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生成AIを安全にデータ分析で使う講座-高度なデータ分析ツールを作り実務に活用-

公開日

2026年7月9日

更新日

2026年7月9日

オンライン教室の講座です。

まったく新しい生成AIとデータ分析の融合

データ分析の重要性が高まる一方で、「Excelでの作業が煩雑で時間がかかる」「統計の理論は難しくて実務に落とし込めない」という声を多く耳にします。
一方、生成AIで高度なデータ分析が行えるのは知っているものの、情報漏洩を気にして活用できていないのではないでしょうか?
本講座は、そんなビジネスパーソンの悩みを「生成AIで自社に最適なデータ分析ツール」を作成し、情報漏洩にも対応した一挙に問題解決する最新のデータサイエンス講座です。

【この講座の特徴と有意性】

・統計検定2級で扱うような推測統計の考え方を、数式中心ではなく、実務で使う場面に沿って学びます。
・これにより、生成AIに詳細な指示を出し、分析するツールを作成できる。
・文系でも非エンジニアでも誰でも行える安心学習設計。
・ローカル環境で作動するアプリを作成し、データ分析初心者でも扱える。
・プログラミング経験がなくても、講師の手順に沿って、画面上で操作できる簡易分析ツールを作成できる。

この講座で作成する統計ツール

・確率計算ツール
・推定ツール(信頼区間の計算)
・サンプルサイズ設計
・仮説検定(ABテスト)
・相関分析(相関行列と散布図作成)

・回帰分析(予測モデル作成)

▼データ分析を行うとこんなことに困まります

・「分析を始める前に、適切なサンプルサイズ(必要なデータ数)を算出したい…」
・「Excelで仮説検定をしても結果の出力が分かりにくく、読み解きに苦労する…」
・「複数の相関係数や大量の散布図をExcelで一つずつ作るのは骨が折れる…」
・「回帰分析をしたいけれど、どの変数を組み合わせるべきか(変数選択)がややこしくてお手上げ状態…」

他にも数多くの困りごとが発生しますが、安心してください!すべて解決していけます!
本講座では、推測統計学の「本質的な考え方」をしっかり学び、それをベースにGoogle Geminiなどの生成AIを用いて「学んだ統計知識をその場でそのままツール化(アウトプット)する」という、全く新しい統計学の学び方を提案します。
AIにデータをそのまま渡して分析させるのではなく、社内データを外部AIに直接入力しない形で、手元で使える「自分専用の分析ツール」を作成します。
これにより、情報管理に配慮しながら、実務で使いやすいデータ分析の仕組みを学ぶことができます。
機密性の高い社内データや顧客データも安心して扱える、手作業ゼロの最強データ分析環境をAIと共に構築していきましょう。

受講後は、サンプルサイズ算出、検定結果の判定、相関・回帰分析の補助など、社内の定型的な分析業務に活用できる簡易ツールを作成できる状態を共に目指しましょう!

※本講座は、生成AIの基本操作を学ぶ講座ではありません。
推測統計の考え方を学び、それを生成AIを使って実務用の分析ツールに落とし込む講座です。

受講対象

・Excelで集計やグラフ作成はしている
・データ分析を業務で使う必要がある
・統計の考え方に自信がない
・分析結果の読み解きに不安がある
・生成AIを使って作業を楽にしたい
・ただし、社内データを外部AIに入れることには抵抗がある

※本講座は、生成AIの基本操作だけを学ぶ講座ではありません。
また、本格的なプログラミング開発や高度な統計理論の証明を扱う講座でもありません。
Excelで扱っているデータ分析を、推測統計の考え方と生成AIの力を使って、より実務で使いやすくすることを目的としています。

セミナー内容

第1回:確率の考え方と生成AIの活用
・AI時代にデータを読むための大前提となる「確率」の本質を学ぶ。
・同時に、Geminiへの正しい指示(プロンプト)の出し方を習得し、自分専用のデータ分析ツール作成に向けた第一歩を実施。
第2回:区間推定
・限られたデータから全体像を科学的に見抜く「区間推定」のメカニズムを理解する。
・AIを活用して推定計算を一瞬で終わらせる仕組みを構築。
・「適切なサンプルサイズを瞬時に算出するAIツール」を作成。
第3回:仮説検定
・「そのデータに本当に意味はあるのか?」を科学的に証明する「仮説検定」を学ぶ。
・データ判断基準を身につけ、検定プロセスをAIで自動化するツールを構築。
・「結果を入力すればパッと見てすぐ白黒判断できる自分だけの検定ツール」をAI作成。
第4回:相関分析、回帰分析
・データ間の関係性と、未来の数値を予測する「相関・回帰分析」を習得。
・AIによる高度な予測・分析ツールを完成させ、自動化する体制を整える。
・Excelだと非常に時間がかかる「複数の相関係数・散布図の一括作成」や、ややこしい「回帰分析の変数選択の自動化」をすべて網羅した、最強の統合分析AIツールを完成させる。

※質問内容やディスカッション内容により、上記内容は変更となることがあります。

セミナー基本構成

全4回
120分/回

※開催回ごとに多少構成が変わることがあります。

お持ち物と注意事項

持ち物:PCおよびGoogleアカウント(Geminiにログインできる環境)
本講座ではGoogle Geminiを使用するため、事前にご用意をお願いいたします。
なお、回数制限があるため有料版を推奨していますが、機能自体は無料版でも問題ございません。
・まだ登録されていない方はこちらからご登録ください。

料金

全4回

Webフォーム申込:39,800円(税込 43,780円)

通常申込:69,100円(税込 76,010円)

※Webフォーム申込価格は、当サイトの申込フォームからお申し込みいただく場合に適用されます。

特定商取引法に基づく表示

特定商取引法に基づく表示についてはこちらを参照ください。
1.支払方法:指定口座へのお振込みとなります。
2.支払い時期:土日を除く開催日4日前

セミナー監修

岡本 健太郎(おかもと けんたろう)

<講師略歴>
学歴:九州大学大学院数理学府博士後期課程修了(数理学博士)
出身:山口県下関市
所属学会:日本数学会, 日本アクチュアリー会
資格:高等学校数学科教員免許(専修免許), 統計検定1級(数理統計)
数理学の博士号を取得した切り絵アーティスト。
国立研究開発法人科学技術振興機構 研究開発戦略センター 特任​フェロー(2021~2022)
ドイツのチュービンゲン大学に研究員として滞在経験あり。元日本学術振興会特別研究員。
数学教育にも力を入れており、学生から社会人まで、わかり易く授業を展開。指導可能範囲は中学・高校数学から、大学の教養・専門分野、データ分析まで幅広く対応。また「数学」を使ったアート活動(切り絵)を通して、数学の有用性だけでなく美しさや魅力について積極的に発信。

担当講師

※日程により一部講師が変わる事があります。

会場とスケジュール

第1クール

オンライン教室

第1回2026年08月29日(土) 10:00~12:00

第2回2026年09月05日(土) 10:00~12:00

第3回2026年09月12日(土) 10:00~12:00

第4回2026年09月19日(土) 10:00~12:00

※開催日間際にお申し込みいただいた場合、初回開催日までにご案内が間に合わない可能性がございますのでご注意ください

この講座に関連するテーマをもっと詳しく知りたい方へ: 統計・データ分析教室 →

第1クール

第1回2026年08月29日(土) 10:00~12:00

第2回2026年09月05日(土) 10:00~12:00

第3回2026年09月12日(土) 10:00~12:00

第4回2026年09月19日(土) 10:00~12:00

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