
      2. インダストリアル・インターネット
      3. インダストリー 4.0
      4. 身の丈IoT
      5. その他
    5. 生活関連
      1. ヘルスケア
      2. スマートホーム
  • 3. 組込みシステム
    1. 電子回路
      1. 電気回路の基礎
      2. ダイオードとトランジスタ
      3. LED点灯回路
      4. デジタル回路
      5. 組み込みシステムの構造
    2. ワンボードマイコン
      1. 回路図
      2. LED点灯プログラム
      3. AD変換とDA変換
      4. シリアル通信
  • 4. Arduino演習
    1. アルディーノの回路図
    2. 動作確認(単体でBlinkの周期変更)
    3. LED駆動回路(電流制限抵抗の計算)
    4. LEDを点灯(ブレッドボードで実装, デジタル出力)
    5. スイッチ入力でLEDを点灯(デジタル入力)
    6. アナログ入力を用い、CdsセルでLEDを点灯
    7. アナログ出力で、暗いとLEDを明るく点灯
    8. デジタル出力で、フルカラーLEDを点灯
    9. アナログ出力で、フルカラーLEDの色調節

B2:IoTネットワーク・IoTアーキテクチャ

  • 1. センサとアクチュエータ
    1. 各種センサ
      1. 光センサ
      2. 動きセンサ
      3. 人感センサ
      4. 温度センサなど
      5. 画像・レーダなど
    2. 各種アクチュエータ
      1. ソレノイド
      2. DCモータ
      3. サーボモータ
      4. ステッピングモータ
      5. その他のモータ
  • 2. ネットワーク
    1. 通信とインターネットの基礎
    2. ネットワークメディアとプロトコル
    3. 無線通信
      1. 短距離無線
      2. PANとセンサーネットワーク
      3. 広域無線通信
      4. 衛星通信
  • 3. アーキテクチャ
    1. IoTフレームワークと標準
      1. 各種フレームワーク
      2. 標準化団体・コンソーシアム
    2. IoTプラットフォーム
      1. AWS
      2. Google Cloud Platform
      3. Microsoft Azure
    3. クラウド
      1. クラウドの技術
      2. Googleのデータ基盤とHadoop
  • 4. アルディーノ演習
    1. 圧電スピーカーでのドレミ演奏
    2. フォトトランジスタ照度計測
    3. フォトリフレクタでの距離測定
    4. シリアルデータ転送
    5. 超音波距離センサでの距離測定(パルス波形入力)
    6. 加速度センサ
    7. DCモータの制御(FET駆動回路)
    8. モータドライブIC

C1:データ活用・データ分析

  • 1. データ収集
    1. IoTにおけるデータ収集の仕組み
    2. 通信プロトコルとMQTT
    3. NoSQLデータベースとMongoDB
    4. フローベースドプログラミングとNode-RED
    5. シングルボードコンピュータとRaspberry Pi
    6. ハンズオン環境の説明/準備
    7. ハンズオン:センサーデータ → DB → 可視化
  • 2. データ分析準備
    1. Pythonプログラミング
    2. プログラミングツール(Jupyter Notebook)
    3. ハンズオン:グラフ表示プログラム
  • 3. データ分析概論
    1. IoTにおけるデータ活用
    2. データ活用プロセス
    3. 統計手法とQC7つ道具
    4. 機械学習とモデリング手法
    5. データ活用人材
  • 4. 統計手法の理解
    1. 代表的な統計手法
    2. ハンズオン:相関分析、単回帰分析、重回帰分析、主成分分析
  • 5. 機械学習の理解
    1. 代表的な機械学習ライブラリー
    2. ハンズオン:クラス分類(SVM)
    3. ハンズオン:線形回帰モデル(Linear Model)
    4. ハンズオン:クラスタリング(k-means)

C2:人工知能・機械学習

  • 1. 人工知能概論
    1. 人工知能(AI)とは
    2. 第3次AIブーム
    3. 実用化が進む人工知能
    4. ビッグデータ・IoTとの関わり
  • 2. AIを取り巻く技術
    1. 機械学習の手法
    2. 深層学習
    3. ニューラルネットワーク
    4. 画像認識への応用(CNN)
    5. 時系列データ処理(RNN)
    6. TensorFlowとKeras
  • 3. 実践的な機械学習の利用
    1. 機械学習の流れ
    2. ハンズオン:手書き数字画像の分類
    3. ハンズオン:気象データによる電力消費量予測
    4. ハンズオン:学習済モデルの利用

使用教材

  • オリジナルテキスト 5日分

    ※写真はイメージです。
  • ハンズオン教材
    Arduino、Raspberry Piなど、最新の機材を使います。
    • ※講座料金に含みます。
    Arduino
    Raspberry Pi

