■開催日時：　2026年9月14日(月)13:00～16:30

■会場：　【WEB限定セミナー】※在宅、会社にいながらセミナーを受けられます　

■定員：　30名

■講師：　
（株）マーケティングサイエンスラボ　代表取締役　本間 充　氏

＜ご専門＞
　数学、マーケテイング、データサイエンス、デジタルトランスフォーメーション

＜ご略歴＞
　1992-2015 花王株式会社にて、研究職、広告作成、デジタル・マーケティング・リーダー、グローバルECプロジェクト・リーダーなどを歴任
　2015年から、アビームコンサルティング
　2020年から、マーケティングサイエンスラボ
　その他、事業構想大学院大学　客員教授、東京大学大学院数理科学研究科理学部数学科　客員教授、Aoba-BBT 客員講師、内閣府　政府広報アドバイザーなどを兼任

 ■受講料：　49,500円（税込、資料付き／1人）
※最新のセミナー情報を「配信可」にすると割引適用（登録無料）
会員（案内）登録していただいた場合、通常1名様申込で49,500円（税込）から
　・1名で申込の場合、39,600円（税込）へ割引になります。
　・2名同時申込で両名とも会員登録をしていただいた場合、計49,500円（2人目無料）です。

■備考：　
資料付き　
【LIVE配信セミナーとは？】

■主催：　(株)R&D支援センター

■受講対象・レベル：　
・企業のデータ分析業務や研究開発に携わる技術者、研究者、エンジニア
・データを用いて論理的な意思決定を行う事業企画、経営企画部門の方々
・生成AIを実務のデータ分析（数値・定性データ）に活用したい実務担当者
・特定のAIツールに依存せず、本質的なプロンプト設計やデータ前処理を学びたい方

■習得できる知識：　
・AIを活用したデータ分析における「作業者」から「問いを立てる人」への役割シフトの理解
・LLM（大規模言語モデル）がデータ分析（コード生成・実行）を行う仕組みと限界（ハルシネーション等）
・AIが読み込みやすく、誤作動を起こさないデータ構造に整える「前処理」の技術
・分析の目的と制約条件を明確にし、高精度な出力を引き出す「プロンプト設計」の手法
・数値データ（トレンド・異常値）および定性データ（感情分析等）のハイブリッド分析手法
・AIとの壁打ちを通じて、分析結果から経営陣・上司向けの「プレゼンストーリー」を構築する手法
・実務利用におけるデータ漏洩リスクの理解と、セキュアな企業向けAI利用ルールの把握

■趣旨：　
　データ分析のあり方は、生成AIの登場によって劇的なパラダイムシフトを迎えました。膨大なデータの集計や基本的な可視化といった「作業」はAIが瞬時に実行するようになり、人間には「適切な問いを立て、インサイトを導き出し、意思決定を促す」という本質的な役割が求められています。
　本講座は、日々の業務でデータを扱う研究者や技術者、実務担当者を対象に、生成AIを「高度な分析アシスタント」として使いこなすための実践的なスキルを習得します。MLBにおける最先端のデータ活用事例を通じてAI分析の可能性を学んだのち、実務ですぐに活かせる「データの前処理」や「プロンプト設計」のTIPSを解説します。
　講義の目玉は、オンライン・ホワイトボード（Miro）を活用した実践ワークです。受講者各自が普段利用しているAIツールを活用し、数値データの異常値発見から、テキストデータの感情分析、さらには上司を説得するための「プレゼンテーション骨子の作成」までを一気通貫で体験します。また、使用するAIツールによる出力の違いを比較検証することで、AIの特性と限界を技術者の視点で冷静に見極める力を養います。
　明日からのデータ分析業務のスピードと質を劇的に向上させる「視点」と「技術」を、ぜひ本講座で手に入れて下さい。

■プログラム：　
1．導入：AIデータ分析の基本とルール
　1-1．オープニングと本日のゴール
　1-2．オンライン・ホワイトボード（Miro）の基本操作とアイスブレイク
　1-3．演習におけるデータ取扱の注意事項（ダミーデータ使用の徹底）

2．インプット：AI×データ分析の本質と仕組み
　2-1．従来型データ分析とAI活用後の違い（「問いを立てる力」へのシフト）
　2-2．AIがデータ分析を行う仕組み（LLMによるコード生成・実行の概念）
　2-3．実務でのAIデータ活用事例（MLBにおける高度データ活用事例など）

3．スキル学習：技術者のための前処理術とプロンプト設計
　3-1．AIが誤作動を起こしにくいデータ構造（前処理の鉄則）
　3-2．目的・制約条件・出力形式を明確にするプロンプトの型
　3-3．ファイルアップロード制限時の対応（テキスト変換データの活用）

4．演習（前半）：数値データからのインサイト抽出とツール比較
　4-1．【演習】サンプルデータを用いた基本統計・トレンド・異常値の発見
　4-2．【演習】グループワーク：Miroを用いたAI回答結果の可視化と共有
　4-3．【演習】ChatGPT、Copilot、Gemini等のツール間における出力の違いの比較検証

5．演習（後半）：定性データ分析とプレゼン骨子作成
　5-1．【演習】テキストデータ（アンケート・技術レポート等）の感情分析とクラスタリング
　5-2．前半の数値分析と後半の定性分析を統合したインサイトの導出
　5-3．【演習】経営陣・上司へ報告する「プレゼンストーリー」の生成とMiroでの相互フィードバック

6．まとめ：実務への接続
　6-1．実務利用時のデータ漏洩リスクと対策（Copilot企業版等のセキュリティ仕様）
　6-2．明日からの業務への接続（Miroへの振り返り記入）
　6-3．質疑応答と総括

※この講義では、各自がアクセス可能な生成AI（無料版でOK）と、オンライン・ホワイトボード(講師が提供)を活用します。