技術者・研究者が学ぶプロンプトエンジニアリング（データ分析への活用）【LIVE配信】

セミナー概要

略称

プロンプトエンジニアリング【WEBセミナー】

セミナーNo.

2605105

開催日時

2026年05月15日（金） 10:00～17:00

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

アイ・イー・テック(IE Tech - research institute)　代表　星山孝子　氏

【ご専門】
データサイエンス，統計，経営工学

IE Tech Research Institute 代表／技術士（経営工学部門），博士（工学）．工学とオペレーションズ・リサーチの接点に位置する確率モデリングを専門とし，研究・実務に従事．東京大学先端科学技術研究センターにて研究活動を行い学位を取得．企業向けに，データサイエンス／統計を活用した人材育成支援・業務改善コンサルティング他に従事している．

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、
　　55,000円（1名当たり 27,500円）（税込）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

【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
　　ダウンロードしてください。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ください。
３）開催日直前に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
　　ください。

・セミナー資料は開催前日までにお送りいたします。
　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。

講座の内容

受講対象・レベル

１）生成AIの活用方法を検討している方
　　（技術・研究開発，設計，品質，製造技術，データ分析・DX推進、企画部門など）．
２）プロンプトの作り方を体系的に学び活用したい方．

必要な予備知識

プログラミングは未経験でも受講可能．特に予備知識は必要ありません．基礎から解説いたします．

習得できる知識

１）生成AIの特性を踏まえた，効果的なプロンプト構造・設計手順
２）データ分析で使える，特徴量（フィーチャー）の生成・選択・変換の基礎と，
　　生成AIを補助的に使う技能の習得
３）現場データを題材にした，プロンプト→分析→評価→報告（説明）までの進め方
４）生成AI活用における倫理・コンプライアンス（情報管理・リスク）への理解

趣旨

　生成AIは，使い方次第で資料作成や分析，要約，改善提案などの生産性を大きく高めます．しかし，指示が曖昧だと出力品質が安定せず，情報管理やコンプライアンス面の懸念も残ります．
　本講座では，生成AIの特性を踏まえたプロンプトの基本構造と設計手順を，演習を通じて実践的に習得します．データ分析で重要となる特徴量設計の考え方や，生成AIを補助的に用いて分析・評価・報告の実務的想定を演習で実践します．倫理・プライバシー・社内利用ルールの要点を整理し，安全で再現性の高い生成AI活用を目指します．

プログラム

１．導入：生成AIの活用
　1-1　再現性のある活用
　1-2　向いている事／向いていない事／注意点

２．プロンプト設計：構造化・評価
　2-1　目的・制約・形式
　2-2　条件化・例示・確認
　2-3　評価（テストと比較）

３．演習１：プロンプトの実践
　3-1　入力／調査／テスト／評価／まとめ
　3-2　発表会／まとめ

４．データサイエンス
　4-1　データ分析
　4-2　特徴量／リーク確認

５．演習２：データサイエンスへの活用
　5-1　モデルについて
　5-2　インプットによる観察／仮説／改善／発表準備
　5-3　発表会実施／まとめ

６．安全運用について
　6-1　入力ルール
　6-2　外部参照注意
　6-3　ガバナンス

７．まとめ・質疑応答

キーワード

生成AI,プロンプト,データサイエンス,分析,プライバシー,セミナー,講演,研修

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