技術セミナー・研修・出版・書籍・通信教育・eラーニング・講師派遣の テックセミナー ジェーピー

生成AIを用いた官能評価の設計とデータ解析・構造化

評価パネルのバラバラなコメントを、使えるデータに変える

生成AIを用いた官能評価の設計とデータ解析・構造化

~生成AIで評価言語を整理・標準化し、意味でまとめて分析につなげる実践セミナー~
オンライン 開催

アーカイブ配信で受講をご希望の場合、視聴期間は2026年6月2日〜12日を予定しております。
アーカイブ配信のお申し込みは2026年6月2日まで承ります。

概要

本セミナーでは、官能評価の基礎から解説し、適切な評価項目の設定、評価スケールの設定、パネルの適切な選定、目的に応じた官能評価手法の選び方、結果の読み解き方、生成AIを用いる方法と留意点を詳解いたします。

開催日

  • 2026年5月22日(金) 10時00分16時00分

修得知識

  • 官能評価の基礎知識
  • 官能評価の手法
  • 消費者調査との違い
  • 各官能評価の手法
  • 官能評価のアンケート作成・分析方法
  • 官能評価設計における生成AIの活用方法

プログラム

 官能評価は、ひとが使う日用品や食品等の品質・特性を人間の感覚で捉える重要な評価手法です。しかしながら、同じ製品を評価していても、評価をする人の文化や官能評価の経験の差等によって評価用語の細かさに違いが生じる問題が生じています。このような評価言語のばらつきは、官能評価データの活用を妨げる根本的な課題です。
 本セミナーでは、生成AIを活用し、このような「バラバラな官能評価」を構造化・標準化するための実践的な方法を学びます。
 具体的には、評価がバラバラになる構造的な原因を理解した上で、生成AIを用いた評価用語リストの設計・評価シートの作成、収集したコメントデータの前処理と解析、そして異なる表現で記録された評価用語を「意味でまとめる」クラスタリングから評価用語リストの構築までの流れをカバーします。
 生成AIは、大量の評価用語の整理・分類を高速に行う便利なツールです。しかしながら、AIが生み出す内容は、最終的に人間が精査し、その内容を活用するかどうかを判断する必要があります。本セミナーを通じ、AIと人間の役割を明確化し、人間が主体となり、AIを活用して官能評価を効率化する力を養います。
 本セミナーでは、講義と演習を交え、実務として生成AIを活用した官能評価の設計から活用までを実践できる力を身につけることを目指します。

  1. 官能評価が「バラバラになる」原因とは
    1. 官能評価の基礎 – 官能評価とは何か
    2. 評価が「バラバラ」になる根本的原因
  2. 生成AIを用いた官能評価の設計
    1. 生成AIを官能評価に活用する前に
      • 生成AIが得意なこと・不得意なことの理解
      • 人間の感覚とAIとの関係:「整理者・翻訳者」としてのAIの役割
    2. 生成AIを活用して官能評価方法を設計するには
      • 生成AIを活用する前の評価目的の明確化
      • AIを活用した評価シート・評価手順の作成と人間による精査
      • 【演習1】生成AIを用い、バラバラなコメントから評価用語リストを作成する
  3. 評価データの前処理と解析
    1. 評価データを前処理する理由と前処理の基本
      • 生データの問題点:表記ゆれ・欠損・外れ値・曖昧表現
      • 前処理の目的と手順 (データクリーニング・正規化・カテゴリ化)
    2. 生成AIを使ったデータの前処理
      • 自由記述データの自動クリーニング、ノイズの除去
      • 感情極性 (ポジティブ/ネガティブ/中立) の自動ラベリング
      • 強度推定 (「かなり」「少し」「非常に」等の数値化)
      • AIへの指示文 (プロンプト) 作成のポイント
    3. データ解析の基礎
      • 主成分分析 (PCA) とクラスター分析
      • コレスポンデンス (対応) 分析と共起分析
      • 分析ツール (Excel、R等) の選択と使い分け
      • 【演習2】コメントデータを生成AIで前処理し、集計する
  4. バラバラな評価言語を「意味でまとめる」手法
    1. 「意味でまとめる」とは
      • 意味による分類:似た言葉を概念でグルーピングする方法
      • 上位概念化 (抽象化) と下位概念化 (具体化)
    2. 生成AIを使った意味による分類
      • 生成AIを使った自動的分類
      • 人間によるAI案の修正と確認
      • 【演習3】AIを使い、バラバラな評価コメントを意味で分類する
  5. よくある落とし穴と対策・まとめ
    • AIを導入するステップ
    • 倫理・品質管理上の注意点とハルシネーション対策
    • 社内合意形成のポイント
    • 質疑応答

