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ChatGPT×Pythonプログラミング研修～自動化・データ分析編（５日間）

DX・ＯＡ・ＩＴスキル

ChatGPT×Pythonプログラミング研修～自動化・データ分析編（５日間）

生成AIを最大限活用し、プロンプトエンジニアリング・業務自動化・データ分析を習得する

No. 6980108 9909141

対象者

  • 若手層
  • 中堅層
  • リーダー層
  • プログラミングを本格的に学んだことがない方
  • データを分析し、業務に活用する立場の方
  • リスキリングとしてITスキル・データ分析力を磨きたい方

よくあるお悩み・ニーズ

  • 研修後、すぐに実際の業務に活用できるプログラムを作りたい
  • データの分析を行うために自社のデータを集めるのが大変
  • 業務の自動化に興味があるが何から始めればいいかわからない

＞「ChatGPT（生成AI）研修ラインナップ」はこちら

研修内容・特徴outline・feature

本研修では、ChatGPTでプログラムを生成することにより、５日間でExcelの自動操作や営業データ・人事データの収集・分析などの日常業務を自動化するプログラムの作成を目指します。
作成を通じて、まさに今時代が求める「ITスキル」と「データ分析」を基礎から学びます。
また、各日程の最後は講師に個別相談・質問を自由に行うことができ、疑問点の解消に役立てることができます。

成果物のイメージ

到達目標goal

  • ①ChatGPTの作成したPythonのプログラムを適切に修正できるようになる
  • ②自社の営業データや人事データを分析するアプリ作成ができるようになる

研修プログラムprogram
内容
手法
  • １．AI時代に欠かせないデータ分析能力
    ・AI時代に高まる社内データの価値～社内の眠ったデータは宝の山
    ・ビジネスの場で使えるデータの例
    ・刻一刻と変わる市場に対応する情報収集力
    ・「なんとなく」を数値で示す分析力
講義
ワーク
  • ２．業務の自動化で本質的なタスクに取り組む時間を生み出す
    ・なぜExcelではなくPythonで分析するのか
    ・プログラミングとは
    ・プログラミングで自動化しやすい業務のキーワードは「単純・反復・大量」
    ・自社のシステムやデータと組み合わせて、一連の操作を自動化
講義
ワーク
  • ３．ChatGPTはプログラマーの「相談相手」
    ・対話型AIがプログラミングに与える影響
    ・プログラミングにおけるChatGPTの活用方法　
    ・自然言語によるプログラミング
講義
ワーク
  • ４．実際にChatGPTを使い、プログラムを作ってみる
    ・ChatGPTに「別々のExcelファイルを集約する」プログラムの作成を指示する
    ・生成したプログラムをJupyter Notebookで実行してみる
    ・プログラムを完成させるための知識を身につける
    ■ChatGPTによるプログラミングのポイント
    ①Pythonの基礎知識 ②デバッグ ③プロンプトエンジニアリング
講義
ワーク
  • ５．ChatGPTから欲しい回答を引き出す～プロンプトエンジニアリング
    ・ChatGPTによる回答
    ・プロンプトエンジニアリングとは
    ・プロンプトエンジニアリングの重要性
    ・プログラミングにおいて活用できるプロンプトの型
    ・プロンプトの型を用いてChatGPTに指示を出してみる
講義
ワーク
  • ６．やりたいことを洗い出し、順番を整理する～アルゴリズム
    ・アルゴリズムとは
    ・アルゴリズムの基本
    ・アルゴリズムの3つの基本形
    ・身近なところからアルゴリズムを考える
    ・ChatGPTにアルゴリズムを指示する
講義
ワーク
  • ７．Pythonを使うための基礎知識
    ・データ構造～変数
    ・リスト・辞書　
    ・条件分岐・繰り返しの処理
    ・関数・メソッド・ライブラリ　
講義
ワーク
  • ８．【実践】ChatGPTの作成したExcel集約プログラムを完成させる
    ・Excelデータを扱うツール「pandas」
    ・データの読み込み・確認・書き込み
    ・4章で作成したプログラムを解読する
    ・4章で作成したプログラムを修正する
 講義
ワーク
  • ９．【実践】WEBで検索したページの情報を、自動で取得する
    ・スクレイピングとは　WEB自動操作で情報収集を行う～スクレイピング
    ・スクレイピングの基本的な流れ
    ・専用ツール「Selenium」
    ・プログラムの作成を指示する　
    ・Seleniumの基本的な使い方
    ・Webブラウザ自動操作の体験
    ・スクレイピング時の注意点
    ・作成したプログラムを修正する
講義
ワーク
  • １０．【実践】ログインが必要な自社システムから在庫情報を自動取得する
    ・プログラムを動かす入り口を作る「Tkinter」
    ・Tkinterが必要な場面
    ・プログラムの作成を指示する
    ・Tkinterの設定方法
    ・作成したプログラムを修正する
講義
ワーク
  • １１．【実践】営業成績と営業個人データの関係を分析する～相関分析・回帰分析
    ・２つのデータの関係性の強さを調べる「相関分析」
    ・プログラムの作成を指示する～相関分析
    ・データの分析・抽出・結合
    ・因果関係を調べる「回帰分析」
    ・プログラムの作成を指示する～回帰分析
    ・作成したプログラムを修正する
講義
ワーク
  • １２．【実践】作成したプログラムを、誰でもクリックで実行できる形式に変換する
    ・アプリとして社内展開するために
    ・実行ファイルの作成方法
講義
ワーク
  • １３．【実践】実際に現場で使えるプログラムをつくる
    ①インターネット上の情報と自社データから営業リストを作成する
    ②商品の販売トレンドを調査する
    ③配属の定着度と成果の関係を分析する
    ④満足度に影響する要素を調べる
    【参考】ChatGPTの業務を効率化する使い方
    【参考】Excel操作基礎・Excel表操作・Excel書式設定～openpyxl
    【参考】RequestsとBeautifulSoup
    【参考】pandasでよく利用する関数
    【参考】データを分析しやすい形に整える
    【参考】重回帰分析
    【参考】Pythonの仮想環境
    【参考】エラーダイアログの出力
講義
ワーク

