演習・実演で学ぶ

生成AIを活用した研究データ解析と可視化手法

～Excel・CSV・Pythonを用いた前処理からレポート生成まで～

オンライン開催演習付きデモ付き

概要

本セミナーでは、研究データ解析で必要となるデータの成形、可視化、統計処理、レポート作成まで、生成AI (ChatGPT) を活用してこれらの作業を高度に効率化し、研究の本質的な活動である「思考」と「解釈」に集中できる環境を整えることを目的としています。

配信期間

2026年2月26日(木) 13時00分～ 2026年3月8日(日) 17時00分

お申し込みの締切日

2026年2月26日(木) 13時00分

修得知識

研究データをAIと協働しながら効率的に整理・解析・可視化するための実践的スキル
Excel/CSV/Python を横断したデータ前処理の基本操作
欠損値・外れ値の検出と対処方法
Python (pandas, matplotlib, seaborn) を用いた統計解析・グラフ生成の基礎
ハルシネーションを避けるためのプロンプト設計法
ChatGPTを用いたレポート・週報・図表説明の自動生成方法
研究データの取り扱いにおけるリスクと安全なAI利用のポイント

プログラム

　研究データ解析の現場では、Excel・CSV ファイルの整形や可視化、さらには統計処理やレポート作成まで、多くの非効率な作業が研究者・技術者の負担となっています。本講座では、生成 AI (ChatGPT) を活用して、これらの作業を高度に効率化し、研究の本質的な活動である「思考」と「解釈」に集中できる環境を整えることを目的としています。
　前半では、AI 協働で成果を最大化するためのプロンプト設計の基礎と、Excel/CSV/Python を用いたデータ前処理の具体的手法を解説します。欠損値処理、型変換、外れ値の検出など、研究データに共通する課題を AI とどのように分担するかを実演形式で学びます。
　中盤では、Excel の分析ツールや Python (pandas, matplotlib, seaborn) を用いた基本統計分析・可視化を扱い、「AI にコードを書かせ、検証しながら解析を進める」実践的なワークフローを提示します。論文・発表で使える高品質な図表の生成方法や、ChatGPT に解析結果を要約させる際のポイントも具体例を交えて紹介します。
　後半では、生成 AI の文章生成能力を活かし、「背景 → 目的 → 手法 → 結果 → 考察」のレポート構成を自動生成する方法を解説します。また、AI の誤りや想定外の出力に適切に対処するための検証方法、データ取り扱いにおけるリスク管理にも触れ、研究現場ですぐに使える実践知と安全運用の両立を目指します。
　本講座を通じて、参加者は「AI パートナード学習」の概念のもと、研究データ解析の各工程を AI と協力して効率化するための総合的なスキルを習得できます。

導入:今日のゴールと学び方
1. Excel/CSV/Python に的を絞った解析ワークフローの説明
2. AI × データ解析の活用範囲と限界
3. 本セミナーの学習目標
  - AI協働
  - 前処理
  - 可視化
  - レポート化
4. AIパートナード学習方式の説明
プロンプト設計の基礎
1. 良いプロンプト/悪いプロンプトの例をExcel/CSV/Pythonコード生成で実演
2. 求める形式を明確化するためのテンプレート紹介
  - 例
    - このCSVを読み込むPythonコードを生成
    - Excelで前処理手順を出力
3. ハルシネーションを避けるための検証方法
データ読み込みと前処理 (Excel/CSV/Python)
1. Excel操作:列名の確認、欠損値の可視化、フィルタリングの基本
2. CSVの扱い:文字コード・区切りの違いのトラブル対処
3. Pythonの読み込みコード (pandas) をAIに自動生成させる
  - 前処理演習
    - 欠損値処理 (平均値補完 / 行削除 / 代入案の比較)
    - 型変換 (数値→文字列など)
    - 外れ値の検出 (Zスコア/四分位範囲 IQR)
    - AI から「前処理案+理由」を自然言語で説明させる
基本統計解析 (Excel/Python)
1. Excel:AVERAGE, VAR, CORREL の使い方
2. Excel分析ツール (回帰・t検定) の実演
3. Python:相関行列・基本統計・回帰分析を AI にコード生成させる
  - 実演
    - 「Excelで相関行列を作成」
    - 「pandas で describe() を理解」
    - 「回帰分析のコードを ChatGPT に作らせて実行」
    - 解析結果を AI に要約させる練習 (学生向け/管理職向け・両方)
可視化 (Excel/Python)
1. Excel グラフ:散布図・折れ線・棒グラフの選択基準
2. Python:matplotlib / seaborn のコードを AI に生成させる
3. 論文/発表用の図の整形ポイント (解像度・色・見やすさ)
  - 演習
    - 「この CSV から適切な2種類のグラフ案を ChatGPT に提案させる」
    - 「Python コードで学会用の PNG を生成」
AIによるレポート・週報・図表解説の自動生成
1. Excel → Python → 結果説明 → 文章化の一連の流れを自動化
2. AI に“背景→目的→手法→結果→考察”の文章を生成させる
3. 図表番号に合わせた説明文の自動編集 (スタイル保持プロンプト)
  - 実演
    - 「この結果をレポートにまとめて」
    - 「この散布図の特徴を5点箇条書きで説明して」
AIの誤り・リスク対策
1. Excel/Python コード生成におけるよくあるエラー例
2. AI の出力を“信じすぎない”検証方法
3. データ取り扱いの注意 (著作権・秘匿情報)
まとめ・Q&A
- スキルの整理

質疑応答

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講師

古橋武氏
名古屋大学

名誉教授

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主催

株式会社技術情報協会

お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。

お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。

(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様

: 45,000円 (税別) / 49,500円 (税込)

