「勘と経験」から「データ駆動」の組織へ。
全社員を、AIを使いこなすデータ分析人材に。

研修成果

AIの分析結果、本当に信じて大丈夫ですか？ こんな課題を解決します

ChatGPTなどの生成AIにより、誰もが高度なデータ分析を実行できる時代になりました。しかし、その手軽さの裏には大きな落とし穴があります。

  • 誤った意思決定のリスク：分析過程がブラックボックス化し、AIが出した数値を鵜呑みにすることで、ビジネスに損害を与える誤った意思決定を下してしまう。
  • 説得力のない報告：「なぜその結果になるのか」を説明できず、上司や顧客から「で、結局どうすればいいの？」と問われてしまい、提案が通らない。
  • データ活用の停滞：専門家でなければデータを扱えないという思い込みから、各部署に眠る貴重なデータが活用されず、ビジネスチャンスを逃している。

本研修では、まずExcelを使った手計算で統計手法の「中身」を理解します。この土台があるからこそ、AIを「便利な道具」として正しく使いこなし、自信を持ってデータに基づいた説明と提案ができるようになります。

受講者は店舗の経営者となり、様々な経営課題をビジネスデータ分析の力で解決していくというストーリーで進めていきます。

達成目標

受講者は店舗の経営者となり、様々な経営課題をビジネスデータ分析の力で解決していくというストーリーで進めていきます。

  • 【実践的な分析スキル】最低3つの主要な統計的手法を習得し、「この課題にはこの分析手法」と自ら判断し、自社のデータを分析できるようになります。
  • 【AI活用スキル】データ分析を劇的に効率化するプロンプト（指示文）のコツを知り、AIを生産性向上のための強力なパートナーとして活用できるようになります。
  • 【データリテラシー】生成AIの得意・不得意を理解し、AIの分析結果を批判的に評価できる能力を養い、分析の信頼性を担保できるようになります。

対象となる受講者様

本研修は、データ分析の専門家ではない、あらゆる職種の方を対象としています。

  • Excelは使うが、データ分析の経験はない営業・マーケティング・企画・人事担当者の方
  • データに基づいた意思決定スキルを身につけたい全てのビジネスパーソン

【前提知識・事前準備】

  • Excelの相対参照と絶対参照の違いが分かる。標準偏差や相関係数という言葉を聞いたことがある。
  • 以下のいずれかのアカウントを1つ以上ご準備ください。（おすすめ順： Gemini,ChatGPT, Claude）

※快適に受講するためにデュアルモニターの使用をお奨めします。

定員：12名様

担当講師：山崎有生

セイ・コンサルティング・グループ株式会社代表取締役。25年以上の講師経験、18年間のIT企業向け企業研修会社の経営を通じてビジネスデータ分析のスキルを磨いてきた。エクセルとChatGPTを活用したデータ分析やAIを使った業務効率化に精通し、実践的なスキルを提供している。

関連資格：JDLA Deep Learning for GENERAL 2019 #3

実績：大手IT企業をはじめ、幅広い業界のクライアントに対してデータ分析のコンサルティングや研修を提供。ビジネスデータの可視化から、AIによる機械学習まで、実務に役立つスキルの習得を支援している。

2027年1月19日(火)～20日(水)

カリキュラム

1日目(13:00～17:00)

1．オープニング
(1) 研修の目的と概要説明
(2) 参加者の自己紹介と期待の共有

2．ChatGPTの使い方
(1) ChatGPTとは何か、基本的な機能と活用方法
(2) 実習: 実際にChatGPTを使用して質問を投げかけたり、簡単な分析のサポートを依頼
(3) Q&A: ChatGPTの活用例や注意点の共有（コンプライアンスを含む）

3．基本統計量の理解
(1) 平均、中央値、標準偏差、分散の説明
(2) 正規分布の概念とP値の意味を解説
(3) 実習: Excelでの基本統計量の計算方法

4．データの見える化
(1) データの視覚化の重要性と用途
(2) 箱ひげ図、ヒストグラム、パレート図の説明と用途
(3) 実習: Excelでのグラフ作成とデータの視覚化

5．仮説検定の理論と実践
(1) 基本概念、用途、仮説検定のプロセス、P値の意味
(2) 実習: Excelでのカイ二乗検定の計算方法
(3) 生成AIサポート: 結果の解釈や異なるケースでの適用方法を確認

6．ディスカッションとQ&A
(1) 1日目の内容に関する質疑応答
(2) 学んだ内容の復習と次回の概要説明

2日目(13:00～17:00)

7．オープニング
(1) 前日の内容の復習
(2) 2日目の目的と概要説明

8．カイ二乗検定の理論と実践
(1) カイ二乗検定の基本概念、独立性の検定
(2) 実習: Excelでのカイ二乗検定の計算
(3) 生成AIサポート: 検定結果の解釈と報告方法を学ぶ

9．相関分析の理論と実践
(1) 相関分析の基本概念、相関係数の解釈、散布図の重要性（因果関係との違い）
(2) 実習: Excelでの相関係数の算出（CORREL関数・分析ツール）と散布図の作成
(3) 生成AIサポート: 相関の強さの評価と、データの背景にあるビジネス仮説の立案

10．回帰分析の理論と実践
(1) 回帰分析の基本概念、回帰係数の解釈、モデルの適合度
(2) 実習: Excelでの重回帰分析の実践
(3) 生成AIサポート: モデルの評価と改善点の分析

11．参加者の事例を使ったデータ分析シミュレーション
(1) 2日間の内容の振り返り
(2) 質疑応答と応用可能なスキルの確認
(3) 参加者のフィードバックと今後のアクションプランの共有