WARP NEXTBuild your AI-native organisation now.
Develop the peoplewho change your company.
Start improving your own work in the first month, then prototype, test and share. A three-month practical programme developing people who can lead AI adoption around real operational challenges.
- Duration
- 3 months
- Learning
- 32 hours + individual mentoring
- Recommended group
- 10–20 people
500+ participants
Tokyo Metropolitan Government partnership experience
Selected employers of programme participants
- Sony
- Techfirm
- Panasonic
- NTT
Participation figures cover the WARP programme family. The Tokyo Metropolitan Government partnership relates to WARP ENTRE.
BUILD AN AI-NATIVE ORGANISATION
Begin the change in your first month.
Progress from understanding AI to proposing and prototyping improvements. The first month targets problem definition and a small improvement; the full three months cover implementation and rollout.
- Month 1 / Foundations
Choose one task to improve
Practise the basics, identify a bottleneck and work towards an improvement proposal and an initial prototype.
- Month 2 / Implementation
Build and test a workflow
Use mentoring to implement a workflow and evaluate its output and usability.
- Month 3 / Adoption
Prepare to share it across teams
Present results and limitations to stakeholders and plan how to keep the workflow useful.
These are learning targets. Pacing is adapted to experience and project scope. The standard programme lasts three months.
FROM LEARNING TO WORK
Picture how work can change.
BEFORESearching, comparing sources and writing from scratch every time.
AFTER / TARGETUse AI to organise and draft; focus human effort on verifying evidence and improving recommendations.
- 01
Define purpose and sources
- 02
AI organises and drafts
- 03
A person checks facts
- 04
Refine a reusable template
Illustrative applications of the learning content. Topics and implementation depth vary by course. Use approved information and include human review in operational workflows.
Choose how your team learns.
3ヶ月で実践スキルを習得
計32時間＋個別メンタリングで、業務への実装を目指す
Day 1〜3
レベル1：基礎編
- AIとプロンプト設計の基礎
- カスタムAIアシスタントの作成と活用
- ノーコード・ローコード開発の基礎
Day 4〜6
レベル2：実践編
- 業務効率化ワークフロー設計
- AIを活用したコンテンツ生成
- AIツールを活用した社内業務効率化
Day 7〜9
レベル3：応用編
- 社内アプリケーション開発手法
- 複合的なワークフロー自動化
- 組織全体への展開戦略
Day 10
成果発表
- 実践プロジェクトの成果発表
- 経営層・関係部署への共有
- 今後の展開提言
含まれる内容
プログラム内容
- 計32時間のカリキュラム
- 個別メンタリング（月1回30分×3回）
- 教材一式
- WARP BASIC 1年間無料利用権
- お客様の利用環境に合わせたプログラムカスタマイズ
対象者
DX・AI推進リーダー
社内のデジタル変革・AI活用を推進する中核人材
現場リーダー
各部門で活躍するマネージャー・リーダー層
新規事業担当者
AIを活用した新規事業開発を担う人材
理想の受講スタイル
DX・AI推進リーダー × 現場リーダー の同時受講
推進担当者と現場リーダーが一緒に受講することで、AI活用の共通言語が生まれ、 現場への展開がスムーズに進みます。学んだことをすぐに業務で実践できる体制が整います。
もちろん、単独での受講もOK
DX・AI推進リーダーのみ、現場リーダーのみでのご受講も問題ありません。 貴社の状況に合わせて最適な受講体制をご提案いたします。
Meet the Instructors
Direct instruction from active AI developers
Lead Instructor
Ryuta Hamamoto
CEO / Associate Professor, Shinshu University
Associate Professor at Shinshu University (AI Education)
Led DX/AI projects at major manufacturers
10+ DX consulting engagements
Develops and ships AI agents in-house
料金プラン
WARP NEXT
3ヶ月集中型AI人材育成プログラム
¥250,000
税別 / 人 （税込¥275,000）
特典
WARP NEXTご契約者はWARP BASICを1年間無料でご利用いただけます
期間
3ヶ月
総学習時間
計32時間
推奨人数
10〜20名
経済産業省・厚生労働省 補助金対象講座
経済産業省「第四次産業革命スキル習得講座」および厚生労働省「人材開発支援助成金」の対象となる場合があります。詳細はお問い合わせください。
※ オンライン / 対面（カスタマイズ可能）で実施いたします
アンケート結果概要
当社では、受講者の皆様から講座に対するフィードバックとその後のフォローアップ結果を収集し、透明性を確保するために概要を公開しています。これにより、講座の効果をより深くご理解いただくと同時に、今後の改善点を明確にしてまいります。
講師の評価
- 教え方の評価: 明確で具体的な説明が好評。実例をさらに増やすとの声あり。
- 対応力: 質疑応答の時間が評価され、さらに拡充を検討。
講義内容の理解度
- 難易度と適切性に関しては、全体的に満足度が高いですが、一部の内容が難しいとの声もあり、基礎部分の追加を予定。
テキスト・資料の評価
- 内容の充実度に高評価。さらにわかりやすい図解や具体例を追加予定。
演習の評価
- 演習の効果が高く評価されていますが、ボリュームと時間配分についての改善希望あり。
設備環境の評価
- オンラインツールの使いやすさとサポート体制が好評。さらなる機能追加を検討中。
全体的な満足度
- 講座の進行ペースや時間配分におおむね満足の声。さらに細やかな調整を行います。
受講者からのコメント（匿名）
“大企業のイノベーション阻害要因に関する事例が非常に役立ちました。”
“講師のフィードバック時間をもっと増やしてほしい。”
“課題発見のプロセスが面白かったが、もう少し時間が欲しい。”
“ピッチトレーニングで自信がつきました。他の受講生の意見も新鮮でした。”
改善予定と今後の取り組み
- 実例を増やし、基礎知識部分の拡充。
- ワークショップやフィードバック時間の延長。
- UXデザインや実証実験の具体例の追加。
- オンラインツールのさらなる最適化。
学んだスキルや知識の実務活用状況
- イノベーション阻害要因を考慮し新規プロジェクトを承認を得た事例あり。
- UXデザインやAI活用で業務改善を実現。
職場での処遇や役割の変化
- 配置転換: DXやイノベーション推進チームへ兼務発令した事例あり。
さらなる学習・スキル向上へのニーズ
- 学びたい内容: AI技術の応用、データ分析、リーダーシップスキル。
- 追加サポート: フォローアップセッションやピアレビューの場が求められる。