生成AI(ChatGPT)の活用によるベイズ統計学入門セミナー2026

☆「AIを学習パートナーとして理論を理解・検証する」という統計教育の新たな在り方とは？
☆本講座では、生成AI×ベイズ統計学について、クリアすべき諸問題も踏まえ、初歩から解説いたします！

【テーマ名】
生成AI(ChatGPT)の活用によるベイズ統計学入門セミナー2026
～概念説明→ChatGPTへ理論解説依頼→Pythonコード生成依頼→実演→解釈依頼の反復学習～

【講師】
名古屋大学
名誉教授　工学博士
古橋 武 氏

【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

【開催日時(オンライン配信)】
2026年3月12日(木) 13:00-17:00

【受講料】
●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

●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

※詳細な内容やお申込み要領等は、下段「セミナーホームページを見る」をご参照ください。

【セミナーの内容】
■講座のポイント
　本セミナーは、ChatGPTを活用してベイズ統計学をやさしく体験的に学ぶ講座です。ビッグデータ時代においては、p値による「有意」判断や多重比較の問題が顕著となり、従来の統計的仮説検定には限界があります。
　本講座では、これらの課題を背景に、データ駆動型のベイズ的思考をChatGPTに問いかけながら学びます。Pythonによる数値実験を通じて、事後分布・確信区間・MCMCの考え方を直感的に理解し、AI時代の統計リテラシーを育みます。

■受講後、習得できること
・ビッグデータ時代における統計的仮説検定の限界の理解
・p値と多重比較の問題点、およびその回避法
・ベイズ推定と事後分布の基本構造の理解
・ChatGPTを用いた理論解説・コード生成・結果解釈の一体学習
・AIを活用した再現可能な統計分析の手順

■本テーマ関連法規・ガイドラインなど
・個人情報保護法（統計データ利用と匿名化）
・AI利活用ガイドライン（生成AI出力の検証と責任）
・統計学会倫理綱領（再現性と透明性の確保）

■講演中のキーワード
・ベイズ統計
・ビッグデータ時代のp値問題
・多重性
・MCMC・HMC法
・ChatGPTによるPythonコード生成

■プログラム項目
本セミナーは、全章を通して以下の形式を反復しながら進行します：
概念説明（講師） → ChatGPTへ理論解説依頼 → Pythonコード生成依頼 → 実演（講師） → 解釈依頼
この一連のプロセスを通して、参加者は「AIを学習パートナーとして理論を理解・検証する」という新しい統計教育スタイルを実見します。また、第5章「ChatGPTが変える統計教育」は独立章であると同時に、全章を貫く講義の主題です。質疑応答は随時受け付け、各セクションの終わりにも設けます。

1．イントロダクション（30分）
テーマ：p値からはじめる ― 検定の考え方とAI活用の導入
　1.1 統計的仮説検定の枠組みとp値の意味
　1.2 ChatGPTに「p値とは何か」を説明させ、生成AIによる理解補助
　1.3 Pythonによるp値の計算・可視化
　1.4 ChatGPTに結果の意味を問う → 「統計的有意」とは？

2．ビッグデータ時代における統計的検定の限界（40分）
テーマ：サンプルサイズが有意を作る ― p値の暴走
　2.1 ビッグデータ時代におけるp値の問題構造
　2.2 ChatGPTに「なぜnを増やすと有意になるのか」を解説させる
　2.3 Pythonで「真の平均差が小さい場合のp値変化」をシミュレーション
　2.4 ChatGPTに出力結果を解釈させ、p値の限界をAI視点で確認
　2.5 ベイズ統計による「p値依存からの脱却」

3．多重性の問題とその影響（40分）
テーマ：有意の乱発と多重検定の限界
　3.1 多重比較問題の概念と第1種の過誤の増加
　3.2 ChatGPTに「多重性とは何か」「Bonferroni法・Sidak法の理論的背景」を説明させる
　3.3 Pythonで複数検定を実行し、有意頻度の変化をシミュレーション
　3.4 ChatGPTに結果を要約させ、多重検定と閾値設定の限界を確認
　3.5 ベイズ統計による自然な多重性処理

4．ベイズ統計の基礎とChatGPT活用（50分）
テーマ：仮説駆動型からデータ駆動型へ― p値，多重検定からの解放
　4.1 ベイズ統計の概念
　4.2 ChatGPTに「ベイズ統計を図で説明して」と依頼
　4.3 Pythonによるベイズ統計の実演（平均・分散推定例）
　4.4 MCMC・HMC法のアルゴリズムをChatGPTに解説依頼
　4.5 PyStanによるシミュレーション
　4.6 結果解釈をChatGPTに依頼 → 「確率で考える」思考への転換

5．ChatGPTが変える統計教育（全章貫通テーマ／25分）
テーマ：AIとの協働による統計思考の深化
この章は独立したまとめであると同時に、本講義全体を貫く主題として位置づけます。
すべての章で実見した「AIパートナード学習」を再構築します。
　5.1 ChatGPTによる理論補助・コード生成・解釈支援の教育的意義
　5.2 講師とChatGPTの役割分担：「教えるAI」から「学習パートナーとしてのAI」へ
　5.3 ベイズ的思考とAI対話による“探究型学習”の未来像

6．まとめと質疑応答（10分）
テーマ：AI時代の統計学習 ― 理解・再現・共創
　6.1 統計的仮説検定の限界とベイズ統計の価値を総括
　6.2 ChatGPTを活用した学びの進め方と学習応用への展開
　6.3 受講者との対話型ディスカッション（AIとの共同回答デモを含む）

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