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★Excel＝検証装置、Python＝実行装置、生成AI＝両者を橋渡しする設計支援役という役割分担を軸に、データ解析の進め方を紹介します！

生成AIを活用したデータ解析の基礎と実践【LIVE配信】
― テンプレート型プロンプトによる再現可能な Excel×Python 解析 ―

【アーカイブ配信：7/24～7/30】の視聴を希望される方は、生成AIデータ解析【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
生成AIデータ解析【WEBセミナー】
セミナーNo.
260706
開催日時
2026年07月22日（水） 13:00～17:00
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
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：  49,500円 （本体価格：45,000円）
会員：  44,000円 （本体価格：40,000円）
学生：  49,500円 （本体価格：45,000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49,500円（税込）から
　・1名で申込の場合、44,000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49,500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49,500円（税込）、2名同時申込で55,000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。

・セミナー資料は郵送します。職場以外での受け取りを希望される場合はご住所をお知らせ下さい。
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。


【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：7/24～7/30】の視聴を希望される方は、生成AIデータ解析【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
・Excel でデータ集計・分析を行っている、または必要性を感じている方
・Python に興味はあるが、独学や実務導入に不安のある方
・生成AIによるデータ解析経験があり、出力の正確性や再現性に課題を感じている方
・場当たり的ではない、再利用可能・汎用的なプロンプト設計法を学びたい方
・生成AIを「答えを出す道具」ではなく、思考と検証を支援するパートナーとして活用したい方
習得できる知識
•Excel／Python を用いた検証前提のデータ解析ワークフロー
•欠損値・型変換・外れ値処理など、前処理の理解
•基本統計量・p値を AI出力と照合しながら理解する方法
•AIエージェント／AIエディターの役割分担
•テンプレート型プロンプトの設計・生成・再利用法
•データ解析からレポート作成までの一貫したAI活用法
趣旨
　本講座では、生成AIを単なる自動化ツールとしてではなく、人間の理解と検証を支援する「学習・解析パートナー」として活用します。その一環として、場当たり的な指示ではなく、目的・入力・出力・検証方法を明示した「テンプレート型プロンプト」を設計・生成する手法を示します。さらに、Excel＝検証装置、Python＝実行装置、生成AI＝両者を橋渡しする設計支援役という役割分担を軸に、再現性と理解を両立したデータ解析の進め方を紹介します。
これにより、
・AIの出力が安定し
・処理手順を第三者が追跡となり
・Excel や Python で検証可能な解析
を実現します。
　
プログラム

1．導入：生成AI時代のデータ解析の基本構造
　・本セミナーのゴールと全体像
　・Excel／Python と生成AIの関係整理
　・AIエージェント／AIエディターの使い分け
　・AIパートナード学習の考え方

2．プロンプト設計の基礎　― テンプレート型プロンプト生成法 ―
　・良いプロンプト／悪いプロンプトの違い
　・テンプレート型プロンプトの基本構造
　・AIと一緒にプロンプトを改良・整形する方法
　・業務・教育で繰り返し使えるプロンプトの作り方

3．データの読み込みと前処理　― テンプレートを使ったAI協働処理 ―
　・前処理とは何か
　・欠損値処理（削除・補完・判断基準）
　・型変換（数値・文字列・日付の混在）
　・外れ値処理（Zスコア／IQR）
　・AIに「処理理由」を説明させる方法

4．基本統計解析　― ExcelとPythonによるクロス検証 ―
　・平均値・標準偏差の意味と確認方法
　・t値・p値を「数式でなく意味」で理解する
　・Excel関数とPython結果の照合
　・AI出力をどこまで信じ、どこを疑うか

5．可視化　― AIに“図を考えさせる” ―
　・Excelグラフの使い分け
　・Python（matplotlib）による可視化
　・見せる図／考える図の違い
　・論文・報告向け図表の基本原則

6．レポート作成とまとめ
　・データ解析から文章化までの流れ
　・AI生成文章のチェックポイント
　・スキル整理・質疑応答

キーワード
生成AI、Excel、Python、機械、学習、データ、解析、前処理
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