……Zoomオンライン受講
……見逃し視聴選択可
☆生成AIの進歩は‘傾向スコア分析’をどこまで飛躍的に高付加価値化できるのか？
☆本講座では、傾向スコア分析の考え方に始まり、Claudeへの指示からRコード生成、実行結果の確認まで、
統計やRに不慣れな方にも分かりやすいように、丁寧に解説いたします！
講師
岐阜薬科大学
実践薬学研究推進センター
助教 博士(薬学)
渡邊 大地 氏
講師紹介
■経歴
＜学歴＞
2017年 岐阜薬科大学 薬学部 薬学科 卒業
2024年 岐阜薬科大学 博士（薬学）を取得
＜経歴＞
2017年4月～2026年3月 岐阜大学医学部附属病院 薬剤部
2022年1月～2026年3月 岐阜大学医学部附属病院 先端医療・臨床研究推進センター データマネジメント部門
2026年4月～現在 岐阜薬科大学 実践薬学研究推進センター 助教
■専門および得意な分野・研究
・医療統計
・臨床研究
・生成AIを活用したデータ分析
■本テーマ関連学協会での活動
・2017年4月 日本病院薬剤師会
・2018年4月～現在 日本医療薬学会
・2026年4月～現在 国際がんサポーティブケア学会
＜その他関連商品＞
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日時・受講料・お申込みフォーム
●日時：2027年1月26日(火) 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。
各種割引について
＊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）
＊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。
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商品コード：AB270148
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。
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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。）
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→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。
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→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、Claudeと、R向けのエディタであるPositronを使って、傾向スコア分析を自然言語の指示で進める方法を解説する。傾向スコア分析は、観察研究やリアルワールドデータで治療効果を比較する代表的な手法であるが、傾向スコアの推定、マッチングや重み付け、バランスの評価、アウトカム解析と手順が多く、独学ではつまずきやすい。
講義では傾向スコア分析の考え方を解説するとともに、Claudeへの指示からRコードの生成、実行結果の確認までを画面上で実演する。ツールの導入手順と講義で使用するプロンプトも配布するため、統計やRに不慣れな方でも、受講後すぐに自身の研究で実践できる。
■受講後、習得できること
・データ分析におけるAIコーディングの基本的な流れを理解できる
・傾向スコア分析の考え方と、適用できる場面・注意すべき場面を理解できる
・傾向スコアマッチングと重み付けからアウトカム解析までを、AIと対話しながら進める方法を学べる
・標準化差（SMD）やLove plotを用いたバランスの評価と、結果の読み方を理解できる
・AIが生成したRコードや解析結果を確認・修正する際の注意点を理解できる
■本テーマ関連法規・ガイドライン
・個人情報の保護に関する法律
■講演中のキーワード
・傾向スコア分析
・生成AI
・Claude
・Claude Code
・R
セミナー内容
1. 傾向スコア分析の基礎
1.1 観察研究における交絡（ランダム化比較試験との違い）
1.2 傾向スコアの考え方
1.3 主な手法（マッチング、重み付け、層別、共変量調整）
2. ClaudeとPositronの基本
2.1 チャット型AIとAIコーディングツールの違い
2.2 Positronの概要とRを使うための環境
2.3 Claude Code拡張機能の導入とコードの確認・承認
2.4 個人情報・機密情報を扱う際の注意
3. 傾向スコアの推定
3.1 共変量の選び方
3.2 ロジスティック回帰による傾向スコアの推定
3.3 傾向スコアの分布と重なり（オーバーラップ）のグラフ化
4. 傾向スコアマッチング
4.1 マッチングの実行（最近傍法、キャリパー）
4.2 標準化差（SMD）によるバランスの評価
4.3 Love plotの作成
5. 傾向スコアによる重み付け
5.1 マッチングと重み付けの違い（ATT、ATE、ATO）
5.2 IPTWの重みの計算
5.3 安定化重みの計算
5.4 極端な重みへの対処
5.5 オーバーラップ重み付けの実行
6. アウトカム解析
6.1 マッチング後のアウトカム解析
6.2 重み付けによるアウトカム解析
6.3 マッチングと各重み付けの結果の比較
7. 実践テクニックとレポート作成
7.1 AIを活用したエラーの解決法
7.2 Quartoによる解析レポートの作成
7.3 論文・学会発表での結果の書き方
8. 質疑応答
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