2025年02月19日（水）
10:30～16:30
XTX(株) 代表取締役 石井 良平 氏
【講師プロフィール】
10年以上、データ分析・統計学・機械学習などデータサイエンスの業務活用、データ活用/DXについてのアドバイスとコンサルティング、大学・シンクタンクにおける研究でのデータ解析のサポートに携わってきました。
現在は法人向けにデータサイエンスの諸分野についての研修や1on1の形でのデータ分析トレーニングを実施しています。個人レッスンで教えた人数は300人以上、セミナー受講者累計は数千人程度になると思います。
沢山の受講者を見てきた中で発見した、「共通して躓きやすいポイント」を徹底的にわかりやすく説明すると共に、「多くの人にとって即役立つテクニック」を紹介します。
非会員：
55,000円
（本体価格：50,000円）
会員：
49,500円
（本体価格：45,000円）
学生：
55,000円
（本体価格：50,000円）
会員の方あるいは申込時に会員登録される方は、受講料が1名55,000円（税込）から
・1名49,500円（税込）に割引になります。
・2名申込の場合は計55,000円（2人目無料）になります。両名の会員登録が必要です。
・10名以上で申込される場合は大口割引がございます。
お気軽にメールでご相談ください。
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よくある質問
【Zoomを使ったWEB配信セミナー受講の手順】
１）Zoomを使用されたことがない方は、
こちら からミーティング用Zoomクライアントを
ダウンロードしてください。ダウンロードできない方はブラウザ版でも受講可能です。
２）
セミナー前日までに必ず動作確認をお願いします。Zoom WEBセミナーのはじめかたに
ついては
こちら をご覧ください。
３）開催日直前にWEBセミナーへの招待メールをお送りいたします。当日のセミナー開始
10分前までに招待メールに記載されている視聴用URLよりWEB配信セミナーにご参加
ください。
・セミナー資料は開催前日までにお送りいたします。
ご自宅への送付を希望の方はコメント欄にご住所などをご記入ください。
無断転載、二次利用や講義の録音、録画などの行為を固く禁じます。
・業務でデータに触れることが増えてきた方。
・会社でのデータ活用が期待される中、データ分析についてはこれから学び始める方。
・生成AIの活用についてまだ基礎知識がない方。
・顧客理解やマーケティング戦略にデータを活用したいと考えている方。
・データ分析における生成AIの活用方法を身につけてデータ分析レベルを1段階高めたい方。
データ分析についても生成AIについても、初めて学ぶ方も安心してご参加ください！
特に予備知識は必要ありません。基礎から解説いたします
・生成AIの基礎知識：生成AIの基礎や、どのようにデータを生成・分析に活用できるかが理解できます。
・データ分析の基本的なアプローチ：データ分析の基本ステップや、分析を始めるための手法を学び、実務でのデータ活用に自信がつきます。
・生成AIの応用例：実際のビジネスシーンで生成AIがどのように活用されているかを知り、業務改善や効率化のためのアイデアが得られます。
・データ分析への様々な応用：実務における様々なデータ分析ツーンで、どのように生成AIが活用されるかを理解し実践できるようになります。
・実務への具体的な応用方法：顧客分析や予測や意思決定支援など、自分の業務にどのように生成AI&データ分析を活かせるかの具体的なヒントが得られます。
本セミナーは、生成AIの基礎からスタートし、生成AIをどのようにデータ分析に応用していくか、その具体的なテクニックを学ぶことを目的としています。生成AIやデータ分析についての予備知識がない方でも理解できるよう、双方について基礎的な部分から段階的に学びます。
具体的には、生成AIが持つデータ生成の仕組みと、実務における応用事例を紹介しながら、データ分析プロセスに組み込むためのテクニックを解説します。また同時にデータ分析の基本的なプロセスや分析手法についても解説します。
生成AIがデータ分析のどのステップで活用できるか、予測や最適化にどう役立つかといった視点も含め、実務において即活用できる知識とスキルを身につけていただきます。
生成AIとデータ分析を組み合わせた新しいアプローチで、意思決定やインサイト発見をレベルアップさせましょう！
１．生成AI入門
1-1 生成AIとは？基本的な使い方
1-2 生成AIの使い分け
1-3 上手く使うためのポイント
２．データ分析入門
2-1 データ分析の基本プロセス
2-2 データ分析の代表的タスク
2-3 データ分析のための思考法
３．データ分析と生成AI
3-1 生成AIをデータ分析に利用するポイント
3-2 さまざまな活用例
3-3 さらに深く分析をするためのヒント
４．まとめと注意点
4-1 生成AIが得意なこと苦手なこと
4-2 生成AIとデータ分析のこれからの展望
4-3 スキルアップのためのガイドマップ
５．まとめ
【質疑応答】
