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)
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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