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Excel×AIエージェントによるデータ処理業務効率化

Excel×AIエージェントによるデータ処理業務効率化

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    • 概要

    本セミナーでは、生成AIおよびAIエージェントについて基礎から解説し、Excel, Pythonを用いて日々のデータ処理を劇的に効率化・自動化について詳解いたします。

    開催日

    • 2026年7月9日(木) 10時00分 ～ 17時00分

    受講対象者

    • 普段のExcel作業をスピードアップさせたい方
      • データの集計や加工、資料作成といった、手作業中心のExcel業務に限界や課題を感じている方
    • 生成AIを実際の業務に落とし込みたい方
      • ChatGPTやGemini、Microsoft 365 Copilot等のツールを、タスクの性質 (確定的・非確定的など) に合わせて最適に使い分けたい方
    • プログラミング未経験から自動化を実現したい方
      • AI (Vibe CodingやCanvas機能など) のサポートを活用し、VBAマクロの実装やデータ処理アプリの作成による業務自動化を目指す方
    • 社内情報とAIの連携 (RAG) に関心をお持ちの方
      • 自社独自の文書やデータをAIに参照させ、高度なリサーチや業務プロセスの改善に役立てる手法 (RAG) を学びたい方
    • セキュアなAI運用のガイドラインを習得したい方
      • ハルシネーション対策やセキュリティ、著作権といった実務上のリスクとその回避策を理解し、組織内で安全かつ適切にAIを運用したい方

    修得知識

    • 生成AI・AIエージェントの基礎知識
    • 業務の性質 (確定的か非確定的か) に合わせた最適なAIツールの選定方法
    • 求める出力を的確に得るための効果的なプロンプト技術
      • Zero-Shot
      • Few-Shot
      • マークダウン記法の実践的活用など
    • 関数・数式の自動生成やデータ加工
    • AIの出力結果をダイレクトに実務へ適用して作業時間を大幅に削減するノウハウ
    • 社内資料をAIのデータベースとして連携させる「RAG (検索拡張生成) 」の基本構造
    • RAGを自社環境へ導入する際のポイント
    • Canvas機能を活用した手軽な業務アプリ開発
    • 日常言語での指示からVBAマクロを構築する手法 (Vibe Coding)
    • Deep ResearchをはじめとするAIエージェントを活用した調査業務の高度化
    • Microsoft 365 Copilotの具体的な実践法
    • Pythonと連携した複雑なデータ処理の全体像
    • 情報漏洩やハルシネーション (事実誤認) といったAI活用時のリスク管理手法

    プログラム

    　本プログラムは、生成AIやAIエージェントを駆使して、日々のデータ処理やExcel作業を劇的に効率化・自動化するための実践的スキルを習得する構成となっています。
    　まずは、言語モデルの基本構造や的確なプロンプトの作成手法といった基礎を固め、関数の自動生成やデータクレンジングなど、AIの回答を即座に実務へ応用するノウハウを身につけます。さらに、自社固有の文書をAIに参照させる「RAG」の仕組み、Canvas機能を応用したツール開発、日常的な言葉でVBAマクロを構築する「Vibe Coding」といった、手作業を大幅に削減する最新の自動化アプローチを具体的に解説します。
    　加えて、AIによるリサーチ業務の高度化、Microsoft 365 Copilotの活用、Python連携などの応用手法も紹介し、タスクに応じた最適なツールの選定力を養います。最後に、ハルシネーション (情報の不正確さ) や情報セキュリティといった実務上のリスク管理策までを網羅的にカバーしており、組織内で安全かつ確実に業務改善を推進するための総合的な知見をご提供いたします。

