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生成AIによる実験データの評価、グラフ化とレポート作成

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本セミナーでは、実験データの評価について取り上げ、データの整理・評価・グラフ化からレポート作成まで生成AIの実践活用術を解説いたします。

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研究開発、製品評価、試験評価、品質管理などの現場では、実験や試験そのものだけでなく、取得したデータの整理、集計、グラフ化、評価、考察、レポート作成にも多くの時間がかかります。 　特に、ExcelやCSV形式で蓄積された測定データについて、次のような作業が研究者・技術者の負担となっています。

  • データの並べ替えや形式の統一
  • 欠損値や異常値の確認
  • 基本的な統計量の計算
  • 規格値や基準値との比較
  • 複数条件・複数試験の比較
  • グラフの作成と体裁調整
  • 結果の文章化
  • 考察や結論の作成
  • 試験レポートの作成と校正

　本セミナーでは、生成AIを活用して、こうした実験・試験データに関する業務を効率化する基本的な考え方と具体的な方法を解説します。生成AIによるデータ処理、Excel活用、グラフ作成、簡単なプログラム作成、レポート文章の生成などを幅広く取り上げます。 　一方で、生成AIは計算ミス、データの読み違い、根拠のない考察などを出力することがあります。そのため、AIへ判断を丸投げするのではなく、人間が確認すべきポイントや、安全かつ正確に利用するための注意点についても解説します。

