研究現場におけるDX (デジタルトランスフォーメーション) の第一歩は、日々蓄積されるExcelデータの「整理」と「活用」の脱・手動化にあります。多くの研究者が、実験装置から出力される膨大なCSVやExcelデータの集計、グラフ作成に多大な時間を費やしており、本来注力すべき考察や次なる実験計画へのリソースが削られているのが現状です。
　本講座では、プログラミング初学者の方を対象に、Pythonを用いてExcelデータを自由自在に操るための実務スキルを解説します。単なる構文の習得ではなく、「研究現場でよく遭遇する、そのまま分析を行うことが難しい複雑なデータ」を、いかにして解析可能な形に整えるかという「データ前処理」に重点を置いています。
　さらに、整理されたデータを用いて、Excelの標準機能では限界がある統計解析や、研究の付加価値を高める機械学習の基礎についても触れます。「この実験条件を変えたら結果はどう変わるか」といった予測をデータから導き出す手法を、具体的な事例 (化合物特性の予測やプロセス条件の最適化など) を交えて紹介します。本講座を通じて、データの収集から解析、報告書の作成までを一貫して自動化・高度化し、研究のスピードと質を劇的に向上させる手法を習得していただきます。

1. 第1部:Pythonの基本的操作とExcel作業の自動化
   1. PandasによるExcel高速処理
      • 複数シートの結合と特定データの抽出・書き出し
   2. 【事例】実験装置の出力データ集約
      • 散在する数十個のCSV/Excelを1枚の表に自動統合
   3. 定型処理のループ化
      • プログラミングならではの「繰り返し作業」の自動化
   4. 解析プロセスと結果をセットで保存・共有する方法
2. 第2部:効率的なデータクレンジングと前処理のテクニック
   1. 「解析できるデータ」への変換
      • 表形式のデータ整理
   2. 欠損値・異常値の検出と処理
      • 3σ法による外れ値の自動検出や平均値補完
   3. 【事例】データスクリーニングの自動化
      • センサー異常や測定ミスを早期に発見する
   4. 文字列の自動加工
      • サンプル名から「濃度」や「日付」などの変数を切り出す手法
   5. データの紐付け
      • 試薬管理表と実験結果をIDで結合し、情報の属人化を防ぐ
3. 第3部:統計解析の実装と論文用グラフの作成
   1. 記述統計と相関の可視化
      • ヒートマップによる多変数間の関係性の把握
   2. 統計検定の自動実行
      • t検定による有意差の判定
   3. 【事例】物理センサーの校正 (キャリブレーション)
   4. 論文クオリティの図表作成
      • Matplotlib/Seabornを用いた高品質なグラフ出力
   5. 再現性の高い可視化
      • グラフの書式 (フォント・解像度) を一括設定して統一感を出す
4. 第4部:機械学習による予測・最適化へのステップアップ
   1. 研究における機械学習の役割
      • 「説明」から「予測」へ
   2. 重回帰分析による要因解析
      • どの実験因子が結果に最も影響を与えているか?
   3. 【事例】物性予測モデル
      • 過去の配合データから未知の材料特性を推定する
   4. 生成AI (ChatGPT等) の活用
      • AIを「コードを書く助手」にして学習を加速させる方法
• 質疑応答