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製造業におけるDXを通信教育で幅広く理解することができる人材を育成します

製造DXエヴァンジェリスト養成スクール

※DXエヴァンジェリストとはDXの伝道師,CTO(Chief Technology Officer)候補者です。


   

通信教育3ヵ月コース・添削3回・修了者にはDXエヴァンジェリスト認定証授与

製造DXをゼロから学びたい技術者・開発者,製造DXの概要を知っておきたい技術系スタッフに最適です。

◎担当プロフェッサー:
坂東 大輔
株式会社エンジニアリングサムライ 代表取締役
技術士(情報工学部門)、通訳案内士(英語)
情報処理安全確保支援士、中小企業診断士
◎受講料:スクーリング付き
  25,000円(消費税込)
  ・5名以上1名につき23,000円(消費税込)
  スクーリングなし
  18,000円(消費税込)
  ・5名以上1名につき16,000円(消費税込)
スクーリング日程:
日程は決まり次第お知らせいたします。

受講申込 このボタンをクリックするとすぐにお申込ができます。
通信講座のお申込は買い物カゴには入らず直接お申込入力となります。

※受講料はスクーリング付き受講料が表示されます。
 スクーリングなしをご希望の場合は、
 スクーリング「申し込まない」をご選択ください。

●受講のおすすめ

トヨタ自動車をはじめ,日立製作所,三菱電機,住友化学,日本製鉄,小松製作所DXを推進する日本の製造メーカーが近年急激に増加しており,DX人材投資が急拡大しています。あなたの会社でも遅かれ,早かれ「DX人材の確保が急務」となってくるでしょう。

ただ,DX人材を社内で育成するにしても,外部から獲得するにしても,既存の管理者がDXを理解していなければ話になりません。とはいえ,DXという言葉を聞いたことがあっても,その中身を正しく理解している方は多くありません。

このような状況のままでよいのでしょうか?
いえ,近年のデジタル化AI化は驚くほど進化が早く,あっという間に時代が変化しています。まさに「100年に1度の大改革」と言われるように,いまDX化の波に乗り遅れると企業としても個人としても大きな損失になってきます。

ただ,デジタル化の分野は専門用語も多く,独学で学ぶには難易度が高いのも事実です。
そこで,製造DX人材育成を目的とした通信講座を開講いたします。本講座を受講いただくことで,製造業におけるDXを幅広く理解することがきます。

DXは構成技術が多岐に渡り技術も高度化しているため,DX人材には「広く深く」の知識が求められます。本講座を受講すれば,コロナ禍のStay Home期間を無駄にせず,21世紀のDXを先取りすることができます。DXの通信講座はまだ数少ないの 今こそが絶好のチャンスです。スクーリングではIoT案内書のベストセラー(「図解即戦力IoT開発がこれ1冊でしっかりわかる教科書」)の著者自らがゼロから分かりやすく解説します。


●この通信教育の習得方法

  1. 学習期間を3ヶ月とします。ただし,猶予期間として6ヶ月までの在籍を認めます。
  2. テキストは合本1冊になっており,開講時にテキストと第1回添削問題をお送りし,その後毎月,第2回,第3回添削問題をお手元にお届けしいたします。
  3. 受講者は1ヶ月毎に解答を送付し,これを担当プロフェッサーが添削し返却いたします。
  4. 添削指導の修了者には,DXエヴァンジェリスト認定証を授与いたします。(修了基準については別に定めます)

