AI FDE Japan 学習コース

AI FDE Japanの学習は、動画を順に見るだけのコースではありません。FDEエンジニアが現場で出会う問いを、短い試験、解説、実務メモの往復で扱います。今の案件に近いテーマから始め、必要になったときに次の段階へ進めます。

基礎：導入の前提を整える

最初の段階では、FDEとはどんな仕事かを、具体的な導入場面からつかみます。利用者の仕事を観察する方法、目的と制約を分ける方法、AIに任せない判断を残す方法を扱います。

成果物の例は、業務の聞き取りメモ、関係者の整理、最初の仮説、失敗条件の一覧です。コードを書く前に何を確認するかを説明できる状態を目指します。

導入設計：小さく試し、根拠を残す

次の段階では、試行の範囲を決めます。入力データ、出力、利用者、確認方法、例外時の動き、権限の境界を一枚にまとめます。FDEエンジニアは、試作を作るだけではなく、次の判断に使える根拠を残します。

成果物の例は、試行の設計書、受け入れ基準、評価ケース、リスクメモです。うまくいかなかった結果も、改善に使える形式で残します。

運用と展開：使われ続ける形へ戻す

最後の段階では、公開後の利用を見ます。問い合わせ、権限変更、入力の揺れ、モデル更新、監視、引き継ぎを扱います。導入後に起きたことを、仕様やチームの運用へ戻すところまで考えます。

成果物の例は、運用チェックリスト、例外対応のルール、導入後レビュー、改善の優先順位です。AI導入を一度きりのプロジェクトにせず、現場が続けられる仕組みにします。

使い方

まずはオンライン試験を受けて、迷った設問を一つ選びます。その場面に対応するガイドを読み、自分の仕事で使えるメモを作ります。次に同じテーマへ戻ると、答えだけでなく確認の順番が変わっているはずです。