■insource Reskilling（インソースリスキリング）シリーズの特徴
１．研修内に相談・質問時間を導入
本研修には毎回必ず「個別相談・質問タイム」を設けております。
実際に仕事で作成・使用した成果物を講師に見せてフィードバックを貰ったり、研修中に出た課題に取り組んで、即座に不明点を質問できます。

成果イメージ

２．研修時間外の相談も常時受付
複数日程のご受講期間中、研修内容に関する質問や不明点は、いつでもご相談が可能です。
研修講師だけでなく、内容によっては研修を作成したクリエイターから即日ご返信します。

成果イメージ

企画者コメントcomment

自動化が可能な単純業務は多くの組織に存在します。しかし、実際に使えるプログラムは、社内のフローをよく知る社員にしか作れません。実際にこれまで受講者の皆様から、社内システムを利用した自動化プログラムを作成したいとの要望を多数いただきました。 これらの要望にお応えし、本研修のワーク内ではChatGPTが作成した汎用的なプログラムを実務で使えるように編集・実装する方法をお伝えします。 自動化の例を学びながら、ぜひご自身の業務で自動化できる部分を探してみてください。

スケジュール・お申込み
（オンライン／セミナールーム開催）schedule・application

オンライン開催

セミナールーム開催

注意事項

  • 同業の方のご参加はご遠慮いただいております
  • 会場やお申込み状況により、事前告知なく日程を削除させていただくことがあります
  • カリキュラムは一部変更となる可能性があります。大幅な変更の際は、申込ご担当者さまへご連絡いたします。

事前のご案内

キャンセルやお申込みの期日はオンライン開催とセミナールーム開催で異なります、ご注意ください

受講できそうな日時がない…　日程を増やしてほしい…　
そんな時には「研修リクエスト」

研修リクエストサービス

「研修リクエスト」とは、お客さまのご希望の日程、内容、会場で、１名さまから インソースの公開講座を追加設定するサービスです。 サービスの詳細や、リクエスト方法はこちらをご確認ください。

※受講者数１名以上の場合から、リクエストを受け付けております

※ご連絡いただいてから研修実施まで、通常2か月程度かかります（2か月以内での急ぎの実施も、ご相談可能です）

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受講者の評価evaluation

実施、実施対象
2024年12月　　　　　4名
業種
インソース
評価
内容：大変理解できた・理解できた
100%
講師：大変良かった・良かった
100%
参加者の声
  • 今後、企業等でｐｙｔｈｏｎ×ＡＩを基本教育にしたほうが良いと感じた。今後、自分が中心になってＤＸスキルを発信していきたい。
  • 基本的にＡＩに質問をしながらすることで理解ができた。当社の設備について設備環境との相関分析・回帰分析をして、効率的な設備改修計画を立案する。

実施、実施対象
2023年12月　　　　　3名
業種
インソース
評価
内容：大変理解できた・理解できた
100%
講師：大変良かった・良かった
100%
参加者の声
  • 今回の研修はプログラム版のRPAだと思いました。目的としては今後行う相関分析、回帰分析のためでしたが、基本的な操作方法まで網羅されていたのでよかったです。5日間連続というのも集中できて良かったと思います。
  • ＧＰＴをつかってプログラミング経験のない社員でも簡単なツールを作れるサンプルケースをつくっていきたい。

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  • 若手層
  • 中堅層
  • リーダー層
  • 管理職層
  • 部長・経営層

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  • 中堅層
  • リーダー層
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  • 中堅層
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類
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※2 2025å¹´3月末時点

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