受講概要
プログラム
1．導入
•デモンストレーション
•セミナーの目的と概要
•生成AI時代における学習と実践の革新
- 従来のテキスト学習との違い
- ChatGPTを活用した主体的・能動的な学びの流れ
2．回帰分析
•理論解説
- 単回帰と多重回帰の基本概念
- データ前処理：欠損値処理、標準化、多重共線性
•ChatGPT活用
- 理論解説依頼・コード生成依頼
•実演
- Pythonによる単回帰・多重回帰の実行
- 多重共線性の検出（VIF）と変数選択
•結果解釈
- モデルの評価指標（決定係数、p値など）
- 統計的妥当性の確認
•質疑応答
3．主成分分析
•理論解説
- 次元削減の理論と実用性
- データの標準化の意味
•ChatGPT活用
- 主成分分析コード生成依頼
•実演
- Pythonによる主成分得点・負荷量の算出
- 可視化
•結果解釈
- 主成分の意味づけと活用方法
•質疑応答
4．因子分析
•理論解説
- 因子モデルの基本概念
•ChatGPT活用
- 因子分析スクリプト生成依頼
•実演
- 因子負荷量の推定、因子得点推定
- 可視化（因子負荷量プロット、因子得点分布）
•結果解釈
- 因子の意味づけとモデル妥当性の評価
•質疑応答
5．まとめ・全体質疑（20分）
受講形式
WEB受講のみ
※本セミナーは、Zoomシステム利用によるオンライン配信となります。
オンラインでご参加の方は、事前にこちらでZoomの接続環境をご確認ください。
スムーズな受講のため、カメラ・マイク・スピーカーの動作をご確認ください。
受講対象
初心者〜中級者を主対象
- Pythonや統計の基礎に少し触れたことがあるが、自力で分析するのはまだ不安な方
- ChatGPTを研究や業務に活用してみたいが、具体的な使い方を知りたい方
上級者にも有益
- 従来の統計解析手法を学んでいるが、「生成AIと組み合わせた新しい学び方・効率化」を体験したい方
つまり、「統計・多変量解析を必要とするが、AI活用の実感をまだ持てていない人」が最もフィットします。
予備知識
理系学部初年度の微分積分，線形代数
習得知識
１）生成AI活用による新しい学習スタイル
ChatGPTを用いて、理論の整理・Pythonコード生成・解析結果の解釈を一貫して行う方法を理解できます。
２）回帰分析の基礎と応用
単回帰・多重回帰の理論を理解し、Pythonでの実装やモデル評価（決定係数、p値、多重共線性の検出と変数選択）ができるようになります。
３）主成分分析の実践力
次元削減の理論と有効性を理解し、Pythonで寄与率・累積寄与率の算出と，主成分得点や負荷量の可視化と解釈が行えます。
４）因子分析の基礎理解と応用
因子モデルの考え方を学び、因子負荷量・因子得点の推定、可視化と意味づけを実践できます。
５）実務・研究への応用力
自分の業務データや研究課題に多変量解析を適用する際に、ChatGPTを伴走者として活用する方法を体得できます。
講師の言葉
近年、生成AIの登場はデータ解析の学び方・活かし方を大きく変えつつあります。ChatGPTをはじめとするAIは、理論の説明からPythonコードの自動生成、さらには結果の解釈に至るまで、従来の学習を飛躍的に効率化する強力なパートナーとなります。本セミナーでは、生成AIを活用した「新しい多変量解析の学びと実践のスタイル」を提案します。
講義では、多変量解析の主要手法である 回帰分析・主成分分析・因子分析 を取り上げます。まず理論を分かりやすく整理し、その後にChatGPTを活用してPythonスクリプトを生成し、実際に解析を実演します。さらに得られた結果を可視化し、統計的妥当性や解釈のポイントを確認することで、実務や研究に直結するスキルを習得していただきます。
本セミナーの特徴は、単なる知識のインプットにとどまらず、「AIと対話しながら学ぶ」新しい学習方法を重視している点です。従来型の講義に比べ、受講者自身が主体的に問いかけ、理解を深める流れを体験できます。
データ解析をこれから学びたい方はもちろん、すでにPythonや統計解析に触れている方にとっても、生成AI時代の新しい学習の実践方法を理解できる貴重な機会です。ぜひご参加ください。