  1. 第1部 実験・試験業務における生成AI活用の基礎>
    1. 生成AIの基礎と技術業務への活用
      1. 生成AIとは何か
      2. 従来型のAIと生成AIの違い
      3. 生成AIが得意な作業と不得意な作業
      4. 実験・試験業務で生成AIを活用できる場面
      5. データの整理からレポート作成までの業務フロー
      6. 生成AI導入前後の業務プロセスの違い
      7. 人間が行う作業とAIに任せる作業の分担
      8. 生成AIを利用することで期待できる効果
    2. 生成AIおよび関連ツールの選び方
      1. ChatGPTの特徴
      2. Microsoft Copilotの特徴
      3. Google Geminiの特徴
      4. Claudeなど、その他の生成AIの特徴
      5. 無料版と有料版の違い
      6. Excelと生成AIの組み合わせ
      7. Pythonと生成AIの組み合わせ
      8. 文章生成AIとデータ分析ツールの使い分け
      9. 自社の環境に適したツールを選ぶポイント
    3. 生成AIを技術業務で使用する際の注意点
      1. 生成AIは常に正しい回答を出すわけではない
      2. ハルシネーションとは何か
      3. 数値計算や統計処理に関する注意点
      4. データの読み違い、列の取り違い、単位の誤認識
      5. 根拠のない評価や考察が生成されるリスク
      6. 機密情報、製品情報、顧客情報の取り扱い
      7. 学習利用、データ保存、利用規約の確認
      8. AIの出力結果に対する人間のレビュー
      9. 入力データ、指示、出力結果の記録
      10. 社内ルールや運用体制を整備する際のポイント
    4. 実験データを扱うためのプロンプトの基本
      1. プロンプトとは何か
      2. AIに役割と目的を与える
      3. データの意味、項目、単位を説明する
      4. 評価基準や判定条件を具体的に示す
      5. 作業手順を段階的に指示する
      6. 表、グラフ、文章などの出力形式を指定する
      7. 不明な内容を推測させない指示方法
      8. 計算過程や判定根拠を示させる方法
      9. AIに確認事項を質問させる方法
      10. 良い指示と悪い指示の比較
  2. 第2部 生成AIによる実験データの整理・評価・グラフ化>
    1. 実験データの読み込みと内容確認
      1. Excel、CSVデータを生成AIに読み込ませる
      2. 表形式データの構造をAIに説明する
      3. 各列の意味と単位を確認する
      4. データ件数、測定期間、測定間隔を確認する
      5. データの概要をAIに説明させる
      6. データを読み込ませる前に確認すべきこと
      7. 大量データを扱う場合の注意点
      8. PDFや画像に含まれる表を扱う場合の注意点
    2. データの整理と前処理
      1. 不要な行や列の特定
      2. データの並べ替えと抽出
      3. 日付、時刻、経過時間の整理
      4. 単位と小数点桁数の統一
      5. 欠損値の確認
      6. 重複データの確認
      7. 入力ミスや異常な数値の候補抽出
      8. 外れ値と異常値の違い
      9. 複数ファイル・複数シートのデータ統合
      10. 比較しやすいデータ形式への変換
    3. 実験データの集計と基本的な評価
      1. 最大値、最小値、合計値、平均値の算出
      2. 中央値、範囲、分散、標準偏差の算出
      3. 条件別、試料別、ロット別の集計
      4. 測定値と基準値・設計値・目標値との比較
      5. 差分、変化量、変化率の算出
      6. 上限値・下限値・許容範囲との照合
      7. 複数回の試験結果の比較
      8. データのばらつきの確認
      9. 傾向や変化点の抽出
      10. 評価結果を一覧表にまとめる
      11. 適合・不適合判定をAIに行わせる場合の注意点
    4. 実験データのグラフ化
      1. データに適したグラフの選び方
      2. 折れ線グラフによる時系列変化の表示
      3. 棒グラフによる条件別・試料別比較
      4. 散布図による二つの測定項目の関係表示
      5. ヒストグラムによるデータ分布の確認
      6. 箱ひげ図によるばらつきの比較
      7. 複数系列の比較グラフ
      8. 基準値、上限値、下限値の表示
      9. エラーバーの基本的な考え方
      10. グラフのタイトル、軸、単位、凡例の設定
      11. 読み手に誤解を与えないグラフ表現
      12. Excelでグラフを作成する方法
      13. Pythonでグラフを作成する方法
      14. AIが作成したグラフを人間が確認するポイント
    5. データ処理・グラフ化のデモ
      1. ExcelまたはCSVデータの読み込み
      2. データの項目・単位・件数の確認
      3. 欠損値・重複・異常値候補の確認
      4. 条件別の基本統計量の算出
      5. 基準値または許容範囲との比較
      6. 複数条件の比較
      7. データに適したグラフの提案
      8. グラフ作成に必要な手順やプログラムの生成
      9. 集計結果とグラフの確認
      10. 評価結果一覧表の作成
  3. 第3部 生成AIによる試験レポート作成と業務の標準化>
    1. 実験・試験結果を文章化する
      1. 数値やグラフから事実を抽出する
      2. 結果を簡潔な文章にまとめる
      3. 条件間の違いを文章化する
      4. 時系列データの変化を文章化する
      5. 最大値、最小値、平均値、ばらつきを記述する
      6. 基準値や許容範囲との比較結果を記述する
      7. 表やグラフに対応した説明文を作成する
      8. 専門用語や表現を統一する
      9. 冗長な文章を簡潔にする
      10. 技術文書として適切な表現に校正する
    2. 試験レポートの作成
      1. 試験レポートの一般的な構成
      2. 試験目的の文章作成
      3. 試験条件・試験方法の整理
      4. 使用機器・試料・環境条件の整理
      5. 評価基準・判定基準の記載
      6. 試験結果一覧表の作成
      7. グラフの説明文作成
      8. 結果の要約
      9. 考察の素案作成
      10. 結論の作成
      11. 今後の課題・追加確認事項の整理
      12. Word、Excel、PowerPoint向けの構成案作成
      13. 既存のレポート様式に合わせた文章作成
    3. 「結果」「考察」「結論」を正しく分ける
      1. 結果として記載する内容
      2. 考察として記載する内容
      3. 結論として記載する内容
      4. 測定事実と推測を区別する
      5. 相関関係と因果関係を混同しない
      6. 根拠のない原因推定を防ぐ
      7. AIが提示した仮説を検証する
      8. 追加試験の候補をAIに提案させる
      9. AIの考察を採用する際の確認事項
    4. AIが作成したレポートのレビュー
      1. 元データと記載数値の照合
      2. 表と本文の整合性確認
      3. グラフと本文の整合性確認
      4. 単位、小数点、桁数の確認
      5. 試験条件や評価基準の記載漏れ確認
      6. 適合・不適合判定の根拠確認
      7. 事実と推測の区別
      8. 過剰な断定表現の確認
      9. レポート確認用チェックリストの作成
    5. プロンプトと作業手順のテンプレート化
      1. 毎回使用できる基本プロンプトを作る
      2. 試験条件だけを差し替える方法
      3. データ項目や評価基準を変数として扱う
      4. 出力する表の形式を固定する
      5. 作成するグラフの体裁を統一する
      6. レポートの章立てを標準化する
      7. 評価とレポート作成を段階的に実行する
      8. 複数のプロンプトを作業手順として整理する
      9. AI出力の確認工程を組み込む
      10. チームでプロンプトを共有・改善する
    6. 実験データ処理業務への導入方法
      1. 現在の業務フローを可視化する
      2. 時間がかかっている作業を洗い出す
      3. 生成AIを適用しやすい作業を選ぶ
      4. 小規模なデータで試行する
      5. 効果とリスクを評価する
      6. 人間による確認・承認工程を設ける
      7. 利用ルールと禁止事項を定める
      8. プロンプトと作業手順を標準化する
      9. 効果を測定しながら対象業務を拡大する
      10. 完全自動化ではなく半自動化から始める
    7. 総合デモ
      1. 生データの読み込み
      2. データ内容と単位の確認
      3. 欠損値・異常値候補の確認
      4. データの整理・集計
      5. 基本統計量の算出
      6. 条件別・試料別の比較
      7. 基準値や許容範囲との照合
      8. グラフの選択と作成
      9. 結果の文章化
      10. 考察と結論の素案作成
      11. 試験レポート形式への整理
      12. AI出力のレビューと修正
    • 質疑応答

