教材

統計・数理
- 記述統計
- 確率
- 推定
- 検定
- 回帰・分散分析
- 多変量解析
- 時系列
- ベイズ
- 実験計画・因果推論
機械学習・MLOps
- 教師あり学習
- 教師なし学習
- アンサンブル
- 評価指標
- 不均衡データ
- 実験管理
- モデル監視・ドリフト検知
生成AI
- LLMの仕組み
- プロンプトエンジニアリング
- RAG・エージェント
- Claude
- OpenAI
- Gemini・Vertex AI
- モデル比較
- 利用ガバナンス
データエンジニアリング
- SQL・BigQuery
- dbt
- パイプライン設計
- データ品質
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- Git・GitHub
- 可視化・BI
クラウド
- クラウド基礎（オンプレとの違い・IaaS/PaaS/SaaS）
- AWS
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- Microsoft Azure
- Cloudflare
- サービス比較・選定基準
- アーキテクチャ・コスト最適化
- セキュリティ・IAM
- 金融機関のクラウド利用（FISC）
データマネジメント・ガバナンス
- DMBOK
- データ品質・カタログ
- 個人情報保護・匿名加工
- AIガバナンス
マーケティング・顧客分析
- 顧客セグメンテーション
- LTV
- キャンペーン効果測定
- CRM分析
- ダッシュボード設計
ビジネス力（DS協会）
- 行動規範
- 論理的思考・言語化
- 課題の定義・KPI設計
- アプローチ設計
- 事業への実装・提案
- 活動マネジメント
ドメイン（オリコ・業界）
- 個品割賦（ショッピングクレジット）
- オートローン
- クレジットカード・融資
- 銀行保証・決済・保証
- 与信・審査・債権管理とML
- 競合ウォッチ
- 規制・法令

利用ガバナンス

生成AIの利用ガバナンス — リスクと管理の枠組み
実践更新日: 2026-07-05