AIのスペシャリストに必要なスキル
クラウド、Web、IoT、RPAなど、AIの開発・活用に必要な関連技術をじっくり学びます。
AI専門学校の日本工学院AIシステム科では、AIの開発・活用スキルを確実に身につけるため、「Society 5.0」の主要なテクノロジーであるAI、クラウド、Web、システム・アプリケーション、IoTなどの分野を重点的に学びます。特に企業と連携したクラウド教育や、最新のIoTデバイスを活用した実践教育は、日本工学院AIシステム科の大きな特長です。企業との共同研究も活発で、また多くの企業が注目するRPAに関する授業をカリキュラムに導入するなど、業界の動向や社会のニーズをふまえながら、AIの関連技術をじっくり学んでいきます。
■Society 5.0 のテクノロジー
学びの領域 ： AI開発のすべての工程について学べます。
AI開発の流れを大まかに分けると、企画、検証、開発、運用の４段階となります。まず、「AIを使って何を解決するか」を明確にします。その上で、AIの学習に必要なデータを集め、学習モデルを作り、システムを完成させます。そして、開発したシステムが安定して稼働するように運用を行い、当初の目標が達成しているかを常に見直して改善につなげます。AIシステム科では、このすべての工程について学ぶことができます。
AIシステム科で学べる主なAI
予測分析
過去のデータ(ビッグデータなど)から未来の数値や結果を予測します。
画像認識
画像から色や形などの特徴を抽出し、分析・識別します。
音声認識
音（空気の振動）の波形データを解析し、文字データに変換します。
文字認識
画像データのテキスト部分を読み取り、文字データに変換します。
言語処理
文章や文脈の意味を理解して、正しい意味を抽出します。
クラウド ： 企業と連携しながら、クラウドを使ったAI活用スキルを徹底養成！
AIを開発する上で欠かせないのが、クラウドコンピューティングサービスの活用です。AIシステム科では、大手企業も利用している「Google Cloud」を授業に導入し、クラウド上でAIソリューションを構築できるプラットフォームを演習や実習でフル活用しています。また、Googleの「TensorFlow」など、機械学習やニューラルネットワーク（ディープラーニング）に対応したライブラリを授業に取り入れ、AIソリューションを生み出すためのスキルを実践的に養成。プログラミングの知識がなくても視覚的に操作できる企業向けのプラットフォーム「MAGELLAN BLOCKS」も導入しているので、プログラミングが苦手な人でもクラウドのスキルをしっかり身につけることができます。
クラウドエース（株）との教育提携
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「世界の最先端を行くクラウドプラットフォームでAI活用を学びます。
クラウド上で機械学習ツールやデータ分析ツールなど、さまざまなサービスを提供するプラットホーム「Google Cloud」。AIシステム科では、クラウドエース(株)のGoogle Cloud認定トレーナーがGoogle Cloudの活用について直接指導しています。同社の認定トレーナーが教育機関に派遣されるのは本校が日本で最初であり、Google Cloudの最新の知識と技術を学ぶうえで大きなメリットがあります。
クラウドエース（株）
Google Cloudのトータルサポートおよびコンサルティングサービスを手がけるIT企業。Google Cloudプレミア認定パートナーであり、Google Cloudの企業への導入実績は国内トップクラスを誇る。
（株）グルーヴノーツとの教育提携 ： 企業が実際に活用しているクラウドプラットフォームで実習します。
AIシステム科では、（株）グルーヴノーツの「AI教育支援サービス」を教育に導入。さまざまな企業が活用している「MAGELLAN BLOCKS」を使って、機械学習について実践的に学びます。
（株）グルーヴノーツ
AIプログラミングなど最新テクノロジーを駆使した教育事業を展開し、教育機関や社会人に向けてAI教育のカリキュラムや教材を提供している企業。同社が独自に開発した「MEGELLAN BLOCKS」は、難しい技術を誰でもシンプルに使えることをコンセプトにした企業向けプラットフォーム。
クラウド関連の授業
クラウド技術基礎
AIの学習を始めるに当たり、AIの歴史、機械学習の具体的な手法、AIを取り巻く法律などについて学びます。また、クラウドコンピューティングの概念や技術を理解し、クラウドサービスを利用したサーバやインフラ環境の構築方法を学びます。
クラウドサービス実習
「Google Cloud」「Amazon Web Services」「Microsoft Azure」などのクラウドサービスを利用する方法を学びます。そして、それぞれのクラウド上に仮想ネットワーク・サーバを構築し、それぞれのクラウドの違いを理解します。
AI・クラウド実習
Google Cloudのさまざまな機械学習ツールを活用し、大量のデータを分析する手法を学びます。また、Google Cloudを利用してデバイス間通信やAI、サーバレスコード実行を実装し、これらを組み合わせたシステムの構築をめざします。
