| 開催日 | 2026年2月16日(月) |
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| 開催地 | Web |
＜セミナー No. 602115（Live配信）＞
＜セミナー No. 602167（アーカイブ配信）＞
～演習・実演で学ぶ～
生成AIを活用した研究データ解析と可視化手法
― Excel・CSV・Python を用いた前処理からレポート生成まで ―
【Live配信 or アーカイブ配信】
☆データ解析の各工程をAIとの協働によって最適化！
前処理、統計分析、図表作成、文章化までを具体的に学べる、実践講座
☆研究現場の「時間泥棒」になっている作業がAIによってどの程度削減されるか？
≪このセミナーで学べる事≫
・研究データを AI と協働しながら効率的に整理・解析・可視化するための実践的スキル
・Excel／CSV／Python を横断したデータ前処理の基本操作
・欠損値・外れ値の検出と対処方法
・Python（pandas・matplotlib・seaborn）を用いた統計解析・グラフ生成の基礎
・ハルシネーションを避けるためのプロンプト設計法
・ChatGPT を用いたレポート・週報・図表説明の自動生成方法
・研究データの取り扱いにおけるリスクと安全な AI 利用のポイント
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■Live配信日時：２０２６年２月１６日（月）13：00～17：00
■アーカイブ配信日程：２０２６年２月２６日（金）まで申込み受付（視聴期間：2/26～3/8）
※お申し込み時に備考欄に、Live配信、アーカイブ配信、いずれの受講かをご記入ください
■講師
名古屋大学 名誉教授 工学博士 古橋 武 氏
■聴講料
１名につき４９,５００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４４,０００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。
■セミナーの受講について
・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
・開催数日前または配信開始日までに視聴用のURLとパスワードをメールにてご連絡申し上げます。
セミナー開催日時またはアーカイブ配信開始日に、視聴サイトにログインしていただきご視聴ください。
・出席確認のため、視聴サイトへのログインの際にお名前、ご所属、メールアドレスをご入力ください。
ご入力いただいた情報は他の受講者には表示されません。
・開催前日または配信開始日までに、製本したセミナー資料をお申込み時にお知らせいただいた住所へお送りいたします。
お申込みが直前の場合には、開催日または配信開始日までに資料の到着が間に合わないことがあります。
・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。
・アーカイブ配信セミナーの視聴期間は延長しませんので、視聴期間内にご視聴ください。
プログラム ------------------
【講座主旨】
研究データ解析の現場では、Excel・CSV ファイルの整形や可視化、さらには統計処理やレポート作成まで、多くの非効率な作業が研究者・技術者の負担となっています。本講座では、生成 AI（ChatGPT）を活用して、これらの作業を高度に効率化し、研究の本質的な活動である「思考」と「解釈」に集中できる環境を整えることを目的としています。
前半では、AI 協働で成果を最大化するためのプロンプト設計の基礎と、Excel／CSV／Python を用いたデータ前処理の具体的手法を解説します。欠損値処理、型変換、外れ値の検出など、研究データに共通する課題を AI とどのように分担するかを実演形式で学びます。
中盤では、Excel の分析ツールや Python（pandas、matplotlib、seaborn）を用いた基本統計分析・可視化を扱い、「AI にコードを書かせ、検証しながら解析を進める」実践的なワークフローを提示します。論文・発表で使える高品質な図表の生成方法や、ChatGPT に解析結果を要約させる際のポイントも具体例を交えて紹介します。
後半では、生成 AI の文章生成能力を活かし、「背景 → 目的 → 手法 → 結果 → 考察」のレポート構成を自動生成する方法を解説します。また、AI の誤りや想定外の出力に適切に対処するための検証方法、データ取り扱いにおけるリスク管理にも触れ、研究現場ですぐに使える実践知と安全運用の両立を目指します。
本講座を通じて、参加者は「AI パートナード学習」の概念のもと、研究データ解析の各工程を AI と協力して効率化するための総合的なスキルを習得できます。
【講座内容】
１．導入：今日のゴールと学び方（15 分）
・Excel／CSV／Python に的を絞った解析ワークフローの説明
・AI × データ解析の活用範囲と限界
・本セミナーの学習目標（AI 協働・前処理・可視化・レポート化）
・AIパートナード学習方式の説明
２．プロンプト設計の基礎（25 分）
・良いプロンプト／悪いプロンプトの例を Excel/CSV/Pythonコード生成で実演
・求める形式を明確化するためのテンプレート紹介
例：「このCSVを読み込むPythonコードを生成」「Excelで前処理手順を出力」
・ハルシネーションを避けるための検証方法
３．データ読み込みと前処理（Excel／CSV／Python）（40 分）
・Excel操作：列名の確認、欠損値の可視化、フィルタリングの基本
・CSVの扱い：文字コード・区切りの違いのトラブル対処
・Pythonの読み込みコード（pandas）をAIに自動生成させる
◆前処理演習◆
―欠損値処理（平均値補完 / 行削除 / 代入案の比較）
―型変換（数値→文字列など）
―外れ値の検出（Zスコア／四分位範囲 IQR）
―AI から「前処理案＋理由」を自然言語で説明させる
４．基本統計解析（Excel／Python）（40 分）
・Excel：AVERAGE, VAR, CORREL の使い方
・Excel 分析ツール（回帰・t検定）の実演
・Python：相関行列・基本統計・回帰分析を AI にコード生成させる
◆実演◆
―「Excelで相関行列を作成」
―「pandas で describe() を理解」
―「回帰分析のコードを ChatGPT に作らせて実行」
―解析結果を AI に要約させる練習（学生向け／管理職向け・両方）
５．可視化（Excel／Python）（40 分）
・Excel グラフ：散布図・折れ線・棒グラフの選択基準
・Python：matplotlib / seaborn のコードを AI に生成させる
・論文／発表用の図の整形ポイント（解像度・色・見やすさ）
◆演習◆
―「この CSV から適切な 2 種類のグラフ案を ChatGPT に提案させる」
―「Python コードで学会用の PNG を生成」
６．AIによるレポート・週報・図表解説の自動生成（40 分）
・Excel → Python → 結果説明 → 文章化 の一連の流れを自動化
・AI に“背景→目的→手法→結果→考察”の文章を生成させる
・図表番号に合わせた説明文の自動編集（スタイル保持プロンプト）
◆実演◆
―「この結果をレポートにまとめて」
―「この散布図の特徴を 5 点箇条書きで説明して」
７．AIの誤り・リスク対策（20 分）
・Excel/Python コード生成におけるよくあるエラー例
・AI の出力を“信じすぎない”検証方法
・データ取り扱いの注意（著作権・秘匿情報）
８．まとめ・Q&A（10 分）
・スキルの整理
【質疑応答】
◆◆◆講師プロフィール◆◆◆◆◆
略歴
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
著作
・「ChatGPTで回帰分析 ?AIパートナード学習教材--」https://mybook-pub-site.sakura.ne.jp/ChatGPT_Multivariate/reg_ana_ai_partnered_material.pdf
・「多変量解析の基礎 I 回帰分析（再改訂版）: 理論とRによる演習」 Kindle版
https://amzn.asia/d/2E99k1O
・「ChatGPTによるディジタルフィルタプログラム生成」
https://mybook-pub-site.sakura.ne.jp/dsPIC33EV256GM102/ChatGPT_digital_filter.pdf
・「ChatGPTでパワエレ解析」
https://mybook-pub-site.sakura.ne.jp/ChatGPT_Power_Ele_Analysis/index.html
