
500+ 累計學員
東京都協定事業營運實績
部分學員所屬企業
- Sony
- Techfirm
- Panasonic
- NTT
受訓人數為WARP系列課程合計。東京都協定事業為WARP ENTRE的營運實績。
AI培訓,是否卡在這些關卡?
工具已導入、培訓也辦過,現場卻仍動不起來——WARP用實作與持續學習,解開這種「半途停下」的狀態。

工具已導入,現場卻用不起來
有ChatGPT或Copilot,卻缺少落到業務的型,變成個人各自摸索。
座學當日熱、隔週就冷
當天氣氛很好,隔週手就停了,學習留不下來。
不知道該先培養誰
全公司一齊還是核心成員集中,缺少符合目的與人數的設計。
教材很快過時
AI演進太快,做完的教材幾個月就用不了。
政策限制可用的AI
即使只能用Workspace或Copilot,也需要能推進的培訓。
診斷 → 方案 → 實作 → 現場應用,一氣呵成
先掌握現況,再選擇密集型(NEXT)或持續學習(BASIC),以動手實作為核心,把人帶到「真的會用」。不停留在聽講。


培訓之後,工作推進方式會改變
提示詞與工作流成為團隊共同語言,現場能自己嘗試、改善與分享。這就是WARP追求的AI人才育成。
要帶誰,帶到哪裡
同樣叫「AI培訓」,依對象不同,內容其實完全不一樣。WARP把三條路徑分開設計。
讓工程師成為AI工程師
給已經會寫程式的人,轉向以AI為前提的開發方式。不停留在補全工具的用法,而是把設計與實作交給代理、由人來審查的做法。從「工作會被AI搶走」轉到「把AI當部下來用」的那一側。
- AI驅動開發的實際做法
- 把實作委派給代理,並加以審查
- 套用到自家產品上

讓業務部門自己做出AI代理
我們不會發完工具就結束。把AI代理嵌進各部門真正的業務裡,並讓承辦人自己動得了手。當受訓的人開始自動化自己部門的工作,組織就會在沒有外部協助的情況下持續前進。
- 盤點業務並找出自動化的對象
- AI代理的實作與營運
- 讓承辦人能自行修改

把AI時代的資安,每個月更新一次
AI用得越廣,稽核方的知識就越跟不上。WARP BASIC以影片提供AI時代的資安與法遵培訓內容,並且每月更新。去年的知識量不了今年的風險。稽核部門給我們高評價的,正是這個更新速度。
- 伴隨AI使用而來的資安風險
- 附帶法遵培訓內容
- 內容每月更新

WARP受到選擇的3個理由
與其他AI培訓不同,重視實戰的課程
現役AI開發者擔任講師
由自主開發並提供ZEROCK等AI代理人的業者主辦教育課程。不是教科書式的知識,而是直接傳授實際AI開發、導入現場累積的Know-how。
每月更新內容
AI演進非常迅速,數月前的資訊很快就會過時。WARP將最新的AI功能與工具資訊每月反映在內容中,提供能持續學習最尖端技能的環境。
依環境客製化
可依僅能使用Google Workspace、僅能使用Microsoft Copilot等客戶的環境限制客製課程內容。不需額外收費,即可習得實際可用的技能。
課程詳情
可依目的選擇的課程
WARP NEXT 企業版
推薦3個月集中型AI人才培育課程(企業版)
¥250,000
未稅 / 人
針對DX推動核心成員與中堅年輕主管,習得實戰AI技能的集中課程。
課程結構
Day 1〜3
等級1:基礎篇
- AI與提示語設計基礎
- 自訂AI助手的製作與運用
- 無程式、低程式開發基礎
Day 4〜6
等級2:實踐篇
- 業務效率化工作流設計
- 運用AI的內容生成
- 以AI工具進行內部業務效率化
Day 7〜9
等級3:應用篇
- 內部應用開發手法
- 複合工作流自動化
- 向組織全體推廣的策略
Day 10
成果發表
- 實踐專案的成果發表
- 與經營層、相關部門共享
- 未來推展提案
包含內容
WARP BASIC
線上學習型AI學習平台
¥8,500〜
未稅 / 每月每人(依人數與年約享折扣)
可依自己步調學習最新AI應用技能的線上學習課程。每月更新內容,持續提供最尖端知識。
3階段技能提升體系
「使用」AI的技能
- AI素養
- 通用生成式AI(ChatGPT等)
- 文件、資料生成
- 圖像、影片生成
讓個人作業效率提升2倍以上
「組裝」AI的技能
- LLM應用平台(Dify)
- 工作流自動化
- Web應用生成
自動化定型業務的80%以上
「讓AI工作」的技能
- AI程式撰寫支援
- 後端、運維基礎
- AI趨勢
3個月內開發正式Web服務、實現新事業開發
WARP ENTRE
東京都協定事業第8期招生中(10月2日截止)創業家、準創業者專用AI驅動開發課程
第8期正在招生中。2026年10月7日(三)開課、11月25日(三)結業,報名截止為10月2日(五)。線上舉辦、免學費。額滿即停止招生。
有興趣者請儘早報名。
至今已有500多位創業家、準創業者完成此課程,其中20多位已將事業付諸實行。3個月內透過商業講座、工程師講座、指導,加速事業化。
WARP 1Day
客製化服務1日完整型AI素養培訓
另洽
依人數與內容報價
回應「希望短期內提升AI素養」「希望面向全公司廣泛分享知識」等需求的1日完整型培訓課程。我們將依貴公司的課題與目的客製化課程內容。※ 不僅是聽講,所有參與者皆使用PC實際動手操作的Hands-on形式。
建議人數
20人以上
實施形式
實體 / 線上
課程內容
可客製化
依目的選擇適合的入口
想強化AI資安、想先用一天親手做出成果、或想帶進教育現場,出發點本來就可以不同。
講師介紹
全員皆為機器人工程師出身。
由具備大型製造業、IT企業開發經驗的現役工程師直接指導。

