研修成果

Chat GPTをはじめとする生成AIの登場によってデータ分析はプログラミングしなくてもできるようになりました。

重回帰分析、ロジスティック回帰分析、 T 検定、χ二乗検定などの統計解析です。

しかし、一方で解析の過程がブラックボックスになり、

• 分析結果の数値をどう解釈して良いか？
• なぜその結果になるのかをうまく説明するには？
• どのような手を打てば改善できるのかが分からない

といった声を聞くこともあります。

そこで本講座では エクセルを使って手作業で計算することによって、分析結果の成り立ちを学び納得感のある説明ができるデータ分析スキルの習得を目指します。

達成目標

• 最低3つの統計的手法を身につけ自社のデータで分析できるようになる
• データ分析に有効なプロンプトを知る
• 生成AIが得意なこと、苦手なことを理解する

対象

• 統計解析の初心者
• 生成AIのアカウントをお持ちの方

前提：以下の生成AIのアカウントを1つ以上あらかじめ取得してご参加ください。（おすすめ順）

ChatGPT
Claude
Gemini

定員：12名様（超える場合はご相談いたします）

カリキュラム

1日目(13:00～15:00)

1．オープニング (15分) (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 (30分) (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 3．基本統計量の理解 (60分) (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 (60分) (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．T検定の理論と実践 (50分) (1) T検定の基本概念、用途、仮説検定のプロセス (2) 実習: ExcelでのT検定の計算方法（2サンプルの比較） (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 (15分) (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(13:00～15:00)

7．オープニング (15分) (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 (45分) (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．回帰分析の理論と実践 (60分) (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 10．ロジスティック回帰分析の理論と実践 (50分) (1) ロジスティック回帰の基本概念、二項ロジスティック回帰モデルの説明 (2) 生成AIサポート: ケーススタディの結果解釈 11．参加者の事例を使ったデータ分析シミュレーション (45分) (1) ダミーデータの生成 (2) 分析の実施 (3) 結果の発表と質疑応答 12．まとめとディスカッション (15分) (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

生成AIと学ぶビジネスデータ分析でした

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