複数名

: 40,000円 (税別) / 44,000円 (税込)

複数名同時受講割引について

2名様以上でお申込みの場合、1名あたり 40,000円(税別) / 44,000円(税込) で受講いただけます。
5名様以降は、1名あたり 30,000円(税別) / 33,000円(税込) で受講いただけます。
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 80,000円(税別) / 88,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 120,000円(税別) / 132,000円(税込)
- 4名様でお申し込みの場合 : 4名で 160,000円(税別) / 176,000円(税込)
- 5名様でお申し込みの場合 : 5名で 190,000円(税別) / 209,000円(税込)

同一法人内による複数名同時申込みのみ適用いたします。
請求書は、代表者にご送付いたします。
他の割引は併用できません。

アカデミック割引

1名様あたり 30,000円(税別) / 33,000円(税込)

日本国内に所在しており、以下に該当する方は、アカデミック割引が適用いただけます。

学校教育法にて規定された国、地方公共団体、および学校法人格を有する大学、大学院、短期大学、附属病院、高等専門学校および各種学校の教員、生徒
病院などの医療機関・医療関連機関に勤務する医療従事者
文部科学省、経済産業省が設置した独立行政法人に勤務する研究者。理化学研究所、産業技術総合研究所など
公設試験研究機関。地方公共団体に置かれる試験所、研究センター、技術センターなどの機関で、試験研究および企業支援に関する業務に従事する方

支払名義が企業の場合は対象外とさせていただきます。
企業に属し、大学、公的機関に派遣または出向されている方は対象外とさせていただきます。

アーカイブ配信セミナー

当日のセミナーを、後日にお手元のPCやスマホ・タブレッドなどからご視聴・学習することができます。
配信開始となりましたら、改めてメールでご案内いたします。
視聴サイトにログインしていただき、ご視聴いただきます。
視聴期間は2026年2月26日〜3月8日を予定しております。
ご視聴いただけなかった場合でも期間延長いたしませんのでご注意ください。
セミナー資料は別途、送付いたします。

本セミナーは終了いたしました。

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開始日時		開催方法
2026/3/30	IPランドスケープの推進ノウハウ	オンライン
2026/3/30	弾塑性力学の基礎と有限要素法 (FEM) 解析の実務活用	オンライン
2026/3/30	プリンテッド有機半導体デバイスの設計・作製方法、応用例、および機械学習の活用	オンライン
2026/3/30	研究開発テーマの創出とその決定方法	オンライン
2026/3/30	GMP業務における生成AIの活用法	オンライン
2026/3/31	CTD M2.5, M2.7作成および照会事項対応の実務的なテクニック	オンライン
2026/3/31	Pythonで学ぶデータ解析・機械学習を理解するための線形代数入門	オンライン
2026/3/31	医薬品開発における日米欧のAI法規制/AI利用ガイダンスの現状と留意すべきポイント	オンライン
2026/4/2	対話型AIによる文書作成のためのプロンプトエンジニアリング	オンライン
2026/4/2	生成AIを活用した暗黙知の形式知化と設計業務効率化	オンライン
2026/4/3	競合分析から学ぶコア技術選定と事業開発の実践	オンライン
2026/4/3	ISO 13485:2016が要求する医療機器サンプルサイズの根拠を伴う統計学的手法 (全2コース)	オンライン
2026/4/3	生成AIによるマルチモーダルデータからの情報抽出・モデリング	オンライン
2026/4/3	ISO 13485:2016の要求事項に有効な統計的手法	オンライン
2026/4/3	UV硬化型樹脂の基礎と硬化過程の測定法及び評価・解析手法	オンライン
2026/4/6	UV硬化型樹脂の基礎と硬化過程の測定法及び評価・解析手法	オンライン
2026/4/7	ステージゲート法における研究開発テーマ評価とGO/STOPの判断基準	オンライン
2026/4/7	生成AIによる商標の立案・調査・出願への活用	オンライン
2026/4/8	蒸留プロセス設計の化学工学計算・データ解析と操作条件最適化	オンライン
2026/4/10	研究開発 (R&D) テーマ創出・評価 2日間講座	オンライン

発行年月
2025/5/30	AI、シミュレーションを用いた劣化・破壊評価と寿命予測
2025/3/31	生成AIによる業務効率化と活用事例集
2024/11/30	技術マーケティングによる新規事業・R&Dテーマの発掘
2024/10/31	自然言語処理の導入と活用事例
2023/12/27	実験の自動化・自律化によるR&Dの効率化と運用方法
2023/10/31	出口戦略に基づく研究開発テーマの設定と事業化への繋げ方
2022/8/31	研究開発部門と他部門の壁の壊し方、協力体制の築き方
2022/4/28	研究開発部門へのDX導入によるR&Dの効率化、実験の短縮化
2022/4/28	プラントのDX化による生産性の向上、保全の高度化
2022/2/28	撹拌装置の設計とスケールアップ
2022/1/12	製造DX推進のための外観検査自動化ガイドブック
2021/10/29	“未来予測”による研究開発テーマ創出の仕方
2021/10/18	医療機器の設計・開発時のサンプルサイズ設定と設定根拠
2021/8/31	研究開発の "見える化" によるR&Dテーマ評価、進捗管理と進め方
2021/3/31	研究開発テーマの評価と中止/撤退判断の仕方
2020/10/30	研究開発者のモチベーションの高め方と実践事例
2020/7/28	紙データの電子化プロセスとスプレッドシートのバリデーション/運用/管理
2018/12/27	R&D部門の“働き方改革”とその進め方
2018/9/28	コア技術を活用した新規事業テーマの発掘、進め方
2013/6/21	機械学習によるパターン識別と画像認識への応用

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