講師

  • 中野 教子
    株式会社ジャパン・ダイレクト・リサーチ
    代表取締役

主催

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
: 50,000円 (税別) / 55,000円 (税込)
複数名
: 45,000円 (税別) / 49,500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 45,000円(税別) / 49,500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 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
    • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 90,000円(税別) / 99,000円(税込)
    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 135,000円(税別) / 148,500円(税込)
    • 4名様でお申し込みの場合 : 4名で 180,000円(税別) / 198,000円(税込)
    • 5名様でお申し込みの場合 : 5名で 210,000円(税別) / 231,000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。

ライブ配信対応セミナー / アーカイブ配信対応セミナー

  • 「Zoom」を使ったライブ配信またはアーカイブ配信セミナーのいずれかをご選択いただけます。
  • お申し込み前に、 Zoomのシステム要件テストミーティングへの参加手順 をご確認いただき、 テストミーティング にて動作確認をお願いいたします。
  • 開催日前に、接続先URL、ミーティングID​、パスワードを別途ご連絡いたします。
  • セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
  • ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
  • タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
  • ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
  • 講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。

ライブ配信セミナーをご希望の場合

  • セミナー資料は、郵送にて前日までにお送りいたします。
  • 開催まで4営業日を過ぎたお申込みの場合、セミナー資料の到着が、開講日に間に合わない可能性がありますこと、ご了承下さい。
    ライブ配信の画面上でスライド資料は表示されますので、セミナー視聴には差し支えございません。
    印刷物は後日お手元に届くことになります。
  • Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
    万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。

アーカイブ配信セミナーをご希望の場合

  • 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6月2日〜12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。

これから開催される関連セミナー

開始日時 会場 開催方法
2026/5/28 材料・分析データに活かすためのケモメトリクスの基礎と実践 オンライン
2026/5/28 生成AIを活用した技術文書・論文作成の実践と業務効率化 オンライン
2026/5/28 新価値創造のための技術の棚卸の進め方と生成AIの活用法 オンライン
2026/5/28 AIによる物性推算 オンライン
2026/5/28 最適な生産計画の出発点となるAI需要予測のポイント オンライン
2026/5/29 開発者・技術者のための技術発想と実現 オンライン
2026/5/29 外観検査の実務とポイント オンライン
2026/5/29 Excelを用いた基本統計解析手法の進め方 オンライン
2026/5/29 ラボにおける監査証跡/レビュー方法 (いつ・誰が・項目・頻度・レベル) と分析機器毎のレビュー例 オンライン
2026/6/1 生成AIによる特許調査の進め方とプロンプト設計のポイント オンライン
2026/6/1 新規モダリティの事業価値を最大化する特許・知財戦略 : 取得タイミング、範囲設定、ポートフォリオ、費用対効果 オンライン
2026/6/2 生成AIを用いた官能評価の設計とデータ解析・構造化 オンライン
2026/6/2 特許調査・分析、明細書作成における生成AI活用とプロンプト設計の仕方 オンライン
2026/6/2 Pythonによるデータ解析の基礎と実務への応用 オンライン
2026/6/3 生成AIを活用したデータ分析の基礎と利用のポイント オンライン
2026/6/4 ExcelデータをPythonで活かすデータ解析 オンライン
2026/6/4 電子実験ノートの導入とR&Dデータ共有・利活用ノウハウ オンライン
2026/6/4 生成AIを活用した法令検索の効率化とその進め方 オンライン
2026/6/5 他社特許分析の実務と生成AIを使った効率化、"強い" 特許を得るための考え方・具体的方法 オンライン
2026/6/8 AIによる物性推算 オンライン

関連する出版物

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 ベイズ最適化の活用事例
2025/3/31 生成AIによる業務効率化と活用事例集
2024/10/31 自然言語処理の導入と活用事例
2023/12/27 キャピラリー電気泳動法・イオンクロマトグラフィーの分析テクニック
2023/11/29 開発段階に応じたバリデーション実施範囲・品質規格設定と変更管理 - プロセス/分析法バリデーション - (製本版 + ebook版)
2023/11/29 開発段階に応じたバリデーション実施範囲・品質規格設定と変更管理 - プロセス/分析法バリデーション -
2023/10/20 食品賞味期限設定における商品別事例と官能評価対応ノウハウ
2023/6/30 生産プロセスにおけるIoT、ローカル5Gの活用
2023/3/31 “使いやすさ”の定量評価と製品設計への落とし込み方
2022/8/31 医療機器の設計開発における統計的手法とそのサンプルサイズ設定
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
2022/4/28 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
2022/1/12 製造DX推進のための外観検査自動化ガイドブック
2021/11/30 ヒトの感性に寄り添った製品開発とその計測、評価技術
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
2021/6/28 AI・MI・計算科学を活用した蓄電池研究開発動向
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
2020/4/30 生体情報計測による感情の可視化技術
2019/2/28 においを "見える化" する分析・評価技術