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。データ分析を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（１日間）

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。 データ分析を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

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対象者

全階層

・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

データ分析を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

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＊
※ChatGPT、Copilot、Geminiなどの対話型生成ＡＩであれば、どちらでも受講できます

研修のゴール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

研修プログラム例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】決められたテーマについて、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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カスタマイズ事例～ケーススタディCASE STUDY

本研修のカスタイマイズ事例として、作成したケーススタディを業界別にご紹介します。

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{{theme}}研修のケーススタディ一覧

開発者コメント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。

研修のプロがお答え全力Q&Aqa

お客さまから「データサイエンティスト研修」に多く寄せられるご質問を抜粋して掲載しております。

インソースのデータサイエンティスト研修のポイントはなんですか？

「データの集め方」ではなく、「データの扱い方」を学ぶ点です。
ビジネスでデータを扱うことは、数学の問題を解くのとは異なります。現場では日々状況が変わっていき、今まで効果的だったものが、急に効果的でなくなったりします。その中で情報を取捨選択して分析をし、出た結果を深く、柔軟に理解をする能力が、データサイエンティストには求められます。
そこで弊社のデータサイエンティスト研修では、データ分析の基本的な手法を習得することに加えて、得られたデータをもとに仮説を立て、問題解決へとつなげる思考力を鍛えていただきます。

データサイエンティスト研修はどんな人におすすめですか？

すべての方におすすめしております。
「ＰＣを扱うことができる」のと同様に、「データを扱うことができる」ことは、ビジネスパーソンにとって必要な基本的スキルの１つになろうとしています。以前は、コールセンターや営業企画部門への実施が多くございましたが、最近はシステム部門や人事・総務部門の方を対象に実施をすることが増えてきています。

■若手～中堅向け
ビジネスデータの分析研修～職場で活かせる統計の基礎とデータ活用法を学ぶ
ビジネスで使える計数分析入門研修　統計手法を活用する編

■管理者向け
需要予測入門研修　データの読み方から予測値の算出まで

事前に予習などは必要でしょうか？

特に必要ありません。
数式などは極力使わず、数学が苦手な方にもわかりやすくご説明いたします。

【受講者さまのお声】
「数字を意識せず分析を学ぶことができ、大変有意義だった」
「そもそものデータの扱い方について、考え方を変えることができた」

データサイエンティスト研修ではどんな演習をしますか？

「高齢者の自動車事故などを題材にしたデータの読み方の間違い探し」や、「店舗の営業時間、１か月の降水量と売り上げの関係を調べる」「中途採用者数と新規契約件数の分析」など、身の回りにある課題から業務に即した演習まで、幅広くご用意しております。
また、貴社独自のデータや業界にちなんだデータを使用した演習の作成など、カスタマイズについても対応いたします。まずはご相談ください。

どのようなスキルが身につきますか？

データを読み解く力、データを使った問題解決力、分析内容を表現する力が身につきます。

①データを読み解く力を醸成する
・身近なデータを使って、情報を深く読む練習をします
・足りない情報や、それを埋めて考える力を身につけます

②データを使った問題解決力を鍛える
・基本的な分析手法を学び、トライ＆エラーを繰り返す能力を鍛えます
・結果を疑うことを繰り返し、真の課題解決へとつなげます

③分析内容を表現するスキルを身につける
・分析結果からデータの持つ意味を読み解くことができる
・分析結果の精度・信頼性がわかる

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	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
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	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】決められたテーマについて、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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