★生成AIをどのようにして学習パートナーとして活用するか？

ChatGPT×多変量解析のコツを分かりやすく解説します！

生成AI（ChatGPT）を活用した多変量解析実践講座

《AIパートナード学習とテンプレート型プロンプト生成による実践的アプローチ》

【提携セミナー】

主催：株式会社R&D支援センター

◆セミナー趣旨

ChatGPTをはじめとする生成AIの登場により、回帰分析や主成分分析、因子分析といった多変量解析は、これまでに比べて格段に容易かつ迅速に実行できるようになりました。分析手法の解説やPythonコードを瞬時に生成できるため、データ解析のハードルが一気に下がり、誰もが高度な処理にアクセスできる時代となっています。しかし、AIが示す結果をそのまま鵜呑みにするだけでは、誤りや偏りに気づかず、分析の本質を理解できないリスクも高まります。ツールは日進月歩で進化する一方、その結果の正誤を判断し、信頼性を担保するための基礎知識は依然として人間に求められます。どんなに高度なツールでも、最終的に結果の信頼性を保証する責任は人間にあるからです。

さらに本講座では、特にChatGPTを用いた学習の意義を重視します。ChatGPTを活用した学習では、学習者が疑問や興味を抱いた瞬間に、いつでも・どこでも・何度でも問いかけることが可能です。この無制限の質問環境を活用することで、従来のテキスト中心の学習とは根本的に異なる、主体的・能動的な学習プロセスを体験できます。本講座は、この新しい学習法を紹介するとともに、受講者がChatGPTを活用した学びのメリットや可能性に気づき、実務や学習の現場で実際に活かせるようになることを目指しています。

こうした背景を踏まえ、本講座では、生成AIを単なる「自動化ツール」として使うのではなく、人間の思考を支援し、理解を深める「学習パートナー（AIパートナード学習）」として活用する視点を重視します。その一環として、生成AIとの対話を場当たり的に行うのではなく、学習や解析の目的に応じて構造化された「テンプレート型プロンプト」を、生成AIとともに設計・生成する方法にも重点を置きます。本講座は、多変量解析の習得そのものに加え、生成AI時代における新しい学び方・教え方のモデルを体験する場としても位置づけています。

◆習得できる知識

• 回帰分析・主成分分析・因子分析の基本的な考え方
• AIパートナード学習の考え方と実践方法
• 多変量解析学習における「人間とAIの役割分担」
• テンプレートに基づいたプロンプト設計・生成の基本原則

◆受講対象

• 多変量解析とは何かをまったく知らない方
• データ解析の知識はないが、業務や研究のため解析手法を理解する必要がある方
• 多変量解析の基礎を一通り学んでおり、さらに実践的なスキル向上を目指したい方
• Pythonによる多変量解析手法を体系的に習得したい方
• 多変量解析を学ぶ上で、生成AIを活用した新しい学習方法を体験したい方
• 生成AIを「答えを出す道具」ではなく「学習パートナー」として活用したい方
• 場当たり的なプロンプト入力ではなく、再現性・汎用性のあるプロンプト生成法を学びたい方
• 業務や教育で繰り返し活用できる「良いプロンプト」を身につけたい方

◆キーワード

生成、AI、ChatGPT、データ、多変量解析、回帰、主成分、因子、分析、Python

担当講師

名古屋大学　名誉教授　工学博士　古橋 武　氏

＜ご専門＞ソフトコンピューティング，感性工学
＜学協会＞日本知能情報ファジィ学会

セミナープログラム（予定）

1．導入
1-1．セミナーの目的と概要
1-2．生成AI時代における学習と実践の革新
1-2-1．従来のテキスト学習との違い
1-2-2．AIパートナード学習とは何か
（1）ChatGPTを活用した主体的・能率的な学びの流れ
（2）「答えを聞くAI」から「一緒に考えるAI」へ

2．生成AI×プロンプト設計・生成
2-1．良いプロンプト・悪いプロンプトの違い
2-2．「テンプレート型プロンプト」の設計・生成とは

3．ChatGPTで多変量解析の学習と実践
3-1．ChatGPT×回帰分析
3-1-1．単純回帰と多重回帰の基本概念
3-1-2．データの前処理：ChatGPTによるデータクレンジングと変換
3-1-3．解析の実行：Pythonスクリプトの生成とモデルの評価
3-1-4．解析結果の評価：統計的妥当性とモデルの適合度の確認
3-1-5．結果の解釈：ChatGPTによる解釈ガイドライン
3-2．ChatGPT×主成分分析
3-2-1．次元削減の理論と実用性
3-2-2．データの前処理：標準化と変換技術へのChatGPT活用
3-2-3．解析の実行：主成分分析スクリプトの生成と負荷量の評価
3-2-4．解析結果の評価：主成分の寄与率と解釈の確認
3-2-5．結果の解釈：主成分得点の解釈と視覚化
3-3．ChatGPT×因子分析
3-3-1．因子モデルの基本概念
3-3-2．データの前処理：データの適合度確認
3-3-3．解析の実行：Pythonスクリプトの生成
3-3-4．解析結果の評価：因子負荷量・得点の確認
3-3-5．結果の解釈：モデルの視覚化と因子の意味づけ

公開セミナーの次回開催予定

開催日

【LIVE配信】2026/5/25（月） 10:30～16:30

【アーカイブ配信】5/27～6/3

開催場所

【WEB限定セミナー】※会社やご自宅でご受講下さい。

受講料

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）

会員（案内）登録していただいた場合、通常1名様申込で55,000円（税込）から

• 1名で申込の場合、49,500円（税込）へ割引になります。
• 2名同時申込で両名とも会員登録をしていただいた場合、計55,000円（2人目無料）です。

ライブ配信とアーカイブ配信（見逃し配信）両方の視聴を希望される場合は、会員価格で1名につき55,000円（税込）、2名同時申込で66,000円（税込）になります。メッセージ欄に「ライブとアーカイブ両方視聴」とご記入下さい。

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LIVE配信のご案内

こちらをご参照ください

備考

• 本セミナーは「Zoom」を使ったWEB配信セミナーです。

• セミナー資料はPDFで事前にお送りします。セミナー資料の無断転載、二次利用や講義の録音、録画などの行為を固く禁じます。この点にご了承の上、お申し込みください。

お申し込み方法

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★【LIVE配信】、【アーカイブ配信】、【LIVEとアーカイブ両方視聴】のいずれかから、ご希望される受講形態をメッセージ欄に明記してください。