Web ： ユーザーインターフェースなどに用いられるWebのスキルを、実践を通して身につけます。
今日のデジタル社会において、Webは、業務システム、インターネットサービス、モバイルアプリなどで幅広く利用されている必須の技術です。特に、人とデバイスをつなぐユーザーインターフェース（UI）にWebの技術が多く使われており、WebのスキルがWebサイトやWebシステムなどの機能や操作性に大きく影響します。
AIシステム科では、初めにHTMLやCSSを使って簡単なWebページを作成し、Webの基本的なスキルを身につけます。そして、そこに入力されたデータをもとにデータベースを構築し、AIと連携させて機械学習に役立てます。また、クラウド上にある仮想コンピュータの使い方や、Webブラウザ上でのソフトウェア開発についても実践を通して学びます。
Web関連の授業
Web技術基礎
HTMLとCSSのしくみを理解し、そのコーディング方法を「MDN Web Docs」などで調べながら学びます。そして、HTML、CSS、JavaScriptなどの実装方法を学び、簡易なWebページの作成をめざします。
Web開発実習
典型的な3層クライアント・サーバモデルの構成と動作を理解した上で、データを扱う上で欠かせないデータベースについて、その種類や特徴などを整理し、RDB（リレーショナルデータベース）とNoSQLデータベースを設計・構築します。
AI・Web実習
AIによる文章解析を利用し、WebとAIの連携、リレーショナルデータベースの活用、適切な機械学習の利用などをめざします。また、SPA（Single Page Application）を構築するとともに、フレームワークの活用をめざします。
IoT ： 最新のIoTデバイスに触れながら、プログラミングスキルやデータ活用スキルを身につけます。
IoT（Internet of Things）とは、実空間の状況をセンサーなどでデータ化し、インターネットを通じてデータを収集して自動処理することにより、利便性の高いサービスを実現することを指します。社会のデジタル化が進む現在、センサーや通信機器が小型で省電力になり、通信利用料も安価になったことで、IoTは実用段階に入っています。
AIシステム科では、「Raspberry Pi」や「micro:bit」など最新のIoTデバイスを使って、各種センサーの入力処理やプログラムの実装を体験します。「micro:bit」などのデバイスは一人一台所有するので、自宅での学習に使うことも可能。楽しみながら直感的にプログラミングを学べるため、自然にスキルがアップします。
IoT関連の授業
IoTもの作り実習
IoTデバイスを使用して、ブロックプログラミングを使ったアクチュエーター（LEDやスピーカー）制御や、タッチセンサーや超音波センサーを使った入力処理などを学びます。その後、グループに分かれ、課題プログラムの実装にチャレンジします。
IoT活用実習
スマートスピーカーの重要な機能であるボイスユーザーインターフェース（VUI）について学ぶことで、ユーザー体験を考慮したデザイン（UED）とその評価方法を理解し、IoTデバイスやサービス開発の基礎を身につけます。
AI・IoT実習
サイバーフィジカルシステム（CPS）を理解するため、IoTデバイスとして模型の箱庭（仮想シミュレーション環境）を作る一方、デジタルツインとなるバーチャル箱庭をWebアプリで制作し、これらを連携させます。CPSを構築する際に必要となるスキルも併せて身につけます。
AIプログラミング ： AI開発に必須のプログラミング言語「Python」を習得します。
「Python」とは、AIの開発にもっともよく使われているプログラミング言語です。AIシステム科では、クラウドコンピューティングサービスを活用してAI開発を進める一方、Pythonの習得にも力を入れています。目標は、ベーシックなものはクラウドを使わずに、自分でプログラミングできるようになること。そのため、1年次にPythonの基礎を学び、2年次にはPythonを使って機械学習の課題解決にチャレンジします。AIのサンプルの多くはPythonで書かれているため、在学中に習得しておけば、就職してからAIの学びを深める際にも有利です。
RPA ： 多くの企業が求めるRPAスキルを、基礎から実践的に身につけます。
RPA（Robotic Process Automation）とは、コンピューター上で行われる作業を人間の代わりに自動で実施してくれるツールです。決まった手順で行う定型業務や、同じ作業をくり返すルーティンワークなどの処理に向いており、業務を自動化することで業務の品質や処理効率が向上するという効果があります。そのため、業務のDX化（デジタルトランスフォーメーション：デジタル技術を活用することで人々の生活をより良いものへと変革すること）を推進する多くの企業にとって、RPAの導入は必須になりつつあります。
AIシステム科では、RPAのしくみを学び、実際にGoogleの提供するRPA、GAS（Google Apps Script）を使用し、RPAのしくみや活用方法を実践的に学びます。RPAはノーコードツール（開発の際にプログラミングコードを使用しないツール）なので、プログラミングが苦手な人でもスムーズに学ぶことができます。
