AI×DX人材育成プログラム［カテゴリ3］長期運用設計

Chapter 1

AIモデルの定期メンテナンス

【習得できる知識】
・AIモデルの精度劣化の仕組み
・劣化を防ぐための点検・保守の手法
【習得できるスキル】
・運用フェーズにおけるAIモデルの状態把握力
・保守スケジュール作成スキル

Chapter 2

運用データの評価とフィードバック

【習得できる知識】
・評価指標（精度、再現率、F値など）の基礎
・運用から得られる改善情報の扱い方
【習得できるスキル】
・KPI分析による課題抽出力
・改善アイデア提案スキル

Chapter 3

AI運用体制の構築

【習得できる知識】
・AI運用に必要な職種や役割分担
・組織内での体制作りの考え方
【習得できるスキル】
・チーム組成や役割設計スキル
・業務フローの最適化能力

Chapter 4

長期的なAI戦略の立案

【習得できる知識】
・中長期的にAIをどう活用するかという戦略的視点
・ビジネス計画との整合性の重要性
【習得できるスキル】
・AI導入計画の企画スキル
・リスクとコストを考慮した戦略思考

Chapter 5

新技術のキャッチアップと導入判断

【習得できる知識】
・技術の進化とその特徴の把握
・導入可否の判断基準（コスト、効果、運用負荷など）
【習得できるスキル】
・技術動向の読み解き力
・導入是非の判断資料作成スキル

Chapter 6

顧客フィードバックとAI改善

【習得できる知識】
・顧客視点での運用評価の重要性
・実運用の現場から得られる改善材料の見つけ方
【習得できるスキル】
・現場からの声の収集方法
・フィードバックを仕様に落とし込む力

Chapter 7

スケーラビリティの確保

【習得できる知識】
・AIシステムを拡張可能な設計にするための考え方
・負荷対策と成長対応
【習得できるスキル】
・需要変動に応じたリソース調整スキル
・柔軟なシステム運用思考

Chapter 8

法規制とコンプライアンス対応

【習得できる知識】
・AIに関連する国内外の主な法律・規制（GDPRなど）
・企業としてのリスク管理意識
【習得できるスキル】
・チェックリストの作成能力
・監査・法務との連携対応スキル

Chapter 9

AI運用における倫理的配慮

【習得できる知識】
・差別や偏見を生まないモデル設計とは
・透明性と説明責任の必要性
【習得できるスキル】
・倫理リスクの洗い出しと評価力
・意思決定における倫理的判断力

Chapter 10

パフォーマンスモニタリング

【習得できる知識】
・KPIの設計と追跡方法
・安定運用に向けた定期的チェックのポイント
【習得できるスキル】
・定量指標の設計力
・運用状態の可視化・報告スキル

Chapter 11

トレーニングデータの更新と最適化

【習得できる知識】
・モデルが学習すべき最新データの収集方法
・再学習と評価のバランス
【習得できるスキル】
・新規データ管理スキル
・モデル再訓練の基本的な流れの理解

Chapter 12

運用総括と改善の継続計画

【習得できる知識】
・PDCAサイクルの適用方法
・改善計画の立案手法と進捗管理
【習得できるスキル】
・KGI/KPIをもとにした改善提案力
・継続運用のための課題管理スキル