生成AI（LLM）活用によるベイズ統計学入門

★生成AI（LLM）を「統計の家庭教師」として使い、ベイズ統計を実務判断・リスク評価・AI活用に結びつける入門講座。
★画像解析・センサーデータ・設備保全など現場データ活用の視点から、不確実性を扱う考え方を実践的に学びます。

生成AI（LLM）活用によるベイズ統計学入門

＜講師＞
(株)ビー・ナレッジ・デザイン　代表取締役　高幣 玲児 氏

＜日時＞
2026年8月18日(火)　13:00-16:00

＜形態＞
Zoomオンラインセミナー：見逃し視聴あり

＜受講料＞
【オンライン受講（見逃し視聴なし）】
：1名 40,700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29,700円

【オンライン受講（見逃し視聴あり）】
：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

※受講料やセミナー申し込み～開催までの流れなど、詳細については、弊社HPのセミナーページを必ずご確認ください。

＜セミナーポイント＞
■講演ポイント
　ベイズ統計は、データが少ない場面や不確実性を含む判断に強く、品質管理、検査、異常検知、リスク評価、予測など多くの実務に応用できます。一方で、数式や専門用語が壁になり、学習途中で止まりやすい分野でもあります。
　本セミナーでは、生成AIを「理解を助ける相棒」として活用し、ベイズの定理、事前分布・尤度・事後分布、信用区間、予測分布などの基礎を未経験者用にかみ砕き、データ活用の例を公式等を極力使わず解説します。さらに、Pythonを使ったサンプルの実行方法（環境設定も含め）の提供による分析の入口、生成AIに質問・検証・説明文作成を任せる際の注意点まで扱います。

■受講後、習得できること
・ベイズ統計の基本概念を、業務上の意思決定やリスク判断の言葉で説明できる。
・事前分布、尤度、事後分布、信用区間、予測分布の考え方を理解できる。
・Pythonセットアップ　環境構築の実現。
・生成AIを用いて、数式・用語・サンプルコード・分析結果の理解を効率化できる。
・小標本データ、検査データ、センサーデータ等に対するベイズ的な分析設計の入口を習得できる。

＜講演プログラム＞
1.生成AI時代にベイズ統計が重要になる理由
　1.1　AIブームと統計的意思決定：なぜ「確率で考える力」が必要か
　1.2　生成AIが得意なこと／苦手なこと：計算、説明、検証の役割分担

2.ベイズ統計の基本
　2.1　ベイズの定理を直感で理解する
　2.2　事前分布・尤度・事後分布とは何か
　2.3　頻度主義統計との違い：p値、信頼区間、信用区間
　2.4　「データが増えると判断が更新される」考え方

3.生成AIを使った学習・理解の進め方
　3.1　専門用語・数式を平易な言葉に翻訳させるプロンプト
　3.2　例題、反例、図解、コードを生成させる方法
　3.3　生成AIの回答を鵜呑みにしないための確認手順

4.実務で使いやすいベイズ統計の代表例
　4.1　不良率・故障率・検査結果の更新
　4.2　センサーデータ、設備保全、異常検知への応用
　4.3　画像解析・AI判定結果の信頼度をどう扱うか
　4.4　小標本・ばらつき・現場知見を含む判断設計

5.Python等による簡易分析の入口
　5.1　正規分布モデルによる平均値・ばらつきの推定
　5.2　階層ベイズの考え方：拠点差・個体差・現場差を扱う
　5.3　事後予測分布による「次に起こりそうなこと」の見積り

（質疑応答）
 

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