受講料

  • 1名様: 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
  • 複数名: 40,000円(税別) / 44,000円(税込)

複数名同時受講割引について

  • 2名様以上でお申込みの場合、1名あたり 40,000円(税別) / 44,000円(税込) で受講いただけます。
  • 5名様以降は、1名あたり 30,000円(税別) / 33,000円(税込) で受講いただけます。
    • 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
    • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 80,000円(税別) / 88,000円(税込)
    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 120,000円(税別) / 132,000円(税込)
    • 4名様でお申し込みの場合 : 4名で 160,000円(税別) / 176,000円(税込)
    • 5名様でお申し込みの場合 : 5名で 190,000円(税別) / 209,000円(税込)
  • 同一法人内による複数名同時申込みのみ適用いたします。
  • 請求書は、代表者にご送付いたします。
  • 他の割引は併用できません。

アカデミック割引

  • 1名様あたり 30,000円(税別) / 33,000円(税込)

日本国内に所在しており、以下に該当する方は、アカデミック割引が適用いただけます。

  • 学校教育法にて規定された国、地方公共団体、および学校法人格を有する大学、大学院、短期大学、附属病院、高等専門学校および各種学校の教員、生徒
  • 病院などの医療機関・医療関連機関に勤務する医療従事者
  • 文部科学省、経済産業省が設置した独立行政法人に勤務する研究者。理化学研究所、産業技術総合研究所など
  • 公設試験研究機関。地方公共団体に置かれる試験所、研究センター、技術センターなどの機関で、試験研究および企業支援に関する業務に従事する方
  • 支払名義が企業の場合は対象外とさせていただきます。
  • 企業に属し、大学、公的機関に派遣または出向されている方は対象外とさせていただきます。

ライブ配信対応セミナー / アーカイブ配信対応セミナー

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  • 視聴期間は2026年11月6日〜16日を予定しております。
    ご視聴いただけなかった場合でも期間延長いたしませんのでご注意ください。
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