【Live配信 or アーカイブ配信】生成AIを活用した実験データ解析と実験報告書作成

（Live配信）701112
（アーカイブ配信）701166

生成AIを活用した実験データ解析と

実験報告書作成
～Excelデータの整理から多変量解析、報告書の確認・修正まで～
【Live配信 or アーカイブ配信】

★実験データの整理から解析、報告書作成まで、生成AIをどう使うか？
　Excelデータを題材に、実際の画面操作で一連の手順を解説！
★生成AIが出した解析結果を、どこまで信頼してよいか？
　誤りの確認と結果の読み解き方を学び、根拠のある説明につなげる！

◆このセミナーで学べる事◆
・実験データ解析の各工程における生成AIの活用場面と、得意なこと・不得意なこと
・機密情報を含む実験データの取り扱い：生成AIにデータを渡す場合・渡さない場合の使い分け
・Excel実験データの整理・前処理を生成AIに指示する方法
・目的に応じた解析手法の選び方と、重回帰分析・主成分分析の実践
・検定・分散分析による解析結果の検証と、生成AIの出力に誤りがないかを確認する考え方
・解析結果から実験報告書を作成し、生成された内容を確認・修正する手順

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■講師
和から(株)　経営企画室　室長　岡崎 凌　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】
研究開発の現場では、実験装置から得られるデータの整理、統計解析、図表作成、報告書の作成に多くの時間が費やされています。生成AIはこれらの作業を大きく効率化する技術として普及が進んでいる一方で、「出力された解析結果をどこまで信頼してよいか」「機密性の高い実験データを生成AIに入力してよいか」という課題から、本格的な活用に至っていない研究者・技術者の方も多いのが現状です。
本セミナーでは、実験データの解析と報告書作成に生成AIを活用するための実務的な手法を解説します。実験条件を変えて特性値を測定したデータを題材に、Excelデータの整理・前処理、重回帰分析・主成分分析による多変量解析、解析結果の検証と図表作成、報告書のドラフト作成と確認・修正までの一連の流れを、実際の画面操作を交えたAI実演で示します。生成AIにデータを渡して解析させる方法と、データを手元に置いたまま解析コードのみを生成させる方法を比較し、情報管理の要件に応じた使い分けについても解説します。
本セミナーを通じて、統計やプログラミングの専門知識がなくても多変量解析を自身の手で進められるようになるとともに、生成AIの出力の誤りに気づき、根拠をもって解析結果を説明できる力を身につけていただきます。使用したプロンプトとサンプルデータは配布いたします。

【講座内容】
第１部：実験データ解析・報告書作成への生成AIの活用範囲と情報管理
　1.1 実験データ解析の工程と生成AIの適用範囲
　1.2 生成AIの得意なこと・不得意なこと
　1.3 プロンプト設計の基本
　1.4 生成AIの出力は毎回同じではない：再現性の考え方
　1.5 実験データを生成AIに入力してよいかの判断基準
　1.6 データを渡す場合の情報管理対策
　1.7 データを渡さず解析コードのみ生成させる方法
　1.8 【実演】条件ごとの特性値（強度・収率など）の平均・ばらつきを集計し、2つの方法で結果を比較する
第２部：Excel実験データの整理・前処理と解析手法の選び方
　2.1 実験記録のExcel表が解析に向かない理由
　2.2 解析用の表へ作り直す手順
　2.3 欠測値・外れ値の検出と処理方針
　2.4 知りたいことから解析手法を選ぶ考え方
　2.5 解析手法を生成AIに相談する際の注意点
　2.6 【実演】条件ごとに記録したExcel表を、生成AIに解析用の表へ作り直させる
第３部：生成AIを活用した多変量解析の実践
　3.1 重回帰分析の考え方：複数の実験条件のうち、どれが特性値に効いているか
　3.2 回帰係数・決定係数・p値の読み方
　3.3 主成分分析の考え方：多数の測定項目をまとめて、サンプル間の違いを見る
　3.4 寄与率・主成分負荷量の読み方と軸の解釈
　3.5 生成AI上で解析する場合と手元で実行する場合の違い
　3.6 【実演】温度・濃度・処理時間のどれが特性値に効いているかを重回帰分析で調べる
　3.7 【実演】10項目の測定値をもつ試作サンプルの傾向を主成分分析で2軸に要約する
第４部：解析結果の検証・解釈と分かりやすい図表の作成
　4.1 生成AIの出力に含まれる誤りのパターン
　4.2 条件間の差の有意性の確認（検定・分散分析）：改良条件は従来条件より本当に良いか
　4.3 前提条件のチェックと残差の確認
　4.4 相関と因果、外挿の注意点：実験していない条件まで予測してよいか
　4.5 報告書に適した図表の要件
　4.6 生成AIがうまくいかないときの対処の考え方：文字化け、エラー、意図と違う出力
　4.7 【実演】重回帰分析の係数をExcelで再計算し、生成AIの結果と照合する
　4.8 【実演】実験条件と特性値の関係を示す図を、報告書に載せられる形に仕上げる
第５部：解析結果を実験報告書にまとめる方法と生成内容の確認・修正
　5.1 実験報告書の構成と生成AIに渡す材料
　5.2 解析結果からの本文ドラフト生成
　5.3 生成内容の確認観点
　5.4 生成AIによる報告書レビュー
　5.5 生成AIに任せる部分と自身で書く部分
　5.6 配布プロンプト・演習データの自身のデータへの応用
　5.7 【実演】「特性値に影響する実験条件」の報告書ドラフトを作成し、生成内容を確認・修正する
【質疑応答】

◆◆講師プロフィール◆◆◆
専門分野：
データサイエンス、生成AIの業務活用

略歴・活動・著書など：
大阪大学大学院 基礎工学研究科 修了。半導体関連の実験研究に従事し、実験データの解析にAIによる画像認識を活用。和から株式会社にて統計・データ分析・生成AI分野の講座開発と講師を担当。製造業をはじめとする企業向けに生成AI活用研修やデータ分析研修を行うほか、統計検定2級対策講座（TAC）、データドリブン基本コース（九州生産性本部）などの外部講師も務める。

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