
DX推進のプロセス
DXとはどのようなプロセスで進めていくものかを説明する講座です。DXの当事者となる経営企画部門、DX推進部門、DXリーダーなどには必須の講座となります。また、「DX推進チームの役割と仕事のプロセス」を受講される方の事前受講推奨講座となります。
デザイン思考の基礎
【30分の短時間集中講座】 新たなビジネスに挑む。 DXの最盛期を迎えようとしている現在のビジネスシーンでは、そのような場面が多く見られます。 では、どのように挑めばいいのか?新たなアイデアを組織・個人として生み出すのは容易ではありません。 本講座は、“DX×デザイン思考”を学んでいただき、新たなビジネスに挑むための武器(知識・スキル)を身に着けていただく内容となっております。 Part.1 デザイン思考の基礎 Part.2 デザイン思考を実践する5つの手法 の二部構成となっておりますので、両講座をご受講いただくことを推奨しております。
| おすすめの対象者 | ビジネスにおいてデザイン思考を取り入れたいと考えている方 新たなアイデアを考える、生み出すことに苦労したことのある方 |
|---|---|
| 学習形態 | PDFでの資料提供 |
| 動画時間 | 27分 字幕あり |
| 期間 | 3か月 |
| 費用 | 2,000円(税込2,200円) |

デザイン思考のコンセプトやプロセス、DXとの関連性を解説いたします。
DXとデザイン思考は実は同じコンセプトによって成り立っている?
DX×デザイン思考がもたらしたビジネスの変化・進化を、身近な事例を交えて解説
など、理解しやすい内容を30分の短時間集中講座としてまとめました。
【アジェンダ】
1-1. デザインとは
1-2. デザイン思考について
1-3. デザイン思考はDXを加速させる
1-4. デザイン思考のプロセス
1-5. デザイン思考×DXの事例

三輪 雄大(みわ ゆうだい)
株式会社 NTT DXパートナー
大学卒業後、NTT東日本に入社。営業・企画・人事などを経験。その後、社外派遣制度で外資系IT企業への出向、NTTグループのコンサルティングファームへの出向を通じてコンサルタントとして研鑽を積む。現職のNTT DXパートナーではDX人材コンサルとSXコンサルのサービスリーダーを務める。
| おすすめの対象者 | ビジネスにおいてデザイン思考を取り入れたいと考えている方 新たなアイデアを考える、生み出すことに苦労したことのある方 |
|---|---|
| 学習形態 | PDFでの資料提供 |
| 動画時間 | 27分 字幕あり |
| 期間 | 3か月 |
| 費用 | 2,000円(税込2,200円) |
| 課題 | 選択式テスト |
| 修了条件 | 全体の得点率60%以上 |
研修実施後の
振り返りはもちろん、
次の改善にむけた示唆出しまで
我々がサポートします。
~研修・eラーニングサービスの流れ~
1.研修の実施
お客さまの状況に
カスタマイズされた
高品質な研修提供
2.振り返り
研修後の
理解度テスト/アンケート/
ヒアリングなどによる、
定性的な効果測定
3.分析と改善
施策効果や
実施後に見えた
課題を分析し、
次の改善に向けた示唆を抽出
「人」の特性に根ざした研修設計と
“やりっぱなし”にしないサポートで
着実な変化を促す
研修・eラーニングをご提供
年間受講者数
約70,000人
※2023年9月末時点
研修提携会社数
120社
※2022年実績
自社運用ラーニングポータルサイト
「Learning Site 21(LS21)」 取扱講座
2,800コース
※2023年9月現在

DX推進のプロセス
DXとはどのようなプロセスで進めていくものかを説明する講座です。DXの当事者となる経営企画部門、DX推進部門、DXリーダーなどには必須の講座となります。また、「DX推進チームの役割と仕事のプロセス」を受講される方の事前受講推奨講座となります。

DXのビジョン策定とプランニング
組織にとってのDXの目的を明確化し、組織全体のビジョン、各部門ごとのビジョンを策定し、整合性をとることにより、DXプロジェクトがバラバラになって空中分解を防ぐための重要な作業について解説する講座です。経営企画部門、DX推進部門の皆様には是非受講いただきたい講座です。

ビジネスフィールドでのAI・データ活用スキル
AIやデータサイエンスのビジネスでの活用方法を学ぶために、いきなりプログラミングや数学を勉強するのは得策ではないと考えます。 何よりも、まずデータサイエンスの全体像を理解し、「どんな技術」を「どんな業務シーン」に適用することで成果が出るのか、そのイメージを持つことが重要です。 この講座では、約2時間30分で、データ分析で求められる思考プロセスや課題を明確にするためのフレームワーク、そしてデータサイエンスの技術に関する概要を学び、最後に事例をいくつか紹介します。 ぜひ、ご自身の業務でどのようにAIやデータサイエンスを活用するのが良いのかを考えながら受講してください。