●テキスト内容

表紙
第1章.DXの概要
1.DXの定義
1)DX提唱者の定義
2)世間一般の定義
3)「デザイン化」過程
2.DXと関連キーワード
1)Industrie4.0
2)Society5.0
3)デンタルツイン
4)VR/MR/AR
5)ロボティクス
6)3Dプリンター
7)EV
8)ドローン
9)フィンテック(FinTech)
10)VUCA
11)SDGs
12)技術的特異点(Singularity)
13)ムーアの法則
14)AIで無くなる仕事
15)ものづくり補助金
16)デジタル庁
3.DXの関連技術
1)loT
2)LPWA
3)5G
4)クラウドコンピューティング
5)ビッグデータ
6)AI
7)RPA
8)ブロックチェーン
9)情報セキュリティ
10)WX
4.Big Data
1)ビッグデータの意義
2)Big Dataとは?
3)Big Dataの4V
4)構造化データと非構造化データ
5)ビッグデータの具体例
6)Big Dataの活用事例(9パターン)
7)データサイエンティスト
8)データ前処理の概要
5.Cloud computing
1)クラウドコンピューティングとは?
2)クラウドv.s.オンプレミス
3)XaaS(X as a Service)
4)PaaSの優位点
5)PaaSの具体例と市場シェア
6)AWSが提供するI.Tサービス
7)クラウドサービスの具体例
第2章.DXの実現手段(T)
1.IoTの概要
1)IoT(Internet of Things)とは?
2)「Things(モノ)」の定義
3)IoTが出てきた背景
4)IoTが目指すもの
5)IoTが注目される理由
6)IoT市場の成長
7)「IoT(Internet of Things)」の概要図
2.IoTのThings(Hardware)
1)エッジデバイスとは?
2)エッジデバイスの具体例
3)Arduinoの概要
4)Raspberry Piの概要
5)ArduinoとRaspberry Piの使い分け
6)「TRON系OS」搭載デバイス
7)エッジコンピューティングの概要
8)エッジコンピューティングの意義
9)センサの種類
10)センサの具体例
11)センサのユースケース
12)CPUとGPUとFPGAとASIC
13)FPGAに関する技術
14)FPGAとASIC
15)強調設計の概要
3.組込系システム(Software)
1)組込系システムとは?
2)OS(Operating System)とは?
3)Raspberry Pi OS
4)TRON系OS
5)ファームウェアの概要
6)ファームウェアの更新
7)プログラミングの概要
8)プログラミング言語の具体例
9)「テキストファイル」と「バイナリファイル」
10)「ASCII」文字コード表
11)プログラミング言語の使い分け
12)ネイティブアプリとWebアプリ
13)HTML5の概要
4.AI(Artificial Intelligence)
1)「人工知能」の定義とは?
2)人工知能の種類
3)可視化の重要性
4)可視化の前提となる機械学習
5)機会学習の種類
6)人工知能にやらせる仕事の例
7)機械学習の評価指標
8)機械学習のポイント
9)「ニューラルネットワーク」の概要
10)「Deep learning(深層学習)」の概要
11)オートエンコーダ(自己符号化器)
12)「特徴量」とは?
13)Googleの「Deep Mind」の概要
14)「教師あり学習」と「教師なし学習」
15)過学習
16)強化学習
5.IoTのInternet(Network)
1)IoTのうち,I(Internet)の意味
2)IoT「I」の意味
3)スタンドアロンからクラウド連携へ
4)IoT=I(Internet)+(Things)
5)デバイス管理の概要
6)IoTネットワークのポイント
7)IoTネットワークの要件
8)「無線」ネットワーク
9)「無線」ネットワークの種類
10)「無線」ネットワークの要点
11)PANとLANとWAN
12)無線WAN
13)IoTネットワークの運用形態
14)ネットワークトポロジの種類
15)IoTゲートウェイの概要
16)IoTゲートウェイの意義
17)IoTゲートウェイの使用例
18)IoTネットワークの具体例
19)IoTネットワークの特徴
20)IoTネットワーク提供サービスの具体例
21)通信モジュールの具体例
