AI FDEコース：本番AI実践

全8モジュールで構成されるAI FDEコース。カスタマーディスカバリー、スコーピング、アーキテクチャ、プロトタイプ、評価、本番信頼性、ロールアウト、認定エビデンスを網羅します。

最終更新: 2026-07-11

AI FDEコース

このコースは、実際のAIプロダクション導入を軸に構成されています。あいまいな顧客要件から始まり、システムのスコープ定義、プロトタイプのテスト、評価レポート、本番稼働準備レビュー、展開計画、そして導入後の学習パッケージまでを一貫して体験します。

公開学習教材とオンライン評価は、プランを購入しなくても利用可能です。チーム単位での受講、インストラクターレビュー、有償プロジェクトサポートは後から追加できます。本ページではカリキュラムと評価基準について説明します。

ユーザーにインタビューし、現在のワークフローを可視化します。コストがかさむボトルネックを特定し、測定可能な成果を定義します。成果物としてディスカバリーブリーフを作成します。

最初に取り組む価値のあるワークフローを選定し、データと連携に必要な要件を定義します。リスクを洗い出し、受け入れ基準を記述し、マイルストーンを順序立てます。成果物として技術スコープとデリバリープランを作成します。

直接生成、検索、ツール、エージェント、構造化出力、人間によるレビューを比較検討します。信頼境界、権限、データポリシー、障害時の振る舞いを定義します。成果物としてアーキテクチャ決定記録を作成します。

代表的なデータと実際のユーザータスクを用いて、薄いフルスタックのワークフローを構築します。顧客視点のテストを実施し、変化した前提条件を記録します。成果物としてプロトタイプとテストログを作成します。

代表的な評価セットを作成し、評価基準を定義します。ベースラインの動作を測定し、失敗パターンをクラスタリングし、モデルの品質がワークフローに与える影響を分析します。成果物として評価レポートを作成します。

認証、API、データ、キュー、ストレージ、可観測性、セキュリティ、インシデント対応、ロールバックを統合します。成果物としてプロダクション準備レビューを作成します。

ユーザーコホート、導入支援、サポート、採用指標、エスカレーション手順、拡大またはロールバックの判断基準を計画します。成果物としてロールアウト計画と導入計画を作成します。

デプロイ後のレビューを実施し、繰り返し発生する教訓を再利用可能なコンポーネント、プレイブック、評価テンプレート、プロダクトフィードバックに変換します。成果物として最終フィールドポートフォリオを作成します。

各モジュールはシナリオベースの試験トピックと連動しています。AIメンターは、事前提出の回答を明かすことなく、トレードオフについて解説します。認定証は、公開されたトピックとスコア要件を満たした場合にのみ発行され、発行されたすべての認定証には公開検証ページが用意されています。

AI FDEは独立したコミュニティ資格であり、雇用主やAI研究所による公式認定ではありません。最も確実な修了証明は、認定証と8つのコース成果物を組み合わせたものです。

まずはAI FDEオンライン試験から始めるか、学習パスの全体を確認するか、認定基準をご覧ください。