レッスン📃DXの基礎知識をおさらいしよう

このレッスンを受講するには

このレッスンは、DX推進に必須の基礎知識を網羅。
最適なITインフラ（オンプレミス・クラウド）の選び方、ビッグデータ・AIの活用法とそのリスク、そして個人情報保護法までを体系的に学び、DX担当者として実践に活かす土台を築きます。

全6パート順番に学習をすすめてください。

1

オンプレミスとクラウドとは

2

クラウド移行のメリット

3

ビックデータとは？

4

人工知能(AIとは)？

5

人工知能(AI)の活用事例と使用上の注意点

6

AIのこれから、個人情報保護法とは？

このレッスンについて

このレッスンでは、デジタルトランスフォーメーション（DX）を効果的に推進するために不可欠なITインフラ（オンプレミス・クラウド）、データ活用（ビッグデータ）、そしてAI（人工知能）に関する基礎知識を、その特性、メリット・デメリット、活用事例、そして注意点まで含めて体系的に学習します。
 
DXを支えるITインフラ：オンプレミスとクラウド
まず、企業がDXを進める上で比較される「オンプレミス」と「クラウド」の違いを詳しく解説します。
それぞれの特徴、コスト構造、セキュリティ面を比較し、自社の導入目的や既存システムに合わせて最適なIT環境を選択するための判断材料を提供します。
クラウドへの移行によるメリット（コスト削減、期間短縮、運用負担軽減、拡張性、セキュリティ強化）を整理し、「SmartHR」や「Moneyforwardクラウド」といった代表的なクラウドサービスも紹介。
同時に、クラウド移行に伴うデメリットや、「クラウドファースト」戦略の現状、パブリッククラウド・プライベートクラウドの長所・短所も学び、多様なアプローチから最適な導入・運用計画を立てるヒントを得ます。
 
DXの核となるデータとAIの理解
次に、DXとAIの基盤となる「ビッグデータ」の概念に焦点を当てます。
ビッグデータが持つ「5つのV」（Volume, Variety, Velocity, Veracity, Value）の特徴を理解し、SNSやIoTセンサーなど多岐にわたるデータソースを高度に分析・活用することで、生産管理の最適化、リアルタイムな可視化、顧客体験の最適化といったビジネスモデル変革に繋がる可能性を探ります。
 
続いて、AI（人工知能）の基礎的な歴史から最新の生成AIまでを概観します。
AIがビジネスにおいて発揮する「識別」「予測」「実行」の3つの強みを、製造ラインの不良品検知や問い合わせ対応自動化などの実例と共に学びます。
また、AI導入に伴う雇用の問題、責任の所在、セキュリティリスクといった課題にも触れ、メリットとデメリットをバランスよく把握することの重要性を強調します。

AIの未来と個人情報保護の重要性
最後に、AIの発展を支えるGPU（画像処理半導体）の技術について解説し、ビッグデータ処理におけるその重要性を理解します。
そして、AIやデジタル技術の活用に不可欠な「個人情報保護法」の基本と最新動向を学びます。
2003年の制定以降の改正経緯や、利用目的の明示、要配慮個人情報の取り扱い、海外データ移転の規制、保有個人データのルールなど、企業に求められる対応を体系的に理解し、安心・安全なデータ活用とDX推進の基盤を築きます。
 
これらの内容を通じて、DXを推進するために必要なIT環境の選択、データとAIの基礎的な理解、そしてそれらを安全に活用するための法規制まで、幅広い基礎知識を網羅的に習得し、DX担当者として実践的な業務に活かすための土台を築くことができます。

各パートについて

  1. 1オンプレミスとクラウドとは

  2. 2クラウド移行のメリット

  3. 3ビックデータとは？

  4. 4人工知能(AIとは)？

  5. 5人工知能(AI)の活用事例と使用上の注意点

  6. 6AIのこれから、個人情報保護法とは？