濱本 隆太
代表取締役 / 信州大學 特任副教授
信州大學 特任副教授(AI教育負責)
於大型製造業推動DX、AI導入專案
DX顧問實績10家以上
自主開發並提供AI代理人

安藤 晃規
COO / WARP課程負責人
機器人工程師出身
前Panasonic工程師
北美系專案領導經驗
推動EMC GLOBAL專案

內藤 一樹
CTO / ZEROCK開發負責人
機器人工程師出身
前NTT全端工程師
大型基幹系統開發經驗
AI代理人開發領導

安藤 義記
VPoP / TIMEWELL BASE開發負責人
機器人工程師出身
RoboCup @Home聯盟世界第2名
前Panasonic工程師
產品開發統籌
對企業級客戶的支援實績
從大型企業既有事業DX到新事業開發,
在廣泛領域支援AI運用的豐富實績
DX、新事業支援實績
對企業級客戶的顧問實績
青山商事
既有事業DX、業務改革支援
明治製菓Pharma
新事業開發支援
NTT東日本
推動DX、AI運用支援
Panasonic
DX、SX推動支援
學員所屬企業
來自各種產業的大型企業學員
大型航空公司
大型製造商
大型金融機構
政府機關、地方政府
另有眾多其他企業學員參與
學員心聲
從零開發經驗到事業落地。聽聽完成 WARP 的創業家怎麼說。

小黑 江莉果
株式會社ShelterMate
老實說,我對電腦的抗拒感強到「機械白痴」這個詞用在我身上剛剛好。但透過 WARP 的課程與一對一的細心支援,我自己做出了心中構想的 SaaS 原型。過去總是難以傳達的構想,透過原型帶來了與客戶的具體對話和商談,目前已推進到概念驗證階段。

泉水 亮介
株式會社TEKION Group
在 WARP 期間,我推出了包含 Markdown 分享工具「MD Now!」在內的三項服務。畢業時從零營收出發,半年內 MRR 就超過 500 萬日圓;雖然是一人公司,但僅靠 Vibe Coding 就已將年營收 1 億日圓納入射程。能夠以 AI 為前提,從發掘客戶課題一路跑到服務開發與營運,完全是因為有 WARP 的經驗。

白石 哲也
Rimoneck 株式會社
加入 WARP 之後,視野一下子打開了。這裡不只是獲得知識的地方,而是讓你下定決心「親手做出產品並落實到社會」的場域。在 TIMEWELL 團隊全力陪跑下事業加速,也因此入圍了「Tokyo Startup Gateway 2025」決賽。

坂東 裕太
株式會社CrestLab
參加 WARP 之前我完全沒有開發經驗,處於「有想做的東西卻做不出來」的狀態。在 WARP 從基礎學習運用 AI 的開發方法,經過反覆嘗試,已經能獨自完成公司官網 LP 和內部效率工具。課後持續在實務中開發,現在也能做出複雜產品的 MVP 了。

右高 稜大
株式會社MEDEX
最大的收穫是結識了工程師夥伴,建立起可以說「一起做點什麼吧」的關係。此外,公司登記費用補助制度(申請時須經審查)對想創業的人來說是非常安心的機制。我也接觸到最新工具,對 AI 的心理門檻降低了。
引文為節錄並自日文翻譯。所屬與成果為刊登當時的資訊。
學員成功案例
運用在WARP學到的技能,實際創造成果的學員
創業家
開發2個月即達成營收2,000萬日圓
運用在WARP學到的提示語工程技術,開發運用AI的新服務。上線2個月便達成營收2,000萬日圓。
大型企業 DX推動負責人
年度數億日圓的成本削減
主導將AI導入內部業務流程的專案。透過定型業務自動化,實現年度數億日圓規模的成本削減。
業務部長
提案書製作時間減少80%
學會運用AI製作提案書的手法後,向整個團隊推展。提案書製作時間減少80%,得以處理更多商機。
學員見證
500人+
累計學員數
92%
感受到業務效率提升
90%
結業率
DX推動、第一線同仁
推薦給推動AI運用的部門人員,以及第一線的中堅、年輕員工。挑選有幹勁的成員參加,將提升對組織整體的擴散效應。
育嬰假中的學員
WARP BASIC特別推薦育嬰假期間進修。可依自身步調習得AI技能,復職後即可作為業務效率化的即戰力。
AI準備度診斷
10題、3分鐘,視覺化貴公司AI導入準備
常見問題
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