開催主旨

　生成AIの進展により、データの前処理、可視化、統計解析、レポート作成までを効率的に進められる環境が整いつつあります。Excelで日常的にデータを扱う実務者にとっても、生成AIの支援により、Pythonによる可視化・解析を身近に活用できるようになっています。
　一方、実務のデータ分析では、単一の解析手法を一度適用するだけでは十分な結論に至らない場合が多く、データ構造の確認、前処理、可視化による特徴や異常の把握、仮説生成、検証、再可視化といったプロセスを繰り返しながら分析を深めていくことが重要です。これは、あらかじめ定めた手順を実行する分析から、データとの対話を通じて分析を発展させるアプローチへの転換といえます。
　本講座では、この「前処理 → 可視化 → 特徴・異常の発見 → 仮説生成 → 検証 → 再可視化」という循環を「反復型探索的可視化」と位置づけ、その実務的な進め方を解説します。Excelをデータ確認・検証の手段、Pythonを可視化・解析の実行環境、生成AIを分析視点の生成・解釈支援のツールとして活用します。
　生成AIは、前処理の設計、可視化の切り口提示、グラフの解釈支援、仮説整理、検証手順の補助を通じて、分析の視点を広げます。一方で、生成結果には解釈の誤りや統計手法の誤用が含まれる可能性があるため、そのまま業務判断に用いるのではなく、検証を前提とした活用が求められます。
　本講座では、生成AIの提案を検証しながら反復的に分析を深め、品質管理、工程改善、開発・設計、設備保全、マーケティング分析などの現場において、データから特徴・異常・傾向を見いだし、説明可能な形で業務に活用できる分析プロセスの構築を目指します。

受講対象

■Excelによるデータ集計・分析業務を担当している方
■Pythonや生成AIを活用したデータ分析・可視化の業務導入を検討している方
■前処理（欠損値・外れ値・データ型処理）や可視化プロセスに課題を感じている方
■データから特徴・傾向・異常を読み取り、業務判断や改善に活用している方
■品質管理・工程改善・開発・設備保全・マーケティングなどでデータ活用を行う方

習得可能知識

■生成AI・Excel・Pythonを組み合わせた実務データ分析ワークフローの構築方法を習得できます
■欠損値・外れ値・データ型など前処理の基本対応とデータ整備手法を体系的に理解できます
■ヒストグラム・箱ひげ図・散布図などを用いた探索的可視化の使い分けと活用方法を理解できます
■可視化結果から特徴・傾向・異常を読み取り、仮説生成・検証につなげる分析思考を身につけられます
■AI生成結果（コード・グラフ・解釈）を検証し、再現可能な分析プロセスを構築する視点を習得できます

　本セミナーは、オンライン形式でのセミナーとなります。オンラインでのご視聴方法（参加用URL等）はご登録くださいましたメールにお知らせいたします。ZOOMでの視聴が困難な方には別途、こちらの手順を参照のうえブラウザ上でご視聴ください。