カリキュラム

科目詳細

AI/ビッグデータのビジネスモデルと法的リスク 講座詳細

AIやビッグデータのビジネスへの活かし方、ビジネスモデルの考え方と、そうした新規事業を構想する際に出てくる法的リスクの捉え方や対応の方向性を、インタラクティブ・レクチャー、事例、ケーススタディ等を通じて学びます。
  • 展開
  • テクノ
    ベート
    特別講座
  • 1.0
    単位
  • レポート
    あり
    (事後提出)
  • 全4回
  • 35人
    CLASS
  • ケース
    メソッド

科目概要

AIやビッグデータのビジネスへの活かし方、ビジネスモデルの考え方と、そうした新規事業を構想する際に出てくる法的リスクの捉え方や対応の方向性を、インタラクティブ・レクチャー、事例、ケーススタディ等を通じて学びます。

※科目の特性上、振替や休学制度のご利用はできません。

受講対象者

リーダーとして活躍される方全てを対象としています。特に、AIやビッグデータなどの新たな技術を自社事業に活かしたいと考え、こうした事業のビジネスモデルの検討や法的リスクの検討に関わりたいと考える方。

各回のテーマとケース

Day1

セッション A
テーマ :
AI/ビッグデータの事業化 (金子 素久)
ケース :
(インタラクティブレクチャー)
セッション B
テーマ :
AI/ビッグデータの事業化 (金子 素久)
ケース :
(インタラクティブレクチャー)

Day2

セッション A
テーマ :
データ活用から新規事業戦略へ (金子 素久)
ケース :
ギャップにおけるビッグデータを活用した消費者嗜好の予測
セッション B
テーマ :
データ活用から新規事業戦略へ (金子 素久)
ケース :
デイトゥー:腸内環境でビジネスを作る

Day3

セッション A
テーマ :
AI/ビッグデータの事業化の際の法的リスクの考え方 (二木 康晴)
ケース :
(インタラクティブレクチャー)
セッション B
テーマ :
AI/ビッグデータの事業化の際の法的リスクの考え方 (二木 康晴)
ケース :
(インタラクティブレクチャー)

Day4

セッション A
テーマ :
新しい技術を使った事業での法的リスクへの対応 (二木 康晴)
ケース :
(インタラクティブレクチャー)
セッション B
テーマ :
新しい技術を使った事業での法的リスクへの対応 (二木 康晴)
ケース :
(インタラクティブレクチャー)

※クラスで使用するケースや教材、得られる学びは体験クラス&説明会にてご確認できます。

教科書

いちばんやさしい人工知能ビジネスの教本

二木康晴・塩野誠(著)
インプレス(出版)

AI経営で会社は甦る

冨山和彦(著)
文藝春秋(出版)

人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの

松尾豊(著)
KADOKAWA/中経出版(出版)