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

AIを活用したデータ分析実践講座

AIを活用したデータ分析実践講座

~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~
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9月16日〜25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9月23日まで承ります。

概要

本セミナーは、日々の業務でデータを扱う研究者や技術者、実務担当者を対象に、生成AIを「高度な分析アシスタント」として使いこなすための基礎知識と実践的な留意点を詳解いたします。

開催日

  • 2026年9月14日(月) 13時00分16時30分

受講対象者

  • 企業のデータ分析業務や研究開発に携わる技術者、研究者、エンジニア
  • データを用いて論理的な意思決定を行う事業企画、経営企画部門の方
  • 生成AIを実務のデータ分析 (数値・定性データ) に活用したい実務担当者
  • 特定のAIツールに依存せず、本質的なプロンプト設計やデータ前処理を学びたい方

修得知識

  • AIを活用したデータ分析における「作業者」から「問いを立てる人」への役割シフト
  • LLM (大規模言語モデル) がデータ分析 (コード生成・実行) を行う仕組みと限界 (ハルシネーション等)
  • AIが読み込みやすく、誤作動を起こさないデータ構造に整える「前処理」の技術
  • 分析の目的と制約条件を明確にし、高精度な出力を引き出す「プロンプト設計」の手法
  • 数値データ (トレンド・異常値) および定性データ (感情分析等) のハイブリッド分析手法
  • AIとの壁打ちを通じて、分析結果から経営陣・上司向けの「プレゼンストーリー」を構築する手法
  • 実務利用におけるデータ漏洩リスク、セキュアな企業向けAI利用ルール

プログラム

 データ分析のあり方は、生成AIの登場によって劇的なパラダイムシフトを迎えました。膨大なデータの集計や基本的な可視化といった「作業」はAIが瞬時に実行するようになり、人間には「適切な問いを立て、インサイトを導き出し、意思決定を促す」という本質的な役割が求められています。
 本講座は、日々の業務でデータを扱う研究者や技術者、実務担当者を対象に、生成AIを「高度な分析アシスタント」として使いこなすための実践的なスキルを習得します。MLBにおける最先端のデータ活用事例を通じてAI分析の可能性を学んだのち、実務ですぐに活かせる「データの前処理」や「プロンプト設計」のTIPSを解説します。
 講義の目玉は、オンライン・ホワイトボード (Miro) を活用した実践ワークです。受講者各自が普段利用しているAIツールを活用し、数値データの異常値発見から、テキストデータの感情分析、さらには上司を説得するための「プレゼンテーション骨子の作成」までを一気通貫で体験します。また、使用するAIツールによる出力の違いを比較検証することで、AIの特性と限界を技術者の視点で冷静に見極める力を養います。明日からの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。

  1. 導入:AIデータ分析の基本とルール
    1. オープニングと本日のゴール
    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
    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
    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. 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)
    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
    1. AIが誤作動を起こしにくいデータ構造 (前処理の鉄則)
    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. 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
    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
    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
    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
    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
    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
    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
    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)
    2. 明日からの業務への接続 (Miroへの振り返り記入)
    3. 質疑応答と総括

講師

  • 本間 充
    株式会社マーケティングサイエンスラボ
    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
: 45,000円 (税別) / 49,500円 (税込)
複数名
: 22,500円 (税別) / 24,750円 (税込) (案内をご希望の場合に限ります)

案内割引・複数名同時申込割引について

R&D支援センターからの案内登録をご希望の方は、割引特典を受けられます。
案内および割引をご希望される方は、お申込みの際、「案内の希望 (割引適用)」の欄から案内方法をご選択ください。

「案内の希望」をご選択いただいた場合、1名様 36,000円(税別) / 39,600円(税込) で受講いただけます。
複数名で同時に申込いただいた場合、1名様につき 22,500円(税別) / 24,750円(税込) で受講いただけます。

  • R&D支援センターからの案内を希望する方
    • 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 36,000円(税別) / 39,600円(税込)
    • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 67,500円(税別) / 74,250円(税込)
  • R&D支援センターからの案内を希望しない方
    • 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 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)

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。
  • セミナー資料は、PDFファイルを配布予定です。
  • 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

  • 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9月16日〜25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。

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
2026/9/7 生成AIで研究開発を加速するつまずかないAI活用法 オンライン
2026/9/8 技術者、研究者のための効果的なタイムマネジメント オンライン
2026/9/8 研究開発テーマの事業性評価と意思決定の進め方 オンライン
2026/9/8 安定供給を持続させるためのAI需要予測と精度向上 オンライン
2026/9/8 医薬品と再生医療等製品の対比をふまえたCTD作成における論理構成と実務上の留意点 オンライン
2026/9/9 FT-IR測定・同定の実務実践とアプリケーションテクニック・コツ オンライン
2026/9/9 化学・材料研究者のためのExcel×Pythonデータ処理実務 オンライン
2026/9/11 AI時代のナレッジマネジメント オンライン
2026/9/11 固体NMRの基礎と測定・ノウハウ及び構造物性相関 オンライン
2026/9/14 AI時代の技術マーケティングと調査・戦略企画の実践 オンライン
2026/9/14 外観検査の自動化技術とシステムの構築 オンライン
2026/9/15 実践例20選から学ぶ産業現場AI異常検知の方式選定法 オンライン
2026/9/15 高分子結晶及び結晶化プロセスの基礎、制御と結晶構造の解析手法 オンライン
2026/9/15 生成AIを活用した他社特許明細書の解釈と弱点の見つけ方 オンライン
2026/9/15 生成AI・AIを活用した暗黙知の言語化と技術・技能伝承への応用 オンライン
2026/9/15 米国医療政策・薬価制度の最新動向と今後の市場戦略 オンライン
2026/9/15 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
2026/9/16 研究開発部門と事業部門との連携によるR&D成果の早期事業化と仕組みの作り方 オンライン
2026/9/16 生成AIで効率化する情報収集・資料作成・企画立案の実践ノウハウ オンライン
2026/9/16 CFRP 3Dプリンター技術の最前線 オンライン