本セミナーは、これからデータ活用を始めたい方、始めたばかりの方に向けた、プログラミングやAIに関する予備知識がなくても取り組めるデータ分析入門講座です。
　データ分析プロセスの全体像や分析者としてのマインドの話から始まり、業務で扱うデータを「見る」「整理する」「評価する」そして「見積り」と「発見」に使うための道具としてPythonを扱います。加えて、ChatGPTやGemini、Claudeなどの生成AIを活用して、効率的に分析を進める方法も練習します。Pythonについても生成AIについても基礎から解説しますので、初学者の方も自信がない方も安心してご参加ください。
　データ分析と聞くとハードルが高く感じられるかもしれませんが、本セミナーでは「実務ですぐ使える」をテーマに、参加者自身が手を動かしながら基本操作を体験できる構成となっています。これにより、受講後には自分で業務データを扱い、基礎的なデータ分析、簡単な自動化やレポート作成ができる状態を目指します。
　AIの進化が目まぐるしい環境の中、データ分析やデータ活用の分野でどのようなスキルを高めるべきか、どのような作業をAIに任せるかなど丁寧に説明します。

Day1

1. イントロダクション
   1. データ分析の流れ
   2. 生成AIとプログラミング
2. Python入門:はじめてのデータ分析プログラミング
   1. Pythonの基本操作と開発環境の準備
      1. Google Colabの使い方
      2. 基本的な文法 (変数・リスト・辞書など)
   2. データ分析に必要なライブラリの使い方
      1. NumPyによる配列の操作
      2. Pandasによる表データの読み込み・加工
      3. Matplotlib・Seabornによるグラフ作成 など
• 質疑応答

Day2

1. Day1のおさらい
2. ケーススタディ:業務データを使った分析体験
   1. 売上データを使った分析プロセス
      1. データの読み取り
      2. データの確認
      3. 現状把握
      4. 今後の見積り
      5. 課題特定
      6. 要因探索
      7. 結果の整理と報告のまとめ
      8. データの結合/前処理/集計
   2. 自然言語によるPythonコード生成
      1. プロンプトの工夫と試行錯誤の進め方
      2. 生成AIによるエラー処理
   3. データ分析における生成AIの活用アイデア
      1. 分析仮説を深める
      2. データの要約・レポート作成
      3. 生成AIによってこの先データ分析はどう変わっていくか
3. 0からのAI Agent入門と様々なツール
   1. AIエージェントの概念
   2. RAG・MCP・Skill
   3. Deep Research・NotebookLM
   4. Claude Code / Agent Teams
   5. BigQueryと会話型分析
   6. BIツールとAI
4. まとめと今後のステップ
   1. 振り返りと習得内容の整理
   2. 作業はAIに、人にとって重要なスキルは・・・
   3. 今後の学習ステップと実務への応用アドバイス
• 質疑応答