Google Gemini3 plus×Workspaceで実現する生成AIによる統計解析・データ分析

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近年、米国カリフォルニア州における複数の企業で、生成AIの開発競争がしのぎを削っており、生成AIユーザーも、どの生成AIを使えばよいのか迷っているのが現状でした。そんな中、2025年11月、待望のGemini3がGoogle社よりリリースされました。早速試してみたところびっくり、その生成の速さ、思考モードの質の高さは、他の生成AIを圧倒しました。Google Workspaceと連携することでデータ管理が楽々、しかも、Google ColabにPythonのコードを読ませデータ分析をカスタマイズするのも簡単、もはやデータサイエンス最強ツールと言っても過言ではない、と確信しました。  本講座では、令和最強の生成AI、Google Gemini3を用いることで、いかに楽々とデータ分析、データ管理が出来るかをご紹介します。

  1. 第1部 : 生成AIとGoogle Gemini3
    1. 生成AIとは
    2. 令和最強生成AI Google Gemini3の登場
    3. Google Workspaceを使ったデータ管理
    4. Google Colabを使ったデータ分析
    5. プロンプトの書き方
  2. 第2部 : Google Gemini3を使った記述統計
    1. 記述統計概論
    2. CSVファイルの準備
    3. プロンプト (命令文) の入力
    4. 要約統計量の実行と出力
    5. グラフの作成と出力
    6. ChatGPTでの結果との比較
  3. 第3部 : Google Gemini3を使った推測統計
    1. 推測統計概論
    2. CSVファイルの準備
    3. プロンプト (命令文) の入力
    4. 点推定・区間推定の実行
    5. 仮説検定の実行
    6. ChatGPTでの結果との比較
  4. 第4部 : Google Gemini3一般化線形モデル
    1. 一般化線形モデル概論
    2. CSVファイルの準備
    3. プロンプト (命令文) の入力
    4. 回帰分析の実行
    5. 分散分析の実行
    6. ロジスティック回帰分析の実行
    7. ChatGPTでの結果との比較
  5. 第5部 : おわりに
    1. Google Gemini3の可能性と限界
    2. 生成AIによるデータサイエンスの将来展望

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