生成AI(ChatGPT)の活用による多変量解析(回帰分析・主成分分析・因子分析)入門【実演解説付】

☆本講座では、以下繰り返し学習により、更なる理解度向上を図って参ります！
　・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。
☆ご質問時間も充実しておりますので、事前知識に不安がある担当者様も安心してご参加ください！

【テーマ名】
生成AI(ChatGPT)の活用による多変量解析(回帰分析・主成分分析・因子分析)入門【実演解説付】
～背景や手法の本質を理解し、結果の正誤を自ら検証する力を養う～

【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)】
2025年9月18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
　生成AIの進化により、多変量解析はより身近かつ迅速に実行できるようになりましたが、結果の妥当性を判断するための基礎知識の重要性は増しています。
　本講座では、ChatGPTを用いた革新的学習法を紹介し、その手法に沿って回帰分析・主成分分析・因子分析の基礎理論およびPythonによる実践を取り扱います。特に、AIが生成するコードや解釈をただ受け入れるのではなく、背景や手法の本質を理解し、結果の正誤を自ら検証する力を養うことを重視します。限られた時間内で初心者にも理解しやすい構成とし、参加者が主体的・能動的に質問を行いながらスキルを習得するプロセスを体験できることを目指します。

■受講後、習得できること
・ChatGPTを用いた革新的学習法
・回帰分析、主成分分析、因子分析の基本概念と理論的背景の理解
・ChatGPTを活用したコード生成、結果解釈のポイント
・Pythonによる各手法の実装手順
・解析結果の統計的妥当性確認や可視化方法の習得
・生成AIの利点と限界を理解し、自ら検証・判断するための思考法

■本テーマ関連法規・ガイドラインなど
・個人情報保護法（統計解析時のデータ取り扱い)
・AI倫理ガイドライン（AI活用によるバイアスや誤用防止）
・研究データ管理指針（再現性やデータ保存に関する基本事項）

■講演中のキーワード
・生成AI
・ChatGPT
・多変量解析
・回帰分析
・主成分分析
・因子分析

■講演プログラム
各セクションは「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」を細かく繰り返す形式で進行します。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. 導入（20分）
　・目的・概要説明
　・ChatGPT活用フロー紹介と簡単実演
　・質疑応答

2. 回帰分析（60分）
　・概念説明
　・ChatGPTに理論解説依頼＋コード生成依頼
　・実演：単回帰，多重回帰，多重共線性，変数選択
　・モデル評価・解釈依頼
　・質疑応答

（休憩5分）

3. 主成分分析（60分）
　・概念説明
　・ChatGPTに理論解説依頼＋コード生成依頼
　・実演：標準化，主成分得点，主成分負荷量，可視化
　・解釈依頼
　・質疑応答

（休憩5分）

4. 因子分析（60分）
　・概念説明
　・ChatGPTに理論解説依頼＋コード生成依頼
　・実演：因子数決定，因子負荷量推定，因子得点推定，可視化
　・解釈依頼
　・質疑応答

（休憩5分）

5. まとめ・質疑応答（25分）
　・質疑応答
　・振り返りとポイント整理
　・今後の学習指針

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