……Zoomオンライン受講
……見逃し視聴選択可
☆生成AIを自動化ツールではなく‘理解・設計・検証を支援する実務ツール’として、
日常業務を飛躍的に効率化・高付加価値化するための具体的手法とは？
☆基礎から平易な解説を心掛けて参りますので、事前知識に不安がある方も安心してご参加ください！
講師
名古屋大学
名誉教授 工学博士
古橋 武 氏
講師紹介
■経歴
【主経歴】
2004年度 名古屋大学 大学院・工学研究科 教授
2021年度～2022年度 名古屋大学 国際機構 特任教授
■専門および得意な分野・研究
・ソフトコンピューティング
・データ解析
・各種統計学
■本テーマ関連学協会での活動
・日本知能情報ファジィ学会
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日時・受講料・お申込みフォーム
●日時：2026年9月24日(木) 13:00-17:00 ＊途中、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 46,200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35,200円
【オンライン受講（見逃し視聴あり）】：1名 51,700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40,700円
＊「見逃し視聴あり」でお申込の場合、当日のご参加が難しい方も後日セミナー動画の視聴が可能です。
＊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）
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商品コード：AD260956
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）
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。）
※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）
→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
→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）
→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＞
セミナーポイント
■講座のポイント
本講座では、生成AIを単なる自動化ツールではなく、データ解析における理解・設計・検証を支援する実務ツールとして位置づけます。AIの出力にはハルシネーションや前提条件の不明確さが含まれる可能性があるため、目的・入力・出力・検証方法を明示したテンプレート型プロンプトを用い、Excelによる確認、Pythonによる実行、生成AIによる設計支援を組み合わせます。これにより、再現性と説明可能性を備えたデータ解析プロセスを構築し、製造業における品質管理、開発・設計、工程改善等に活用できる基礎的な考え方と実践手法を習得します。
■受講後、習得できること
・Excel/Pythonを活用した「検証前提」のデータ解析ワークフローを習得
・AIエージェント/AIエディターの適切な使い分け
・テンプレート型プロンプトの設計・生成・再利用スキル
・欠損値処理・型変換・外れ値処理など前処理の実践的理解
・基本統計量やt値、p値の意味をAI出力と照合しながら理解
■本テーマ関連法規・ガイドラインなど
・AI事業者ガイドライン
・生成AIサービスの利用に関する注意喚起等
・AIと著作権に関する考え方について
・個人情報保護法
・社内AI利用規程・情報セキュリティポリシー
■講演中のキーワード
・生成AI
・データ解析
・ハルシネーション対策
・プロンプト設計
・Excel／Python
セミナー内容
1．導入 ― 生成AI時代のデータ解析 ―
1-1 データ解析の学習目標と学習項目
1-2 Excel／Pythonとハルシネーション対策
1-3 AIエージェントとAIエディター
1-4 AIパートナー型学習
2．プロンプト設計の基礎
2-1 ハルシネーションの発生要因
2-2 アンチハルシネーション・メタテンプレート
3．データの読み込みと前処理
3-1 学習目標と学習項目
3-2 欠損値処理
3-3 型変換
3-4 外れ値処理
4．基本統計解析
4-1 学習目標と学習項目
4-2 平均値、標準偏差
4-3 t値・p値
4-4 相関行列、多重回帰分析
4-5 探索的可視化
4-6 解析結果の解釈
5．質疑応答
※当日までの状況により、プログラム項目は一部変更・更新となる場合がございます。
予めご了承くださいますようお願い申し上げます。
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