生成AIを活用したデータ解析の基礎と実践

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本セミナーでは、生成AIをデータ解析に用いるため、学習・解析パートナーとして活用する方法について詳解いたします。

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プログラム

本講座では、生成AIを単なる自動化ツールとしてではなく、人間の理解と検証を支援する「学習・解析パートナー」として活用します。その一環として、場当たり的な指示ではなく、目的・入力・出力・検証方法を明示した「テンプレート型プロンプト」を設計・生成する手法を示します。さらに、Excel=検証装置、Python=実行装置、生成AI=両者を橋渡しする設計支援役という役割分担を軸に、再現性と理解を両立したデータ解析の進め方を紹介します。  これにより、AIの出力が安定し、処理手順を第三者が追跡となり、ExcelやPythonで検証可能な解析を実現します。

  1. 導入:生成AI時代のデータ解析の基本構造
    • 本セミナーのゴールと全体像
    • Excel/Pythonと生成AIの関係整理
    • AIエージェント/AIエディターの使い分け
    • AIパートナード学習の考え方
  2. プロンプト設計の基礎 – テンプレート型プロンプト生成法 -
    • 良いプロンプト/悪いプロンプトの違い
    • テンプレート型プロンプトの基本構造
    • AIと一緒にプロンプトを改良・整形する方法
    • 業務・教育で繰り返し使えるプロンプトの作り方
  3. データの読み込みと前処理 – テンプレートを使ったAI協働処理 -
    • 前処理とは何か
    • 欠損値処理
      • 削除
      • 補完
      • 判断基準
    • 型変換
      • 数値・文字列・日付の混在
    • 外れ値処理
      • Zスコア
      • IQR
    • AIに「処理理由」を説明させる方法
  4. 基本統計解析 – ExcelとPythonによるクロス検証 -
    • 平均値・標準偏差の意味と確認方法
    • t値・p値を「数式でなく意味」で理解する
    • Excel関数とPython結果の照合
    • AI出力をどこまで信じ、どこを疑うか
  5. 可視化 – AIに“図を考えさせる” -
    • Excelグラフの使い分け
    • Python (matplotlib) による可視化
    • 見せる図/考える図の違い
    • 論文・報告向け図表の基本原則
  6. レポート作成とまとめ
    • データ解析から文章化までの流れ
    • AI生成文章のチェックポイント
    • スキル整理・質疑応答

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