Gemini3 + Workspace×データ分析・管理セミナー2026【記述統計・推測統計・一般化線形モデル等】

■本セミナーの受講形式（会場／Zoom両アイコンある場合は受講形式選択可）

zoom ……Zoomオンライン受講

見逃し視聴あり ……見逃し視聴選択可

☆昨年に登場したデータサイエンスにおける最強AIツール‘Gemini 3’を用い、
　データ分析・管理の飛躍的な効率化を実現するための勘所をやさしく解説いたします！

講師

東京情報大学
非常勤講師
医学博士
嵜山陽二郎氏

講師紹介

■経歴
1993　東京大学医学系研究科博士課程　終了
1993-2014　製薬企業にて統計解析実務および社員教育に従事
2015-2024　株式会社メドインフォ設立　代表取締役
2025-　東京情報大学　非常勤講師

■専門および得意な分野・研究
統計学・医療統計学
データサイエンス
生成AI

＜その他関連セミナー＞
機械学習・AI・データ分析一覧はこちら

日時・受講料・お申込みフォーム

●日時：2026年3月27日(金)　10:30-16:30　＊途中、お昼休みや小休憩を挟みます。

●受講料：
【オンライン受講（見逃し視聴なし）】：1名 50,600円(税込（消費税10％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき39,600円

【オンライン受講（見逃し視聴あり）】：1名 56,100円(税込（消費税10％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき45,100円

＊学校法人割引：学生、教員のご参加は受講料50％割引。→「セミナー申込要領・手順」を確認ください。
＊5名以上でのお申込の場合、更なる割引制度もございます。
　ご希望の方は、以下より別途お問い合わせ・お申込みください。
　req@*********（*********にはjohokiko.co.jpを入れてください）

■ セミナーお申込手順からセミナー当日の主な流れ　→

お申込みはこちらから

配布資料・講師への質問など

●配布資料はPDFなどのデータで配布いたします。ダウンロード方法などはメールでご案内いたします。
・配布資料に関するご案内は、開催1週前～前日を目安にご連絡いたします。
・準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申込みをお願いいたします。
　（土、日、祝日は営業日としてカウントしません。）
・セミナー資料の再配布は対応できかねます。必ず期限内にダウンロードください。

●当日、可能な範囲でご質問にお答えします。（全ての質問にお答えできない可能性もございます。何卒ご了承ください。）
●ご受講に際しご質問・要望などございましたら、下記メールアドレス宛にお問い合わせください。
req@*********（*********にはjohokiko.co.jpを入れてください）

＊5名以上でのお申込の場合、更なる割引制度もございます。
　ご希望の方は、以下より別途お問い合わせ・お申込みください。
　req@*********（*********にはjohokiko.co.jpを入れてください）

オンラインセミナーご受講に関する各種案内（必ずご確認の上、お申込みください。）

PC／タブレット／スマートフォンなど、Zoomが使用できるデバイスをご用意ください。

インターネット回線速度の目安（推奨）　下り：20Mbps以上

開催が近くなりましたら、Zoom入室URL、配布資料、当日の流れなどをメールでご連絡いたします。開催前日（営業日）の12：00までにメールが届かない場合は必ず弊社までご一報ください。

⇒よくある事例として「弊社ドメイン（johokiko.co.jp）のメールがスパム扱いとなっている」「メールアドレスのご記載ミス」などがございます。お申込み後にフォームへご記載いただいたメールアドレスへ自動返信メールを送信しますので、こちらのメールが受信できない場合、弊社からのZoom入室URLや配布資料のご案内メールもお届けすることができなくなってしまいます。予め受信できる設定にお願いいたします。
※メールアドレスの記載誤りについては、以下へご連絡お願いいたします。
req@*********（*********にはjohokiko.co.jpを入れてください）

受講者側のVPN、セキュリティ設定、通信帯域などのネットワーク環境ならびに使用デバイスの不具合については弊社では対応いたしかねますので予めご了承ください。

講座で使用する資料や配信動画は著作物であり、無断での録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売などは禁止いたします。また、申込者以外の受講・動画視聴は固くお断りいたします（代理受講ご希望の際は、開催前日までに弊社までご連絡お願いします）。

Zoom使用に関する注意事項（クリックして展開）

公式サイトから必ず事前のテストミーティングをお試しください。

→ 確認はこちら
→Skype／Teams／LINEなど別のミーティングアプリが起動していると、Zoomで音声が聞こえない、カメラ・マイクが使えないなどの事象が起きる可能性がございます。お手数ですが、これらのアプリは閉じた状態にてZoomにご参加ください。
→音声が聞こえない場合の対処例

