Python×生成AIで学ぶ！ 自動機械学習による予測分析実践講座
公開日
2025年6月8日
更新日
2025年6月13日
売上予測をPythonで自動化！AutoMLの威力とは？
「この商品、来月どれくらい売れるのか？」
「どの顧客が再購入してくれるのか？」
「どのユーザーがサブスクをやめてしまうのか？」
こうした“未来の動き”を見通す「予測分析」は、売上アップや顧客維持に直結する重要なスキルです。
とはいえ現場では、
・感覚や勘に頼っている
・分析に時間も人手も割けない
・外注はコスト的に難しい
そんな悩みから、予測分析を諦めている方も多いのではないでしょうか。
そこで今、注目されているのが AutoML（自動機械学習）と生成AIの活用です。AutoMLツール「PyCaretを使えば、機械学習モデル作成の手順自動化し、数行のコードで高精度な予測モデルを構築できます。さらに、ChatGPTのような生成AIと連携することで、プログラミングが苦手な方でも自然な対話でコード作成・分析のサポートを受けられるようになりました。
本講座では、この2つの技術を組み合わせて、
・ECや店舗の売上予測
・購入履歴に基づく再購入予測
・サブスクの退会予測
・SNS広告の成果パターン分析
といった、実務で「今すぐ使える」テーマに取り組みながら、予測分析のプロセスを学んでいきます。
たとえば、PyCaretを使ってワンクリックで複数モデルを比較し、ChatGPTに「この結果から何が言えるか？」と問いかけて分析を深める――そんな実践的な進め方が体験できます。
この講座では、生成AIとAutoMLを活用しながら、分析を始める際の着眼点からモデル構築・評価までを学ぶことができます。分析にはPython言語を使いますが、生成AIがコード作成をサポートするため、プログラミング未経験の方でも安心して取り組めます。また、講座で使用するコードは、自社のデータに置き換えるだけですぐに実務で活用することができます。
この講座で身につけた予測分析のスキルと手法は、現場での提案や施策の判断にすぐに役立ちます。
生成AIとAutoMLを活用する新しいアプローチで、これからの業務に欠かせない「データを使って判断する力」を、ぜひこの機会に手に入れてください。
※こちらの講義は以下の講義を再編集したものとなります。以下の講義をご受講済みの方は内容が重複する内容が含まれますのでご注意ください。
第1弾 AI×Pythonで学ぶAutoML-回帰問題編-
https://wakara.co.jp/course/95594
第2弾 AI×Pythonで学ぶAutoML-分類問題編-
https://wakara.co.jp/course/95850
第3弾 AI×Pythonで学ぶAutoML-特徴量エンジニアリング編-
https://wakara.co.jp/course/96057
第4弾 AI×Pythonで学ぶAutoML-パラメータチューニング編-
https://wakara.co.jp/course/96352
第5弾 AI×Pythonで学ぶAutoML-アンサンブル学習編-
https://wakara.co.jp/course/96541
受講対象
・お仕事でデータ分析にかかわる方（マーケティング・人事・販売管理）
・ビジネスにデータサイエンスを導入したい経営者の方
・統計学やデータサイエンスを学びたい方
・機械学習に興味のある方
（数学、統計学が苦手な方でもご参加いただけます。）
セミナー内容
第1回 回帰
・イントロダクション(講義の目的と進め方について)
・売上など数値データを予測するための機械学習モデル（重回帰分析、ランダムフォレスト、lightGBM）
・最適な機械学習モデルを選ぶ方法
・説明変数選択とパラメータチューニングによる予測精度の改善
・【実践】広告費に基づく売上データの予測
第2回 分類
・DM（ダイレクトメール）を開封するかどうかなど質的なデータを予測するための機械学習モデル（決定木、ランダムフォレスト、lightGBM）
・最適な機械学習モデルを選ぶ方法
・説明変数選択とパラメータチューニングによる予測精度の改善
・分類モデルの評価指標（正解率、F値、AUC、ROC）
・【実践】購入する見込みが高い顧客の抽出
第3回 特徴量エンジニアリングとパラメータチューニング
・特徴量エンジニアリング（欠損値の処理、エンコーディング、不均衡データ最適化）
・パラメータチューニング（グリッドサーチ、ベイズ最適化）
・【実践】顧客の退会予測
第4回 アンサンブル学習・問題演習
・学習曲線と過学習
・機械学習モデルをアンサンブルする利点
・代表的なアンサンブル法（投票モデル、バギング、ブ―スティング、スタッキング）
・【実践】広告実施による購入予測
※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
※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
◎PC
◎Googleアカウント
・（Python言語による演習をGoogle Colaboratoryで行うため）
・取得方法の動画はこちら(https://www.youtube.com/watch?v=oM-2S2sBxfI)
※新規アカウント取得はこちらのサイトよりご登録ください。
(https://www.google.com/intl/ja/account/about/)
▼セミナーの催行について
お申し込み人数が最少催行人数に満たない場合、セミナーの開催を【中止】とさせていただくことがございますので予めご了承願います。
【中止】の場合には開催日の7日前までにご登録のメールアドレスにメールにてご連絡いたします。
【中止】となった場合、お支払い済みの料金は全額ご返金いたします。
料金
・お支払い方法はお申込み後にメールにてご案内致します。
・会社名義や旧姓など、振り込み名が本人名義でない場合は事前にご一報下さい
・開催日程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
定員
特定商取引法に基づく表示
セミナー監修
岡崎 凌(おかざき りょう)
＜講師略歴＞
「大人のための数学教室・統計教室」経営企画室室長
大阪大学基礎工学部修士。
人工知能（AI）の画像認識モデルを構築。
初学者向けの統計学や、機械学習や人工知能を含む高度な分析手法まで幅広く対応。
データ分析の目的やニーズに合わせてExcel、R言語やPython言語を含むプログラミング言語、BIツールなどソフトウェアを活用する講座を開発し、法人向け研修やセミナーを行う。
分析のコンサルティングも行っており、大手アパレルメーカーの売上分析などを手がける。
<<研修・外部提供講座>>
・澤田経営道場 統計学講師
・株式会社オンラインスクール「誰でも簡単！ビジネス統計学講座」
・株式会社TAC「統計検定® ２級 試験対策講座」
・スポーツ系専門学校 データアナリスト講師
・データ分析コンサルティング（製造、アパレル、美容、医療関連企業等）
他、年間約30社にて法人向け研修を実施。
担当講師
※日程により一部講師が変わる事があります。
