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イベント

【Live配信 or アーカイブ配信】Google Gemini3 plus×Workspaceで実現する生成AIによる統計解析・データ分析

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イベント名 Google Gemini3 plus×Workspaceで実現する生成AIによる統計解析・データ分析
開催期間 2026年03月06日(金)
■Live配信日時:2026年3月6日(水)10:00~16:00
■アーカイブ配信日程:2026年3月17日(火)まで申込み受付(視聴期間:3/17~3/27)
 ※お申し込み時に備考欄に、Live配信、アーカイブ配信、いずれの受講かをご記入ください
会場名 【Live配信受講】もしくは【アーカイブ配信受講】いずれかのみ
会場の住所 オンライン※会場での講義は行いません
お申し込み期限日 2026年03月05日(木)15時
お申し込み

<セミナー No. 603111(Live配信)>
<セミナー No. 603164(アーカイブ配信)>

 

Google Gemini3 plus×Workspaceで実現する

生成AIによる統計解析・データ分析
~プロンプト操作だけで進められる~
【Live配信 or アーカイブ配信】

 

Google Gemini × Workspaceなら、分析・管理・Python連携を一気通貫でできる
Excel/Pythonの細かい操作に縛られず、Geminiに統計を任せる工程を実演!

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■講師
東京情報大学 非常勤講師 嵜山 陽二郎 氏
■聴講料
1名につき55,000円(消費税込/資料付き)
1社2名以上同時申込の場合のみ1名につき49,500円(税込)
大学、公的機関、医療機関の方には割引制度があります。詳しくはお問い合わせください。
■セミナーの受講について
・下記リンクから視聴環境を確認の上、お申し込みください。
 → https://zoom.us/test
・開催数日前または配信開始日までに視聴用のURLとパスワードをメールにてご連絡申し上げます。
 セミナー開催日時またはアーカイブ配信開始日に、視聴サイトにログインしていただきご視聴ください。
・出席確認のため、視聴サイトへのログインの際にお名前、ご所属、メールアドレスをご入力ください。
 ご入力いただいた情報は他の受講者には表示されません。
・開催前日または配信開始日までに、製本したセミナー資料をお申込み時にお知らせいただいた住所へお送りいたします。
 お申込みが直前の場合には、開催日または配信開始日までに資料の到着が間に合わないことがあります。
・本講座で使用される資料や配信動画は著作物であり、録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止いたします。
・本講座はお申し込みいただいた方のみ受講いただけます。
 複数端末から同時に視聴することや複数人での視聴は禁止いたします。
・アーカイブ配信セミナーの視聴期間は延長しませんので、視聴期間内にご視聴ください。

 

プログラム             
【講座主旨】
近年、米国カリフォルニア州における複数の企業で、生成AIの開発競争がしのぎを削っており、生成AIユーザーも、どの生成AIを使えばよいのか迷っているのが現状でした。そんな中、2025年11月、待望のGemini3がGoogle社よりリリースされました。早速試してみたところびっくり、その生成の速さ、思考モードの質の高さは、他の生成AIを圧倒しました。Google Workspaceと連携することでデータ管理が楽々、しかも、Google ColabにPythonのコードを読ませデータ分析をカスタマイズするのも簡単、もはやデータサイエンス最強ツールと言っても過言ではない、と確信しました。特にGoogleユーザーは必見、本講座では、令和最強の生成AI、Google Gemini3を用いることで、いかに楽々とデータ分析、データ管理が出来るかをご紹介します。


【講座内容】
第1部:生成AIとGoogle Gemini3
 1.生成AIとは
 2.令和最強生成AI Google Gemini3の登場
 3.Google Workspaceを使ったデータ管理
 4.Google Colabを使ったデータ分析
 5.プロンプトの書き方
第2部:Google Gemini3を使った記述統計
 1.記述統計概論
 2.CSVファイルの準備
 3.プロンプト(命令文)の入力
 4.要約統計量の実行と出力
 5.グラフの作成と出力
 6.ChatGPTでの結果との比較
第3部:Google Gemini3を使った推測統計
 1.推測統計概論
 2.CSVファイルの準備
 3.プロンプト(命令文)の入力
 4.点推定・区間推定の実行
 5.仮説検定の実行
 6.ChatGPTでの結果との比較
第4部:Google Gemini3一般化線形モデル
 1.一般化線形モデル概論
 2.CSVファイルの準備
 3.プロンプト(命令文)の入力
 4.回帰分析の実行
 5.分散分析の実行
 6.ロジスティック回帰分析の実行
 7.ChatGPTでの結果との比較
第5部:おわりに
 1.Google Gemini3の可能性と限界
 2.生成AIによるデータサイエンスの将来展望
【質疑応答】

 

◆◆講師プロフィール◆◆◆

専門分野:医療統計学
略歴:
1993年東京大学大学院修士課程、博士課程修了(医学博士)
1999-2007年 ファイザー(株)中央研究所にて、職員を対象とし100回を超える統計解析の授業を実施、非臨床薬理試験における統計解析支援。
2007-2009年 ファイザー(株)英国サンドウィッチ研究所
2009-2013年 グラクソスミスクライン(株)等にて医学情報・統計解析担当を歴任
2013年- 株式会社メドインフォ設立 代表取締役
2025年- 東京情報大学 非常勤講師

 

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