主な対象は以下の方です。・業務の中でデータ分析をする機会が多い方・データ分析をもとに課題解決や業務改善に取り組んでいる方

どんな課題に対応しますか？

以下のような課題をお持ちのお客さまにおすすめいたします。データ分析するうえでの基本的な流れを知りたいどのように生成ＡＩを活用すれば効率的に分析できるかわからないデータ活用が個人の勘や経験に依存しており、分析の質にばらつきがあるため改善したい

導入で何が変わりますか？

本研修の受講により、以下を目指します。 ①フレームワークを使って課題を整理し、検証すべき仮説を立てることができる ②生成ＡＩを活用し、データの収集・前処理・分析・可視化を進められる ③分析結果を適切に評価・考察し、データに基づく施策を企画・提案できる

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生成ＡＩを用いたデータ分析力向上研修～課題設定から施策立案まで

Q: 対象は？

主な対象は以下の方です。 ・業務の中でデータ分析をする機会が多い方 ・データ分析をもとに課題解決や業務改善に取り組んでいる方

Q: どんな課題に対応しますか？

以下のような課題をお持ちのお客さまにおすすめいたします。 データ分析するうえでの基本的な流れを知りたい どのように生成ＡＩを活用すれば効率的に分析できるかわからない データ活用が個人の勘や経験に依存しており、分析の質にばらつきがあるため改善したい

生成ＡＩを味方につけ、根拠のある一手を導き出せるようになる

No. 6960022 9909296

26/09/14 更新

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研修内容・特徴
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対象者

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管理職層

・業務の中でデータ分析をする機会が多い方
・データ分析をもとに課題解決や業務改善に取り組んでいる方

よくあるお悩み・ニーズ

データ分析するうえでの基本的な流れを知りたい
どのように生成ＡＩを活用すれば効率的に分析できるかわからない
データ活用が個人の勘や経験に依存しており、分析の質にばらつきがあるため改善したい

＞「生成ＡＩ研修ラインナップ」はこちら

研修内容・特徴outline・feature

データ活用の重要性が高まる一方、分析の目的や仮説が曖昧なまま進めてしまい、その結果を施策につなげられていないケースは少なくありません。本研修では、分析課題と仮説の設定における考え方を落とし込んだうえで、具体的な進め方を学びます。各プロセスに生成ＡＩをどのように組み込めば短時間でも精度を落とさずに分析できるのか、演習を通じて体得します。

＊本研修では、ＰＣおよび生成ＡＩを使用します＊

【オンライン型開催】
事前に使用する生成ＡＩのアカウントのご準備をお願いします。
ChatGPT、Copilot、Geminiなどの対話型生成ＡＩであれば、どのツールでも問題ありません。安定して稼働できるサービスをご用意ください。
※講師はChatGPTを使用して説明します

到達目標goal

①フレームワークを使って課題を整理し、検証すべき仮説を立てることができる
②生成ＡＩを活用し、データの収集・前処理・分析・可視化を進められる
③分析結果を適切に評価・考察し、データに基づく施策を企画・提案できる

研修プログラムprogram


	内容	手法
	１．データ分析と生成ＡＩ【ワーク】業務における統計やデータの活用状況を共有する（１）データ分析とは（２）データ分析の流れ（３）データ分析における生成ＡＩの活用法（４）プロンプトエンジニアリングのコツ（５）お役立ちプロンプト集	講義ワーク
	２．分析課題と仮説の設定（１）分析課題の設定（２）ロジックツリー（３）２種類のデータ分析（４）仮説設定（５）仮説とロジックツリー（６）生成ＡＩによる分析課題と仮説の設定【ワーク】ケースを読み、生成ＡＩを活用して分析課題や仮説を設定する	講義ワーク
	３．データの収集・前処理（１）データ収集法（２）母集団と標本（３）データの定義（４）データ収集のバイアス（５）データの前処理（６）生成ＡＩとデータの収集・前処理【ワーク】収集されたデータ例を見て、生成ＡＩを活用して分析するうえでの問題点を検討する	講義ワーク
	４．様々なデータ分析手法（１）代表値（２）データのばらつき（３）データの可視化（４）クロス集計（５）相関（６）時系列分析（７）Ａ／Ｂテスト（８）回帰分析（９）生成ＡＩによるデータ分析のポイント【ワーク】生成ＡＩや分析手法を、業務の中でどのように活用できるかを考える	講義ワーク
	５．評価と施策立案（１）分析結果の評価と考察（２）データ分析におけるバイアス（３）データを考察するヒント（４）施策の企画・提案（５）プレゼンテーションの構成（６）効果的なプレゼンテーション【ワーク】決められたテーマで生成ＡＩを活用して分析・考察し、プレゼンテーションにまとめる	講義ワーク
	６．まとめ【ワーク】研修で学んだことを業務でどのように活用していくかを整理する	ワーク

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企画者コメントcomment

生成ＡＩの普及により、専門的なツールやプログラミングの知識がなくても、データ分析に取り組みやすい環境が整いつつあります。一方、生成ＡＩにただデータを入力するだけでは、課題解決につながる分析結果を得ることはできません。データを正しく読み解き、説得力のある施策に結びつけるための思考力を鍛えたうえで、生成ＡＩの使いどころも身につけられるよう、本研修を開発しました。

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	内容	手法
	１．データ分析と生成ＡＩ【ワーク】業務における統計やデータの活用状況を共有する（１）データ分析とは（２）データ分析の流れ（３）データ分析における生成ＡＩの活用法（４）プロンプトエンジニアリングのコツ（５）お役立ちプロンプト集	講義ワーク
	２．分析課題と仮説の設定（１）分析課題の設定（２）ロジックツリー（３）２種類のデータ分析（４）仮説設定（５）仮説とロジックツリー（６）生成ＡＩによる分析課題と仮説の設定【ワーク】ケースを読み、生成ＡＩを活用して分析課題や仮説を設定する	講義ワーク
	３．データの収集・前処理（１）データ収集法（２）母集団と標本（３）データの定義（４）データ収集のバイアス（５）データの前処理（６）生成ＡＩとデータの収集・前処理【ワーク】収集されたデータ例を見て、生成ＡＩを活用して分析するうえでの問題点を検討する	講義ワーク
	４．様々なデータ分析手法（１）代表値（２）データのばらつき（３）データの可視化（４）クロス集計（５）相関（６）時系列分析（７）Ａ／Ｂテスト（８）回帰分析（９）生成ＡＩによるデータ分析のポイント【ワーク】生成ＡＩや分析手法を、業務の中でどのように活用できるかを考える	講義ワーク
	５．評価と施策立案（１）分析結果の評価と考察（２）データ分析におけるバイアス（３）データを考察するヒント（４）施策の企画・提案（５）プレゼンテーションの構成（６）効果的なプレゼンテーション【ワーク】決められたテーマで生成ＡＩを活用して分析・考察し、プレゼンテーションにまとめる	講義ワーク
	６．まとめ【ワーク】研修で学んだことを業務でどのように活用していくかを整理する	ワーク

生成ＡＩを用いたデータ分析力向上研修～課題設定から施策立案まで

対象者

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研修内容・特徴outline・feature

到達目標goal

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