Zoomアプリのインストール、Zoomへのサインアップをせずブラウザからの参加も可能です。

→参加方法はこちら
→一部のブラウザは音声が聞こえないなどの不具合が起きる可能性があります。
対応ブラウザをご確認の上、必ず事前のテストミーティングをお願いします。
（iOSやAndroidOS ご利用の場合は、アプリインストールが必須となります）

申込み時に（見逃し視聴あり）を選択された方は、見逃し視聴が可能です。（クリックして展開）

見逃し視聴ありでお申込みされた方は、セミナーの録画動画を一定期間視聴可能です。

セミナーを復習したい方、当日の受講が難しい方、期間内であれば動画を何度も視聴できます。

原則、遅くとも開催4営業日後までに録画動画の配信を開始します（一部、編集加工します）。

視聴期間はセミナー開催日から4営業日後を起点に1週間となります。

ex）2/6（月）開催セミナー → 2/10（金）までに配信開始 → 2/17（金）まで視聴可能
→見逃し視聴について、こちらから問題なく視聴できるかご確認ください。（テスト視聴動画へ）パスワード「123456」

＜見逃し視聴ご案内の流れ・配信期間詳細＞

メールにて視聴用URL・パスワードを配信します。配信開始日を過ぎてもメールが届かない場合は必ず弊社までご連絡ください。

準備出来しだい配信いたしますので開始日が早まる可能性もございます。その場合でも終了日は変わりません。上記例の2/6開催セミナーの場合、2/8から開始となっても2/17まで視聴可能です。

GWや年末年始・お盆期間などを挟む場合、それに応じて弊社の標準配信期間設定を延長します。

原則、配信期間の延長はいたしません。

万一、見逃し視聴の提供ができなくなった場合、（見逃し視聴あり）の方の受講料は（見逃し視聴なし）の受講料に準じますので、ご了承ください。

セミナーポイント

■講座のポイント
　近年、米国カリフォルニア州の企業を中心に生成AIの開発競争が激化しており、ユーザーにとっては「どのAIを選ぶべきか」が大きな悩みとなっていました。こうした中、2025年11月にGoogle社から待望の「Gemini 3」が登場しました。実際に使用してみると、その生成スピードと思考モードの卓越した精度は、他の追随を許さないレベルに達しています。特にGoogle Workspaceとのスムーズな連携によるデータ管理の効率化、そしてGoogle ColabでのPythonコードを用いた高度なデータ分析のカスタマイズ性は圧巻です。まさにデータサイエンスにおける「最強のツール」であると確信しました。本講座では、Googleユーザー必見の内容として、令和最強のAIであるGemini 3を活用し、いかに効率よくデータ分析と管理を実現するかを詳しく解説します。

■受講後、習得できること
・統計学全般の基礎知識
・記述統計・推測統計に関する基礎知識
・生成AIに関する基礎知識
・Google Gemini3に関する基礎知識
・Google Workspaceに関する基礎知識

■講演中のキーワード
・統計学統計解析データサイエンス
・生成AI
・Google Gemini3
・Google Workspace

セミナー内容

【第1部】生成AIとGoogle Gemini3
　1. 生成AIとは
　2. 令和最強生成AI Google Gemini3の登場
　3. Google Workspaceを使ったデータ管理
　4. Google Colabを使ったデータ分析
　5. プロンプトの書き方

【第2部】Google Gemini3を使った記述統計
　1. 記述統計概論
　2. CSVファイルの準備
　3. プロンプト（命令文）の入力
　4. 要約統計量の実行と出力
　5. グラフの作成と出力
　6. ChatGPTでの結果との比較

【第3部】Google Gemini3を使った推測統計
　1. 推測統計概論
　2. CSVファイルの準備
　3. プロンプト（命令文）の入力
　4. 点推定・区間推定の実行
　5. 仮説検定の実行
　6. ChatGPTでの結果との比較

【第4部】Google Gemini3一般化線形モデル
　1. 一般化線形モデル概論
　2. CSVファイルの準備
　3. プロンプト（命令文）の入力
　4. 回帰分析の実行
　5. 分散分析の実行
　6. ロジスティック回帰分析の実行
　7. ChatGPTでの結果との比較

【第5部】おわりに
　1. Google Gemini3の可能性と限界
　2. 生成AIによるデータサイエンスの将来展望

＜質疑応答＞