開催概要

日時	①2026年12月17日（木）13:00–17:00 ②2026年12月21日（月）13:00–17:00 各回とも入室開始 12:50〜（予定）
形式	オンライン開催 ※接続方法・URLはお申込み後にご案内します
参加費	1名 50,000円（税別）
定員	30名（最少催行人数10名）
申込締切	①12/17開催分：2026年11月17日（火） ②12/21開催分：2026年11月20日（金）
主催	株式会社STANDARD

生成AIの登場により、集計や可視化のハードルは大きく下がりました。一方で、何を明らかにするのか、どのデータをどの切り口で見るのかが曖昧なままでは、AIに分析を任せても価値ある結論にはたどり着けません。

本講座では、データ分析の成否を左右する「設計」と「切り口」に焦点を当てます。表面的な事象から解くべき課題を見極め、原因仮説を構造化し、その仮説を証明・反証する分析へ落とし込む一連の思考法を学びます。

ケースワークでは生成AIを活用し、探索的データ分析を効率化。AIを単なる集計ツールではなく、仮説を広げ、分析の切り口を磨く「思考のパートナー」として使う方法を身につけます。

本講座の3つの特徴

この講座で持ち帰るもの

• 分析の出発点となる「課題設定」の型
  問題を理想と現状のギャップとして捉え、表面的な事象ではなく、意思決定に必要な論点を定めます。
  
• 分析の切り口を生み出す論理的思考
  なぜなぜ分析、ロジックツリー、MECE、仮説思考を使い、原因を構造化して見るべき軸を洗い出します。
  
• 生成AIを用いた探索的データ分析
  AIにデータを渡して傾向や異常を素早く探り、出力を鵜呑みにせず、業務知識と照合して仮説を磨く方法を学びます。
  
• 施策の妥当性を示す分析設計
  結論・根拠・必要な事実をピラミッド構造で整理し、必要なデータと分析方法を逆算できる状態を目指します。

プログラム

#	アジェンダ	内容
1	データ分析の全体像	分析の目的は「分析」ではなく意思決定／課題設定から施策提言までの流れ／生成AI時代に人が担うべき役割
2	課題設定と原因仮説	問題と課題の違い／なぜなぜ分析／ロジックツリーとMECE／限られた情報から仮の答えを置く仮説思考
3	生成AIによる探索的分析	仮説探索型と仮説検証型の違い／探索的データ分析（EDA）の要諦／生成AIによる傾向・異常・差分の発見／出力検証の注意点
4	施策と根拠仮説	結論・根拠・分析をつなぐピラミッド構造／仮説検証
5	ケースワーク・振り返り	顧客対応業務の手戻り・再対応を題材に、原因仮説、分析の切り口、施策の方向性、分析設計を一連で検討／共有・質疑応答

※内容・時間配分は予定であり、当日の進行状況により変更となる場合があります。途中に適宜休憩を挟みます。

こんな方におすすめ

• たくさんのデータがあるが、何をどのように活用すればいいか迷う方
• データ分析を任されたものの、何から着手すべきか迷う方
• 生成AIをデータ分析へ活用し、分析作業と仮説探索を効率化したい方
• 分析結果を、具体的な施策や意思決定につなげたい企画・事業部門の方
• 部下やチームのデータ分析力を高めたいDX・データ活用推進担当者の方

ご参加にあたっての注意事項

1. 受講環境：オンライン会議と指定の生成AIサービスを利用できるPC、安定したインターネット環境をご用意ください。
2. 最少催行人数に満たない場合は、開催を中止または延期する場合があります。中止・延期の際は開催日の10営業日前までにご連絡します。
3. 講座内容の録音・録画・撮影、および教材の無断転載・再配布はご遠慮ください。
4. 同業他社の方、個人の方など、主催者の判断により参加をお断りする場合があります。
5. 講師の急病、自然災害等のやむを得ない事情により、日程変更または中止となる場合があります。
6. お申込みにあたっては、プライバシーポリシーをご確認ください。