RPAとAIの違い
RPAは、人間があらかじめ設定したルールに沿って業務を自動化します。一方、AIは数理モデルや学習モデルに基づくアルゴリズムをもとに、コンピュータが自律的な判断します。両者の違いは、人間が設定したルールに従って動くか、システムがデータを分析して独自に判断して動作するか。AIとRPAを組み合わせれば、より高度な自動化が実現します。
企業との連携 ： 共同研究などの実践的な学びを通じて、最先端のテクノロジーを学習。
AIシステム科では、企業と連携し、共同研究などを通して最新のテクノロジーに触れる機会を設けています。共同研究では学生たちがAIシステムの開発や検証に携わり、研究結果を卒業制作として発表しています。また、企業のAIサービスを教室などに導入し、学生が教材として使用するなど、実践的な学習を行っています。
主な連携企業
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（株）アイネット
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（株）イージェーワークス
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感性AI（株）
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（株）エイビット
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（株）ハレックス
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Avintonジャパン（株） ほか
イージェーワークスとの連携 ： AIやVRを使った最新のサービスを学内に導入し、学習に役立てています。
蒲田校では、デジタルマーケティングやAI関連事業を手がける（株）イージェーワークスと連携し、同社の対話型インターフェースエンジン「inforoid2」をエントランスに総合案内として導入しています。これは来校者が教室の場所などを質問すると、大型透過液晶パネルの中のキャラクターが答えてくれるというもの。この「inforoid2」の活用方法と活用の効果などを検証する実証研究を共同で進めています。また、同社との連携により、実際の空間から3D・VR空間を作成することができるサービス「Matterport」を活用し、学校紹介を作成しています。
アルファテクノロジーとの連携 ： 手書き文字の認識精度を上げる共同研究に、毎年学生たちが参加しています。
AIシステム科では、ソフトウェア開発などを行うアルファテクノロジー（株）と連携し、2020年から手書き文字の自動認識に取り組んでいます。Googleが提供するソフトウェア「Tesseract」を使い、手書き文字をOCR（光学的文字認識）で読み取るこの共同研究に、毎年学生たちが参加し、その成果を卒業制作で発表。2021年の研究では、学習させるフォントデータを増やしたことで、50％未満だった認識精度が80％以上へと大幅に向上しました。
アイネットとの連携 ： 教室にCO₂のモニターセンサーを設置し、 データを教材に活用しています。
AIシステム科では、（株）アイネットの提供するCO₂データ分析サービス「i-visibleCO₂」を導入し、そのデータを学生が教材として使用しています。i-visibleCO₂は、室内のCO₂や温湿度をモニタリングするセンサー・サービスで、取得したデータをデータセンターに蓄積し、AIを使った予測モデルで分析してCO₂濃度が高まる前にアラートを出す仕組みです。日本工学院では、実際にセンサーユニットを教室内に設置し、感染症の予防などに役立てています。
先生からのメッセージ
ITカレッジ
AIシステム科（蒲田校）
岩堀 信一 先生
AIは難しそうと不安に思われている方へ
大丈夫。ここで学べば必ずAIのプロになれます！
「ゼロから学んでプロになる」。そんなこと自分には無理だと思う方がいらっしゃるかもしれません。でも、安心してください。日本工学院のAIシステム科では、新入生はAIやITを初めて学ぶということを前提にカリキュラムを作っています。授業を担当する先生は、学生全員が理解できるよう丁寧に授業を行います。また、学生の疑問にはとことん応えます。学生同士が積極的に教え合う雰囲気も醸成されています。だから、安心して日本工学院のAIシステム科に飛び込んできてください。
AIエンジニアをめざすみなさんへ
AIエンジニアになって、世界を舞台に活躍してください。
現在、国内外を問わず、あらゆる産業分野でAIの活用が求められており、実際にさまざまなシーンでAIの活用が進んでいます。しかし、それを担う人材は大幅に不足しており、今後ますます人材不足が深刻化するとも言われています。AIを理解するには、プログラミングや機械学習といった関連知識だけでなく、「テクノロジーをどのように適用するか？」といった発想力も必要となります。知識と発想力を兼ね備えたAIエンジニアになれば、将来の可能性は限りなく広がります。日本工学院のAIシステム科でスキルを磨き、世界を舞台に活躍してください。