AIを活用したデータ分析実践講座

データ分析のあり方は、生成AIの登場によって劇的なパラダイムシフトを迎えました。膨大なデータの集計や基本的な可視化といった「作業」はAIが瞬時に実行するようになり、人間には「適切な問いを立て、インサイトを導き出し、意思決定を促す」という本質的な役割が求められています。 　本講座は、日々の業務でデータを扱う研究者や技術者、実務担当者を対象に、生成AIを「高度な分析アシスタント」として使いこなすための実践的なスキルを習得します。MLBにおける最先端のデータ活用事例を通じてAI分析の可能性を学んだのち、実務ですぐに活かせる「データの前処理」や「プロンプト設計」のTIPSを解説します。 　講義の目玉は、オンライン・ホワイトボード (Miro) を活用した実践ワークです。受講者各自が普段利用しているAIツールを活用し、数値データの異常値発見から、テキストデータの感情分析、さらには上司を説得するための「プレゼンテーション骨子の作成」までを一気通貫で体験します。また、使用するAIツールによる出力の違いを比較検証することで、AIの特性と限界を技術者の視点で冷静に見極める力を養います。明日からのデータ分析業務のスピードと質を劇的に向上させる「視点」と「技術」を、ぜひ本講座で手に入れて下さい。

1. 導入:AIデータ分析の基本とルール
   1. オープニングと本日のゴール
   2. オンライン・ホワイトボード (Miro) の基本操作とアイスブレイク
   3. 演習におけるデータ取扱の注意事項 (ダミーデータ使用の徹底)
2. インプット:AI×データ分析の本質と仕組み
   1. 従来型データ分析とAI活用後の違い (「問いを立てる力」へのシフト)
   2. AIがデータ分析を行う仕組み (LLMによるコード生成・実行の概念)
   3. 実務でのAIデータ活用事例 (MLBにおける高度データ活用事例など)
3. スキル学習:技術者のための前処理術とプロンプト設計
   1. AIが誤作動を起こしにくいデータ構造 (前処理の鉄則)
   2. 目的・制約条件・出力形式を明確にするプロンプトの型
   3. ファイルアップロード制限時の対応 (テキスト変換データの活用)
4. 演習 (前半) :数値データからのインサイト抽出とツール比較
   1. 【演習】サンプルデータを用いた基本統計・トレンド・異常値の発見
   2. 【演習】グループワーク:Miroを用いたAI回答結果の可視化と共有
   3. 【演習】ChatGPT、Copilot、Gemini等のツール間における出力の違いの比較検証
5. 演習 (後半) :定性データ分析とプレゼン骨子作成
   1. 【演習】テキストデータ (アンケート・技術レポート等) の感情分析とクラスタリング
   2. 前半の数値分析と後半の定性分析を統合したインサイトの導出
   3. 【演習】経営陣・上司へ報告する「プレゼンストーリー」の生成とMiroでの相互フィードバック
6. まとめ:実務への接続
   1. 実務利用時のデータ漏洩リスクと対策 (Copilot企業版等のセキュリティ仕様)
   2. 明日からの業務への接続 (Miroへの振り返り記入)
   3. 質疑応答と総括