受講料金のご案内です

では、受講料のご案内です。

今回、この講座は

前回の4日間講座よりパワーアップして6日間のボリュームに!
より充実したカリキュラムとなりました。

  • 1日7時間×6日間のボリューム
  • IoT・AIのプロフェッショナルである3名の講師
  • IoT・AIの「今」のトレンドがわかる
  • IoT・AIの具体的な活用事例が豊富である
  • IoT・AIのほぼ全てを体系的に学ぶ

という非常に価値ある内容になっています。

コース単位でお申込みいただく場合の価格は以下になります。

A1 [1日コース] 60,500円(定価・税込)
B1, B2 [2日間コース] 121,000円(定価・税込)
C1,C2 [2日間コース] 121,000円(定価・税込)
ABC6日間通しコース 302,500円(定価・税込)

なお、座席の都合上、先着20名様までとさせていただきます。
定員達し次第、募集を終了させていただきますのでお早めにお申込みください。

サートプロのIoT/AI研修講座の実績

  • 全国自治体・法人企業様から研修のご依頼を頂いています。
  • 期間:2015年から2018年3月まで。

IoTを学ぶなら今!

ここまで読んで頂いたあなたにはIoT・AI時代に何かしらの不安や期待を感じていることでしょう。

しかし、まだ今すぐでなくてもいいと感じているかもしれません。

IoT・AIについて初心者の貴方でも、一歩先に行動することこそ、社内における「IoT・AIのリーダー」になるチャンスです。
それはこれからの時代において生き残れる人材になる必須知識だからです。

まさに、今こそ「学び時」なのです。

さあ、あなたが社内にIoT・AIの導入またはIoT・AIの人材を育成するリーダーになりませんか?

よくある質問

 IoTについて全くわかりません。素人ですが参加してよろしいでしょうか?

はい、問題ありません。
なぜなら、IoTについて、知識ゼロからでもしっかり学んでいただけるからです。
ですので、安心してご参加ください。

 6日間通しで受講しなければならないのでしょうか?ハンズオンの日だけ受講したいのですが。

基本的には6日間通しで受講をお願いしております。
IoTの知識・技術は非常に幅広く、1日では収まらないのが実情です。
本来なら1〜2年はかかる内容をあえて1日7時間×6日間の35時間に収めました。
一通りの知識を得たいとご希望でしたら6日間通しでの受講をお願いします。

 ハンズオンでは具体的に何をするのでしょうか?
また、ハンズオンで使用した機材は持ち帰りできるのでしょうか?

ハンズオンでは世界的に実績のあるArduino、Raspberry Piを使って実際に組み立ててもらい、LEDランプを実際に点灯させたり、データ収集・解析を実践します。
体験的に実践することでより楽しく学ぶことができます。
なお当日使用しました機材はお持ち帰りいただけます。

追伸

ここまでお読みいただきありがとうございました。

最後にこのようなお話をさせてください。

あなたが車や家具、または服が欲しいといったようなシチュエーションにいるとします。
しかし、

  • デザインは良いのに、機能が足りなかった
  • 好きな色なのに寸法が合わなかった
  • オプションをつけて欲しいのにつけられないモデルであった

このような理由で購入することを諦めたことはありませんか?
これは価値観の多様性に対して、同一規格の大量生産という20世紀型の生産スタイルとミスマッチしているということなのです。

これがもし、プラモデルを組み立てるようにご自身の好きなパーツを組み合わせた車や家具、服などが簡単に手に入るのであればーーー。

ちょっと高くても欲しくなりそして愛着を持って長く使おうとするのではないでしょうか?

価値を創出するということはそういうところではないかと思うのです。

今、ご紹介した取り組み、実はドイツやアメリカでは始まっています。

ドイツではすでにインダストリー4.0(第4次産業革命)としてマス・カスタマイゼーションに対応した産業戦略を官民連携体制で始めています。

アメリカでは2014年にGE、インテル、シスコ、AT&T、IBMの5社がインダストリアル・インターネット・コンソーシアム(IIC)を設立し、企業連合として米国流産業革命を目指しています。

ものづくり大国・日本を支えてきた我々日本企業もこれらの国に負けずに今こそ先陣切って世界のリーダーとして活躍していくことは十分に可能です。

それを叶えるのがIoTです。

そのIoTを本格的に導入するためにまずはIoTを知る・理解するというところから始めて欲しいと思います。

私どもは、わずか6日間の本講座にてIoTを実践できるレベルまでの知識・体験をご提供いたします。

「第4次産業革命に対応する即戦力IoT人材の育成」は(公財)東京都中小企業振興公社ニューマーケット開拓支援事業の支援対象製品です。