近年、生成AIの登場はデータ解析の学び方・活かし方を大きく変えつつあります。ChatGPTをはじめとするAIは、理論の説明からPythonコードの自動生成、さらには結果の解釈に至るまで、従来の学習を飛躍的に効率化する強力なパートナーとなります。本セミナーでは、生成AIを活用した「新しい多変量解析の学びと実践のスタイル」を提案します。
　講義では、多変量解析の主要手法である 回帰分析・主成分分析・因子分析 を取り上げます。まず理論を分かりやすく整理し、その後にChatGPTを活用してPythonスクリプトを生成し、実際に解析を実演します。さらに得られた結果を可視化し、統計的妥当性や解釈のポイントを確認することで、実務や研究に直結するスキルを習得していただきます。
　本セミナーの特徴は、単なる知識のインプットにとどまらず、「AIと対話しながら学ぶ」新しい学習方法を重視している点です。従来型の講義に比べ、受講者自身が主体的に問いかけ、理解を深める流れを体験できます。
　データ解析をこれから学びたい方はもちろん、すでにPythonや統計解析に触れている方にとっても、生成AI時代の新しい学習の実践方法を理解できる貴重な機会です。ぜひご参加ください。

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1. 導入
   1. デモンストレーション
   2. セミナーの目的と概要
   3. 生成AI時代における学習と実践の革新
      • 従来のテキスト学習との違い
      • ChatGPTを活用した主体的・能動的な学びの流れ
2. 回帰分析
   1. 理論解説
      • 単回帰と多重回帰の基本概念
      • データ前処理
        • 欠損値処理
        • 標準化
        • 多重共線性
   2. ChatGPT活用
      • 理論解説依頼
      • コード生成依頼
   3. 実演
      • Pythonによる単回帰・多重回帰の実行
      • 多重共線性の検出 (VIF) と変数選択
   4. 結果解釈
      • モデルの評価指標
        • 決定係数
        • p値など
      • 統計的妥当性の確認
   5. 質疑応答
3. 主成分分析
   1. 理論解説
      • 次元削減の理論と実用性
      • データの標準化の意味
   2. ChatGPT活用
      • 主成分分析コード生成依頼
   3. 実演
      • Pythonによる主成分得点・負荷量の算出
      • 可視化
   4. 結果解釈
      • 主成分の意味づけと活用方法
   5. 質疑応答
4. 因子分析
   1. 理論解説
      • 因子モデルの基本概念
   2. ChatGPT活用
      • 因子分析スクリプト生成依頼
   3. 実演
      • 因子負荷量の推定、因子得点推定
      • 可視化
        • 因子負荷量プロット
        • 因子得点分布
   4. 結果解釈
      • 因子の意味づけとモデル妥当性の評価
   5. 質疑応答
5. まとめ・全体質疑