| 開催日 | 2024年5月24日(金) |
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| 開催地 | Web |
＜セミナー No.405115＞
プロンプトを書くだけでOK
ChatGPTによる「丸投げ統計解析」の実施法
受講形式：【Live配信】or【アーカイブ配信】いずれかのみ
★ データ解析から解析結果の解釈まで全部やってくれる！
★ ChatGPT4「Advanced Data Analysis」の具体的な使い方、ポイント、事例！
★ Pythonで得られた結果と比較しながら解説！
★ ChatGPT初心者でも分かるように解説！
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■Live配信日程：２０２４年５月２４日（金）10：30～16：30
■アーカイブ配信日程：２０２４年６月４日（火）まで申込み受付
（視聴期間：６月４日～６月１４日）
■講師
(株)メドインフォ 代表取締役 嵜山 陽二郎 氏
■聴講料
１名につき５５,０００円（消費税込/資料付き）
１社２名以上同時申込の場合のみ１名につき４９,５００円（税込）
大学、公的機関、医療機関の方には割引制度があります。詳しくはお問い合わせください。
■Live配信セミナーの受講について
・本講座はZoomを利用したLive配信セミナーです。セミナー会場での受講はできません。
・下記リンクから視聴環境を確認の上、お申し込みください。
→ https://zoom.us/test
・開催日が近くなりましたら、視聴用のURLとパスワードをメールにてご連絡申し上げます。
セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
・Zoomクライアントは最新版にアップデートして使用してください。
・パソコンの他にタブレット、スマートフォンでも視聴できます。
・セミナー配布資料は印刷物を郵送いたします。
・当日は講師への質問することができます。可能な範囲で個別質問にも対応いたします。
・本講座で使用される資料や配信動画は著作物であり、録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止いたします。
・本講座はお申し込みいただいた方のみ受講いただけます。
複数端末から同時に視聴することや複数人での視聴は禁止いたします。
・Zoomのグループにパスワードを設定しています。部外者の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
万が一部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。
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プログラム
【講座主旨】
ChatGPTすなわちOpenAI社が開発した自然言語処理モデルの生成AIが近年台頭し、テキストベースの対話形式で自然な回答を生成できるようになりました。統計解析においても、「〇〇解析をしてください」という命令文（プロンプト）を入力するだけで解析の手法、アイデア、Pythonのソースコードなどの情報を容易に入手することができるようになりましたが、手元にあるデータの解析をするまでには至りませんでした。
一方、上位版ChatGPT4 においては、2023年7月に公開された新機能Advanced Data Analysis（旧Code Interpreter）が使えるようになりました。ChatGPT3.5との大きな違いは、情報を提供してくれるだけでなく、実際に解析したいデータをアップロードした上でプロンプトを入力すると、そのデータを解析し、解析結果の解釈までしてくれます。統計解析をAIに丸投げ可能な時代がついにやってきました。本講座ではChatGPT4による感覚的な統計解析で得られた結果を従来のPythonを使った手法で得られた結果と比較しながら初心者でも分かるように解説します。
【講座内容】
１．ChatGPT：次世代統計解析ツール
1.1 生成AIをとりまく背景
1.2 ChatGPTとは
1.3 ChatGPT3.5とChatGPT4との違い
1.4 ChatGPT4の登録方法
1.5 プロンプト（命令文）入力のポイント
２．ChatGPT4：記述統計編
2.1 記述統計概論
2.2 CSVファイルの準備とアップロード
2.3 プロンプト（命令文）の入力
2.4 要約統計量の実行と出力
2.5 グラフの作成と出力
2.6 従来のPythonを使った手法との比較
３．ChatGPT4：推測統計編
3.1 推測統計概論
3.2 CSVファイルの準備とアップロード
3.3 プロンプト（命令文）の入力
3.4 点推定・区間推定の実行と出力
3.5 仮説検定の実行と出力
3.6 従来のPythonを使った手法との比較
４．ChatGPT4：一般化線形モデル編
4.1 一般化線形モデル概論
4.2 CSVファイルの準備とアップロード
4.3 プロンプト（命令文）の入力
4.4 回帰分析の実行と出力
4.5 分散分析の実行と出力
4.6 ロジスティック回帰分析の実行と出力
4.7 従来のPythonを使った手法との比較
５．将来展望
5.1 生成AIの可能性と限界
5.2 生成AIを活用したデータサイエンスの将来展望
【質疑応答】
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≪講師略歴≫
1983年 東京大学 理科Ⅱ類 入学
1987年 東京大学 薬学部 卒業
1987年?1993年 東京大学 大学院 修士課程、博士課程修了 (医学博士)
1993年?1999年 東京都老人総合研究所 国立長寿医療研究センター
画像解析の業務に従事
1999年?2007年 ファイザー株式会社 中央研究所
職員を対象とし100回を超える統計解析の授業を実施、非臨床薬理試験における統計解析支援
2007年 ファイザー株式会社 中央研究所 閉鎖
2008年 日本薬理学雑誌に発表した論文が、薬理試験においてExcelソルバーの非線形モデルを導入した最初の試みとして話題となる
2009年 ファイザー株式会社英国サンドウィッチ研究所における主要な業績の一つとして、機械学習モデルを薬物動態に応用した最初の試みが、エキスパートオピニオンジャーナルに掲載
2009年?2013年 グラクソスミスクライン株式会社、ヤンセンファーマ株式会社、フェリングファーマ株式会社にて医学情報・統計解析担当を歴任
2013年～ 株式会社メドインフォ設立 代表取締役
2015年? アスペンジャパン株式会社 メディカルアフェアーズ部 部長
他にも、これまで40報を超える学術論文を執筆し、非臨床・臨床研究の解析手法において多数の研究業績を有する。
国際学会発表5回、国際薬物動態予測学会の座長、製薬企業スタッフ対象の講演会など多数の実績あり。
