★データ分析業務のスピードと質を劇的に向上させる「視点」と「技術」を、ぜひ本講座で手に入れて下さい！
こちらは9/14実施WEBセミナーのアーカイブ（録画）配信です。
1．導入：AIデータ分析の基本とルール
1-1．オープニングと本日のゴール
1-2．オンライン・ホワイトボード（Miro）の基本操作とアイスブレイク
1-3．演習におけるデータ取扱の注意事項（ダミーデータ使用の徹底）
2．インプット：AI×データ分析の本質と仕組み
2-1．従来型データ分析とAI活用後の違い（「問いを立てる力」へのシフト）
2-2．AIがデータ分析を行う仕組み（LLMによるコード生成・実行の概念）
2-3．実務でのAIデータ活用事例（MLBにおける高度データ活用事例など）
3．スキル学習：技術者のための前処理術とプロンプト設計
3-1．AIが誤作動を起こしにくいデータ構造（前処理の鉄則）
3-2．目的・制約条件・出力形式を明確にするプロンプトの型
3-3．ファイルアップロード制限時の対応（テキスト変換データの活用）
4．演習（前半）：数値データからのインサイト抽出とツール比較
4-1．【演習】サンプルデータを用いた基本統計・トレンド・異常値の発見
4-2．【演習】グループワーク：Miroを用いたAI回答結果の可視化と共有
4-3．【演習】ChatGPT、Copilot、Gemini等のツール間における出力の違いの比較検証
5．演習（後半）：定性データ分析とプレゼン骨子作成
5-1．【演習】テキストデータ（アンケート・技術レポート等）の感情分析とクラスタリング
5-2．前半の数値分析と後半の定性分析を統合したインサイトの導出
5-3．【演習】経営陣・上司へ報告する「プレゼンストーリー」の生成とMiroでの相互フィードバック
6．まとめ：実務への接続
6-1．実務利用時のデータ漏洩リスクと対策（Copilot企業版等のセキュリティ仕様）
6-2．明日からの業務への接続（Miroへの振り返り記入）
6-3．質疑応答と総括
※この講義では、各自がアクセス可能な生成AI（無料版でOK）と、オンライン・ホワイトボード(講師が提供)を活用します。