    1. 生成AIの基本とプロンプト技術
      1. 生成AIの構造と主な特徴
        1. 大規模言語モデル (LLM) の基礎
        2. 生成AIの得意分野と限界の理解
        3. AIエージェントの基本概念とその役割
      2. 意図した回答を引き出すプロンプト作成
        1. プロンプトがAIの出力をコントロールする仕組み
        2. 実務で役立つ「Zero-Shot」と「Few-Shot」の活用
        3. 背景情報の付与とマークダウン記法による指示
    2. 業務効率化と生成AIの基礎知識
      1. 業務改善の目的とよくある課題
        1. 業務効率化が求められる背景と本来の目的
        2. Excel作業に潜む非効率な業務パターンの例
      2. AIを活用した業務効率化の手法
        1. 明確な目的を持ったAIツールの選択と活用
        2. タスクの特性 (確定的・非確定的・反復) による使い分け
    3. 生成AIの出力結果をそのまま実務に活用する
      1. Excel業務におけるチャットAIの基本活用
        1. Excelの関数や計算式の生成サポート
        2. データのクレンジングとフォーマット整形の指示
      2. データ処理と定性的な分析アプローチ
        1. アンケート等、自由記述からの有益な情報 (インサイト) 抽出
        2. データ分析の「切り口」自体をAIに提案させる手法
        3. 紙文書のテキスト化 (OCR) とPDFファイルからExcelへの変換
    4. Excelなどの社内ドキュメントをAIの知識源にする
      1. 独自データとAIを連携する「RAG」の基本
        1. AIが事実と異なる回答 (ハルシネーション) を生成する理由
        2. RAG (検索拡張生成) の仕組みと基本動作
      2. RAGを実装する際の手順と留意点
        1. 自社開発か外部ツール導入かの判断基準と主要ツール
        2. AIが理解しやすいデータ構造と図表・グラフの適切な扱い方
        3. 長文の社内ドキュメントを正確に読み込ませるテクニック
    5. 生成AIにアプリを作成させて活用する
      1. Canvas機能 (ChatGPT/Gemini等) を使ったアプリ構築
        1. Canvas機能の全体像と基本的な使い方
        2. 実践ワーク1:Excelファイルの比較ツールを作成する
        3. 実践ワーク2:データ分析用ダッシュボードを作成する
      2. 効果的かつスムーズなアプリ開発の進め方
        1. 安定した動作を実現するためのプロンプトのコツ
        2. エラー時のトラブルシューティングと段階的な機能拡張
        3. 作成したアプリの保存方法とチーム内での共有手順
    6. Vibe Coding 〜AIが生成したソースコードの活用
      1. 自然な言葉で指示するVBAマクロの自動作成
        1. ExcelでVBAを利用するための初期設定
        2. Vibe Codingの基本概念と効果的なプロンプト例
        3. レポート自動生成やデータ集計などのマクロコード実装例
      2. 生成コードの読み解きとテスト・デバッグ作業
        1. Mermaid記法を活用したAIによる仕様の可視化・図解
        2. テスト用コードを用いたプログラムの動作確認
        3. 画面スクリーンショットを活用したエラー解決法
    7. AIを使ったリサーチ業務の効率化ポイント
      1. 高度で詳細なリサーチを実現するツール群
        1. Deep Research等の基本機能と導入するメリット
        2. 情報源 (ソース) の絞り込みと調査計画の作成
      2. 実務ですぐに使えるリサーチ用プロンプト事例
        1. 過去データや履歴からの提案材料・ポイントの抽出
        2. 他社の成功事例の構造分析と自社企画への応用
        3. 他部署のデータ収集と社内に眠る情報の有効活用
    8. Officeアプリケーション内での生成AI実践
      1. Microsoft 365 Copilotの基礎知識
        1. Copilotの機能概要と日常業務での基本的な使い方
        2. 高品質な出力を得るための「プロンプト4要素」
        3. Copilot in Excelを活用したテーブルデータの加工と分析
      2. Python連携機能とその他のAIツール活用
        1. Excel内で直接Pythonを実行できる新機能の概要
        2. 参考:Pythonを用いた大規模データの自動処理とデータ結合
        3. Googleスプレッドシートなど別環境でのAI活用術
    9. ビジネス実務でAIを利用する際のリスクと対策
      1. 生成AI導入における主要なリスクと対応策
        1. ハルシネーション (もっともらしいウソ) への予防と対策
        2. 入力データのAI学習利用に関する注意喚起と安全な環境構築
        3. 著作権侵害の潜在リスクと法的・倫理的な基本ルールの理解
      • 質疑応答
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    講師

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    主催

    株式会社 R&D支援センター
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    受講料

    1名様
    : 50,000円 (税別) / 55,000円 (税込)
    複数名
    : 25,000円 (税別) / 27,500円 (税込) (案内をご希望の場合に限ります)

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      • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 150,000円(税別) / 165,000円(税込)

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