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★回帰分析・主成分分析・因子分析の基礎理論とPythonによる実践方法から、ChatGPTなどの生成AIを効果的に利用する具体的なポイントまで紹介します！

生成AI×多変量解析：革新的学習と実践【LIVE配信】
～回帰分析・主成分分析・因子分析を自在に使いこなす～

【アーカイブ配信：5/23～5/30】の視聴を希望される方は、AI多変量解析【アーカイブ配信】からお申し込み下さい。

セミナー概要
略称
AI多変量解析【WEBセミナー】
セミナーNo.
250578
開催日時
2025年05月21日（水） 10:30～16:30
主催
（株）Ｒ＆Ｄ支援センター
問い合わせ
Tel：03-5857-4811　E-mail：info@rdsc.co.jp　問い合わせフォーム
開催場所
【WEB限定セミナー】※会社やご自宅でご受講下さい。　
講師
名古屋大学　名誉教授　工学博士　古橋 武　氏

＜ご専門＞ソフトコンピューティング，感性工学
＜学協会＞日本知能情報ファジィ学会
価格
非会員：  55,000円 （本体価格：50,000円）
会員：  49,500円 （本体価格：45,000円）
学生：  55,000円 （本体価格：50,000円）
価格関連備考
会員（案内）登録していただいた場合、通常1名様申込で55,000円（税込）から
　・1名で申込の場合、49,500円（税込）へ割引になります。
　・2名同時申込で両名とも会員登録をしていただいた場合、計55,000円（2人目無料）です。
会員登録とは？　⇒　よくある質問

ライブ配信とアーカイブ配信（見逃し配信）両方の視聴を希望される場合は、会員価格で1名につき55,000円（税込）、2名同時申込で66,000円（税込）になります。お申し込みフォームのコメント欄に「ライブとアーカイブ両方視聴」とご記入下さい。
定員
30名　※現在、お申込み可能です。満席になり次第、募集を終了させていただきます。
備考
・本セミナーは「Zoom」を使ったWEB配信セミナーです。

・セミナー資料はPDFで事前にお送りします。セミナー資料の無断転載、二次利用や講義の録音、録画などの行為を固く禁じます。この点にご了承の上、お申し込みください。


【Zoomを使ったWEB配信セミナー受講の手順】

１．Zoomを使用されたことがない方は、こちらからミーティング用Zoomクライアントをダウンロードして下さい。ダウンロードできない方はブラウザ版でも受講可能です。

２．セミナー前日までに必ず動作確認をお願いします。Zoom WEBセミナーのはじめかたについてはこちらをご覧下さい。セミナー開始直前のトラブルについては対応いたしかねますのでご了承下さい。

３．開催日の数日前にWEBセミナーへの招待メールをお送りいたします。当日のセミナー開始10分前までに招待メールに記載されている視聴用URLよりWEB配信セミナーにご参加下さい。

【アーカイブ配信：5/23～5/30】の視聴を希望される方は、AI多変量解析【アーカイブ配信】からお申し込み下さい。
講座の内容
受講対象・レベル
・多変量解析とは何かをまったく知らない方
・データ解析の知識がゼロにもかかわらず、解析手法を知る必要がある方
・多変量解析の基礎をある程度理解しており、スキルアップを図りたい方
・Pythonによる多変量解析手法を習得したい方
・多変量解析を学ぶ上で、効率的な学習方法を探している方
・生成AIを用いた主体的・能動的な学習法に興味がある方
・従来のテキスト学習と、生成AIを活用した学習の違いを体験してみたい方・
習得できる知識
・回帰分析・主成分分析・因子分析の基本的な考え方
・各分析手法の基礎理論と、Pythonを用いた実践方法
・各分析結果の評価（精度や統計的妥当性）手法
・各分析結果の解釈方法
・生成AI（ChatGPT）を用いた、新しい知識習得方法
趣旨
　ChatGPTをはじめとする生成AIの登場により、回帰分析や主成分分析、因子分析といった多変量解析は、これまでに比べて格段に容易かつ迅速に実行できるようになりました。分析手法の解説やPythonコードを瞬時に生成できるため、データ解析のハードルが一気に下がり、誰もが高度な処理にアクセスできる時代となっています。しかし、AIが示す結果をそのまま鵜呑みにするだけでは、誤りや偏りに気づかず、分析の本質を理解できないリスクも高まります。ツールは日進月歩で進化する一方、その結果の正誤を判断し、信頼性を担保するための基礎知識は依然として人間に求められます。どんなに高度なツールでも、最終的に結果の信頼性を保証する責任は人間にあるからです。
　さらに、本講座では特にChatGPTを用いた学習の意義を強調します。ChatGPTを使った学習では、学習者が学習項目に関して疑問点や興味を持つたびに、いつでも・どこでも・何度でも問いかけることが可能です。無制限の質問環境を活用することで、従来のテキスト学習とは根本的に異なる、主体的・能動的な学習プロセスを体験できます。本講座は、この新しい学習法を紹介しながら、受講者がChatGPTを活用した学びのメリットや可能性に気づき、実際に活かせるようになることを目指しています。
　こうした背景を踏まえ、本講座では回帰分析・主成分分析・因子分析の基礎理論とPythonによる実践方法を系統的に整理するとともに、ChatGPTなどの生成AIを効果的に利用する具体的なポイントも紹介します。問題の背景や導出過程を理解し、何が正しくて何が危ういのかを見極める力を身につけることの重要性を示し、生成AIの強みを最大限活かしつつ、人間ならではの洞察力を研ぎ澄ますことで、真に有用なデータ解析者としてのスキルを高める機会としていただければ幸いです。
　
プログラム

1．導入
　1-1．セミナーの目的と概要
　1-2．生成AI時代における学習と実践の革新
　　1-2-1．従来のテキスト学習との違い
　　1-2-2．ChatGPTを活用した主体的・能率的な学びの流れ

2．多変量解析の基礎理論と実践
　2-1．回帰分析
　　2-1-1．単純回帰と多重回帰の基本概念
　　2-1-2．データの前処理：ChatGPTによるデータクレンジングと変換
　　2-1-3．解析の実行：Pythonスクリプトの生成とモデルの評価
　　2-1-4．解析結果の評価：統計的妥当性とモデルの適合度の確認
　　2-1-5．結果の解釈：ChatGPTによる解釈ガイドライン
　2-2．主成分分析
　　2-2-1．次元削減の理論と実用性
　　2-2-2．データの前処理：標準化と変換技術へのChatGPT活用
　　2-2-3．解析の実行：主成分分析スクリプトの生成と負荷量の評価
　　2-2-4．解析結果の評価：主成分の寄与率と解釈の確認
　　2-2-5．結果の解釈：主成分得点の解釈と視覚化
　2-3．因子分析
　　2-3-1．因子モデルの基本概念
　　2-3-2．データの前処理：データの適合度確認
　　2-3-3．解析の実行：Pythonスクリプトの生成
　　2-3-4．解析結果の評価：因子負荷量・得点の確認
　　2-3-5．結果の解釈：モデルの視覚化と因子の意味づけ

キーワード
生成、AI、ChatGPT、データ、多変量解析、回帰、主成分、因子、分析、Python
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