22)IoT専用のSIMカード
23)通信モジュール選択に関するポイント
24)IoT通信のネットワーク
25)IoTネットワークの種類
26)IoTネットワークの使い分け
27)周波数帯
28)「速度」「距離」「電力量」はトレードオフ
29)IoTに特化したネットワーク「LPWA」
30)LPWAの概要
31)LoRaWANのシステム構成
32)LoRaWANのシステム構成例
33)LoRaWANのレイヤ構造
34)Sigfoxのシステム構成
35)Sigfoxのシステム構成例
36)Sigfox UNB(ウルトラナローバンド)通信
37)Sigfoxの耐障害性
38)NB-IoTシステム構成
39)NB-IoTシステム構成例
40)NB-IoTの周波数運用モード
41)移動通信システムの世代交代
42)5Gの概要
43)5Gの周波数
44)「ミリ波帯」の特徴
45)電波の振幅,周期,位相
46)5Gに関連する技術
47)「ローカル5G」の概要
48)「ローカル5G」の周波数帯
6.RPA(Robotic Process Automation)
1)RPAの概要
2)マクロとRPAの違い
3)AIとRPAの違い
4)RPAの要素技術
5)サーバー型RPAとデスクトップ型RPA
6)RPAの具体例
7)RPAの段階(RPA→EPA→CA)
8)RPAの導入事例
9)RPAの向き不向き
10)RPA化に至るまでのプロセス
11)「業務フロー」の見える化
12)OCR(Optical Character Recognition)
13)日本RPA協会
14)「ネオラッダイト運動」
7.ブロックチェーン
1)ブロックチェーンの概要
2)ハッシュ値の算出
3)マイニング
4)ブロックチェーンで用いられる技術
5)ハッシュ関数
6)公開鍵方式
7)電子署名
8)P2Pネットワーク
9)DAPPS
10)フォーク(fork)
11)ビザンチン将軍問題
12)PowとPos
13)ブロックチェーンの応用例
14)ビットコイン
15)電子マネーと仮想通貨の違い
16)イーサリアム
17)スマートコントラクト
18)トークンエコノミー
19)電子政府
8.情報セキュリティ
1)「リスク」と「危機」の違い
2)情報セキュリティ対策の三本柱
3)情報漏洩のリスク要因
4)情報セキュリティ対策の「唯物論」
5)情報のライフサイクル
6)情報セキュリティの「三猿」
7)情報セキュリティの「十戒」
8)IoTシステムに特有のセキュリティのポイント
9)IoTのセキュリティ上の脅威
10)ボットウイルスMiraiとDDos攻撃
11)IoTのセキュリティ対策
第3章.DXのビジネス
1.DX事例
1)AIのビジネス応用例
2)DXスマートコンストラクション(コマツ)
3)Power By The Hour(ロールスロイス)
4)獺祭(旭酒造)
5)よかど鹿児島(鹿児島銀行)
6)筋電WEAR(グンゼ&RIZAP)
7)VRによるオンライン内見(株式会社スペースリー)
8)AI搭載カメラで来店客の感情の解析(グリーンハウスグループ)
9)来客予測AI(ゑびや大食堂)
10)陣屋コネクト(旅館「元湯陣屋」)
2.MoT(技術経営)
1)MoT(Management of Technology)とは?
2)MoTの関連キーワード(イノベーター理論とキャズム,
  デビルリバーとデスバレーとダーウィンの海)
3)ビジネスのコストパフォーマンス評価
4)MBAとMoTの違い
5)MoTのカリキュラム例
6)MoT協議会
7)講師の「取締役CTO」時代の経験談
3.製造業のサービス化
1)ものづくりビジネスの転換
2)企業側の論理
3)ユーザー側の論理
4)実際の「ものづくり企業」動向
5)「継続課金型」のリスク
6)「継続課金」の契約解除を阻止する手段
7)体験版(お試し版)
4.UX(User Experience)
1)「UX(User Experience)」の定義
2)「UX(User Experience)」とは?
3)「ユースケース」と「機能」
4)顧客にUXがバレてしまうタイミングの変化
5)差別化(ユニークな競争力)の源泉
6)「UX向上プロセス」の概要
7)顧客が本当に必要だった物
8)「あんみつ」のUX
9)星の王子様の至言

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