研究・開発の現場では、日々多くの実験データ・測定データがExcelに蓄積されています。しかし「条件Aと条件Bで差が出たが、これは偶然ではないと言えるのか」「この2つの項目に関係はあるのか」を統計的に確かめる段になると、手が止まってしまう – - 検定の種類が多くてどれを選べばよいかわからない、p値の意味に自信がない、という声は少なくありません。
　実は、これらの解析の多くは、Excelに標準搭載されている「分析ツール」で実行できます。本セミナーでは、基本統計量とヒストグラムでデータの姿をつかむところから始め、t検定・F検定・分散分析による「差の検証」、相関・回帰分析による「関係の読み取り」までを、演習を交えて体系的に習得します。特に迷いやすい検定手法の選び方は、フローチャートとして整理し、明日からの実務でそのまま使える形でお持ち帰りいただきます。
　さらに、生成AIを統計解析の支援役として使う方法も実演します。手法選びの相談、結果の解釈、レポート文の作成といった場面でAIを活用しつつ、出力を鵜呑みにせず検証する観点まで含めて解説します。

1. イントロダクション/環境準備
   1. 講師自己紹介・本セミナーの進め方
   2. 本日の地図:「(1)データの姿をつかむ→(2)差を確かめる→(3)関係を読む」
   3. 【全員で実施】分析ツール (Analysis ToolPak) の有効化
      1. アドインの設定手順 (画面共有で実演)
      2. 分析ツールでできること:全体像
2. 道具の確認:統計に効くExcel関数 (ダイジェスト)
   1. 集計・統計関数の主要どころ (AVERAGE系/STDEV.S・STDEV.P/COUNTIFS ほか)
   2. 関数・マクロで広がる世界 (紹介のみ・テキストに自習用詳細章を収録)
3. データの姿をつかむ 〜基本統計量とヒストグラム〜
   1. 基本統計量を一発で出す
      1. 平均値と中央値の使い分け
      2. 標準偏差:ばらつきをどう読むか
      3. 尖度・歪度まで見る場面
   2. ヒストグラムで分布を見る
      1. 分布の形が語ること
         • 正規分布
         • 外れ値
         • 二山
      2. 階級幅の決め方
   3. 個人ワーク1:測定データの基本統計量とヒストグラム
4. 差を確かめる 〜検定と分散分析〜
   1. 検定の考え方:p値の実務的な使い方
      1. 「偶然でこの差が出る確率」という見方
      2. 有意水準5%の意味と、やってはいけない解釈
   2. 検定手法の選び方 (フローチャートで整理)
      1. 対応のあるデータか、独立した2群か
      2. F検定:等分散かどうかを確かめる
      3. t検定3種の使い分け
         • 対応あり
         • 等分散
         • Welch
      4. 群以上を比べる:分散分析 (一元配置)
      5. 一元配置分散分析の実行と読み方
      6. 二元配置・交互作用の世界 (紹介)
   3. 個人ワーク2:実験データ2群の差をt検定で確かめる→3条件を分散分析で比べる
5. 関係を読む 〜相関と回帰分析〜
   1. 相関分析
      1. 散布図とセットで見る習慣
      2. 相関係数の読み方と「相関≠因果」の落とし穴
   2. 回帰分析
      1. 単回帰:関係を式にする (係数・決定係数R2・p値の見方)
      2. 重回帰:複数の要因で説明する (読み方の基本)
   3. 個人ワーク3:相関→回帰で要因と結果の関係を読む
   4. 時系列データの平滑化 (移動平均・指数平滑) (紹介)
6. 生成AI×統計解析 〜AIを解析の相談相手にする〜
   1. 実演デモ:生成AIとのラリーで解析を進める
      1. 「このデータ、どの検定を使うべき?」を相談する
      2. 分析ツールの出力を貼って解釈を補助させる
      3. 解析レポートのたたき台を作らせる
   2. AI活用の品質担保:入口・中間・出口
      1. 入口:何を確かめたいかは人間が決める
      2. 中間:手法相談・解釈補助・文章化はAIに任せる
      3. 出口:検算・妥当性確認・判断・責任は人間が担う
7. まとめ・質疑応答
   1. 本日の振り返り:検定選びフローチャートの再確認
   2. 質疑応答/自身の業務データへの適用相談