GoogleGemini3plus×Workspaceで実現する生成AIによる統計解析・データ分析

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!

 

2026年3月6日(水)10:00~16:00

【アーカイブ(録画)配信】
 2026年3月17日(火)まで申込み受付(視聴期間:3/17~3/27)

【項目】※クリックするとその項目に飛ぶことができます

    セミナー趣旨

    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。

    セミナープログラム

    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】 

     
     

     

     

    セミナー講師

    東京情報大学 非常勤講師 嵜山 陽二郎 氏



    セミナー受講料

    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〕

    主催者

    開催場所

    全国

    受講について

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    開催日時


    10:00

    受講料

    55,000円(税込)/人

    ※本文中に提示された主催者の割引は申込後に適用されます

    ※銀行振込

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