～ビジネス価値を創出するデータ分析スキルを習得～
なぜ、AIの可能性は語られても「自社の課題解決」に活かせないのか？
データ分析や機械学習の重要性は理解しつつも、多くのビジネスパーソンにとって「どこから手をつければいいか」「どうすれば予測モデル（例：需要予測、解約予測）を作れるのか」という実践の壁がありました。
本研修は、AIを「高度な専門家だけのツール」ではなく「課題解決を加速するパートナー」として活用する、全く新しい実践的アプローチです。AI活用の基礎からデータ分析の思考法、さらには機械学習モデルの構築までを一気通貫で学びます。
単なる知識習得に留まらず、AIと協働して「仮説立案」から「モデル構築」「アクションプラン策定」までを完遂することで、勘や経験に頼らない「データ駆動型の課題解決力」を養います。
研修のゴール：AIとデータを「羅針盤」とし、ビジネス課題を解決する
- 【AI×データ思考の習得】 AIの能力を最大限に引き出す「対話スキル（プロンプト）」と、データに潜む本質を見抜く「仮説思考・分析プロセス」を両輪で身につけます。
- 【機械学習モデルの実装力】 顧客セグメントの発見（教師なし学習）から、需要予測や顧客分類（教師あり学習）まで、ビジネスに直結する予測モデルをAIと共に構築・評価する実践的スキルを習得します。
- 【課題解決プロジェクトの完遂力】 実際のビジネス課題に対し、仮説立案からデータ分析、モデル構築、そして具体的な「アクションプラン」の策定・発表まで、一連の課題解決プロセスをAIと協働して完遂する力を養います。
対象となる受講者様
１．標準偏差や相関係数などの統計の基礎を理解している
２．生成AIを使用したことがある方（生成AIツールは不問）
【推奨人数】12名様（個別の演習サポートを充実させるため。12名を超える場合はご相談ください）
カリキュラム詳細
1日目(9:30～17:30)：AIイノベーションの全体像とデータ分析の基礎
| 1. AIイノベーションの全体像 ① 生成AIが拓く未来：基本概念とビジネスインパクト ② AI技術の進化：最新トレンドとコア技術の解説 ③ ビジネス現場でのAI活用シナリオと導入のポイント ④ AI活用のための倫理的配慮と留意点 2. AIとの対話スキル：プロンプトエンジニアリング ① AIの能力を最大限に引き出す質問力 ② 【演習】意図通りの回答を得るためのプロンプト設計 3. データ分析の思考法と基礎知識 ① 統計学の要点：ビジネスデータ解釈のための基本ツール ② 仮説思考に基づくデータ分析プロセス ③ 事例研究：データからインサイトを導き出す方法 4. データの可視化と構造理解 ① グラフ表現の技術：データを「物語」として伝える ② 【演習】対話型AIを用いたデータ探索と可視化 5. 機械学習入門：データの自動分類(教師なし学習) ① クラスタリング：隠れた顧客セグメントを発見する ② 次元削減：データに潜む本質的な特徴を捉える ③ 【演習】AIアシスタントと共に教師なし学習を実行 |
2日目(9:30～17:30)：機械学習による予測モデル構築と総合演習
| 6. 予測モデルの構築①：カテゴリ分類(教師あり学習) ① 分類問題とは：ビジネスにおける応用例 ② 代表的な分類アルゴリズムの理解(決定木、ランダムフォレストなど) ③ 【演習】AIを活用した分類モデルの作成と評価 7. 予測モデルの構築②：数値予測(教師あり学習) ① 回帰問題とは：売上や需要予測への応用 ② 主要な回帰アルゴリズムの探求(線形モデル、ニューラルネットワークなど) ③ 【演習】AIを用いた回帰モデルの構築と精度検証 総合演習：ビジネス課題解決プロジェクト ① 【ケーススタディ】各自が考えたビジネス課題（例：顧客の解約予測、マーケティング効果の分析など）に対し、仮説を立案する ② これまで学んだ分析手法やAI活用スキルを駆使して、データ分析からモデル構築までを一貫して実践する ③ 分析結果に基づき、具体的なアクションプランを策定し、発表・討議を行う |
研修費用
講師料：300,000円（税別）
テキスト代：3,000円（税別）× 参加人数
セイコンサルティンググループ 
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