生成AI(ChatGPT)の活用による多変量解析(回帰分析・主成分分析・因子分析)入門【実演解説付】～背景や手法の本質を理解し、結果の正誤を自ら検証する力を養う～

セミナー趣旨

  生成AIの進化により、多変量解析はより身近かつ迅速に実行できるようになりましたが、結果の妥当性を判断するための基礎知識の重要性は増しています。
  本講座では、ChatGPTを用いた革新的学習法を紹介し、その手法に沿って回帰分析・主成分分析・因子分析の基礎理論およびPythonによる実践を取り扱います。特に、AIが生成するコードや解釈をただ受け入れるのではなく、背景や手法の本質を理解し、結果の正誤を自ら検証する力を養うことを重視します。限られた時間内で初心者にも理解しやすい構成とし、参加者が主体的・能動的に質問を行いながらスキルを習得するプロセスを体験できることを目指します。

必要な予備知識

■本テーマ関連法規・ガイドラインなど
・個人情報保護法（統計解析時のデータ取り扱い)
・AI倫理ガイドライン（AI活用によるバイアスや誤用防止）
・研究データ管理指針（再現性やデータ保存に関する基本事項）

習得できる知識

・ChatGPTを用いた革新的学習法
・回帰分析、主成分分析、因子分析の基本概念と理論的背景の理解
・ChatGPTを活用したコード生成、結果解釈のポイント
・Pythonによる各手法の実装手順
・解析結果の統計的妥当性確認や可視化方法の習得
・生成AIの利点と限界を理解し、自ら検証・判断するための思考法

セミナープログラム

1. 導入（20分）
　・目的・概要説明
　・ChatGPT活用フロー紹介と簡単実演
　・質疑応答
2. 回帰分析（60分）
　・概念説明
　・ChatGPTに理論解説依頼＋コード生成依頼
　・実演：単回帰、多重回帰、多重共線性、変数選択
　・モデル評価・解釈依頼
　・質疑応答
 （休憩5分）
3. 主成分分析（60分）
　・概念説明
　・ChatGPTに理論解説依頼＋コード生成依頼
　・実演：標準化、主成分得点、主成分負荷量、可視化
　・解釈依頼
　・質疑応答
（休憩5分）
4. 因子分析（60分）
　・概念説明
　・ChatGPTに理論解説依頼＋コード生成依頼
　・実演：因子数決定、因子負荷量推定、因子得点推定、可視化
　・解釈依頼
　・質疑応答
（休憩5分）
5. まとめ・質疑応答（25分）
　・質疑応答
　・振り返りとポイント整理
　・今後の学習指針

＊途中、小休憩を挟みます。

■講演中のキーワード
・生成AI
・ChatGPT
・多変量解析
・回帰分析
・主成分分析
・因子分析 

セミナー講師

 名古屋大学 名誉教授 工学博士    古橋 武 氏

■ご経歴
【主経歴】
2004年度　名古屋大学 大学院・工学研究科 教授
2021年度～2022年度　名古屋大学 国際機構 特任教授
■ご専門および得意な分野・ご研究
・ソフトコンピューティング
・データ解析
・各種統計学
■本テーマ関連学協会でのご活動
・日本知能情報ファジィ学会

セミナー受講料

【オンライン受講（見逃し視聴なし）】：1名 46,200円(税込（消費税10％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき35,200円

【オンライン受講（見逃し視聴あり）】：1名 51,700円(税込（消費税10％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき40,700円

＊学校法人割引：学生、教員のご参加は受講料50％割引。

受講について

• 配布資料はPDF等のデータで送付予定です。受取方法はメールでご案内致します。
  （開催1週前～前日までには送付致します）
  ※準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申し込みをお願い致します。
  （土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。）
• 受講にあたってこちらをご確認の上、お申し込みください。
• Zoomを使用したオンラインセミナーです
  →環境の確認についてこちらからご確認ください
• 申込み時に（見逃し視聴有り）を選択された方は、見逃し視聴が可能です
  →こちらをご確認ください