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生成AI活用による革新的学習法

AI伴走でデータ解析力を磨くための

生成AI活用による革新的学習法

～多変量解析の基礎理論とPythonによる実践～
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    概要

    本セミナーでは、回帰分析・主成分分析・因子分析の基礎理論とPythonによる実践方法から、ChatGPTなどの生成AIを効果的に利用する具体的なポイントまでを解説いたします。

    開催日

    • 2025年12月3日(水) 10時00分 ～ 16時00分

    修得知識

    • 生成AI活用による新しい学習スタイル
      • ChatGPTを用いて、理論の整理・Pythonコード生成・解析結果の解釈を一貫して行う方法を理解できます。
    • 回帰分析の基礎と応用
      • 単回帰・多重回帰の理論を理解し、Pythonでの実装やモデル評価 (決定係数、p値、多重共線性の検出と変数選択) ができるようになります。
    • 主成分分析の実践力
      • 次元削減の理論と有効性を理解し、Pythonで寄与率・累積寄与率の算出と,主成分得点や負荷量の可視化と解釈が行えます。
    • 因子分析の基礎理解と応用
      • 因子モデルの考え方を学び、因子負荷量・因子得点の推定、可視化と意味づけを実践できます。
    • 実務・研究への応用力
      • 自分の業務データや研究課題に多変量解析を適用する際に、ChatGPTを伴走者として活用する方法を体得できます。

    プログラム

    　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。

    セミナーのお申し込みはこちら

    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

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    講師

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    主催

    株式会社TH企画 (TH企画セミナーセンター)
    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
    : 40,000円 (税別) / 44,000円 (税込)

    複数名同時申込割引について

    複数名で同時に申込いただいた場合、1名様につき 40,000円(税別) / 44,000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 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 80,000円(税別) / 88,000円(税込)
    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 120,000円(税別) / 132,000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

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    • お申し込み前に、 Zoomのシステム要件 と 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

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      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2025年12月10日〜16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。
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