ビジネスパーソン・分析初心者を対象にした
Excel×生成AIによるビジネスデータ分析方法を
１日で習得する講座です。
1日で学ぶExcel× Copilotによる ビジネスデータ分析講座
講座の特長
●DX推進を担うビジネスパーソン・初心者向けの講座です。
●新入社員、文系一般社員、DX初心者、管理者にも対応しています。
●ExcelとMicrosoft365 Copilotを活用し、データ整理・可視化・分析結果の解釈まで実践的に学習。
●分析のしくみの理解と実務データによる演習により、基本的分析スキルの習得を目指します。
※受講にはMicrosoft365環境が必要です。Microsoft365 Copilotを使ったことがない方も、基本操作から確認しながら進めます。
講座の概要
ビジネスにデータを活用するための必須知識、データ分析の考え方と、用いるべき手法について学び、データ分析の本質の理解、実践力の習得を目指します。
データ分析初心者の方を対象に、分析のためのEXCELの基本的操作方法からCopilotを活用した効率的な分析プロセスを体験します。
実際のビジネスデータを用いたハンズオンによる事例演習により実務に役立つ基本的なデータ分析力を養成します。
講座の進め方
- 講義とハンズオン演習で実践的に学習 講師と受講者のコミュニケーションを重視しながら、講義だけでなく、Excelを操作するハンズオン演習を豊富に行います。
- オンライン・オンデマンドでも質問しやすい形式 オンデマンド受講の場合でも、リアルタイムチャット機能を活用し、ライブ感のある講座として進めます。
- Excel・Copilot・データ分析の初心者にも対応 基礎から学習するため、Excel、Copilot、データ分析初心者の方でも安心して受講できます。
- ビジネスで使える分析手法を習得 ビジネスデータ分析に有効な分析手法について、実務データを用い基本的な分析方法を学びます。
受講料・受講時間・サポート
| 受講料 | 4万5,000円 |
|---|---|
| 受講時間 |
1日・6時間 |
| 受講方法 | オンデマンド受講 |
| サポート |
|
※カリキュラム内容・開催形式は変更となる場合があります。
講座カリキュラム
本講座では、ExcelとMicrosoft365 Copilotを活用しながら、
データ分析の基本から、相関分析・回帰分析までを1日で学びます。
データを整え、グラフで可視化し、特徴や関係性を読み取り、
分析結果を実務で説明できる状態を目指します。
Excel×生成AIで、基本から相関・回帰分析まで学ぶ1日講座
ビジネスで扱う売上データや顧客データなどを題材に、 Excelでの操作、Microsoft365 Copilotの活用、分析結果の読み取り方を実践的に学びます。
1日講座で学ぶ分析の流れ
Copilotの基本操作と注意点を理解します。
Excelで分析しやすい形にデータを整理します。
グラフを使って傾向や偏りを確認します。
平均やばらつきからデータを評価します。
相関・回帰分析で関係性や要因を考えます。
Copilotは「分析を進めるための相談相手」です
人が考えること
- 何を明らかにしたいのかを決める
- 分析結果が妥当か確認する
- 業務上の意味を考える
- 結果を判断や説明につなげる
Copilotが支援すること
- データの要約や特徴抽出を支援する
- 適切なグラフを提案する
- 分析結果の説明文を作成する
- 外れ値や確認点の気づきを補助する
詳細カリキュラム
1．生成AI（Microsoft365 Copilot）について
データ分析の基本的な流れと、Copilotを活用する際の考え方を学びます。
データ要約、特徴抽出、適切なグラフの提案、分析結果の説明文生成などを実践的に学びます。
問題を設定
要約を支援
妥当性確認
説明文生成
2．Excelの基本操作とデータ整理
分析に入る前に必要なExcel操作と、データ整理の基本を学びます。
データの傾向把握、異常値の検出、集計方法の提案など、データ整理を補助する使い方を学びます。
3．データの可視化と解釈
データの種類や目的に応じて適切なグラフを選び、結果を読み取る方法を学びます。
適切なグラフの提案、グラフの意味の説明、複数グラフの比較に活用します。
4．データの特徴の把握（基本統計量）
平均だけでなく、ばらつきや外れ値、分布の偏りを含めてデータを正しく評価します。
各代表値の算出と、その数値が何を意味するかの説明に活用します。
（ばらつき小）
（ばらつき大）
5．二群の関係について把握する（相関分析）
2つのデータの関係性を、散布図と相関係数を使って確認します。
関係性の説明、外れ値の影響の指摘、他に確認すべき要因の整理に活用します。
6．因果関係について検討する（回帰分析）
売上などの結果に対して、どの要因が関係しているのかを回帰分析で検討します。
重要な変数の特定、モデルの問題点の指摘、予測結果の解釈に活用します。
受講後にできるようになること
Excel操作や分析手法を「知っている」で終わらせず、業務の説明・報告・判断に使える状態を目指します。
問題設定、仮説立案、データ確認、分析、解釈までの基本的な流れを押さえられます。
並び替え、フィルタ、基本関数、ピボットテーブルを使い、分析しやすい形にデータを整えられます。
ヒストグラム、箱ひげ図、散布図、棒グラフ、折れ線グラフを目的に応じて使い分けられます。
平均、中央値、分散、標準偏差、四分位数などを使い、データの特徴を評価できます。
平均値だけに頼らず、ばらつきの大きさからデータの特性を正確に把握できるため、売上高、顧客等データに対する効果的な施策が打てます。
データ要約、グラフ提案、結果説明、確認点の整理などにCopilotを活用できます。
※セミナーの内容は変更される場合があります。
※セミナー終了後、希望される方にはご相談も可能です。
詳細カリキュラム
1日コース 詳細カリキュラム
1．生成AI（Microsoft365 Copilot）について
1.1 データ分析の流れ
問題設定、仮説立案、データ確認、分析、解釈までの基本プロセスを理解します。
1.2 Copilotの基本操作
データの要約、特徴抽出の指示方法
適切なグラフの提案を得る方法
分析結果の説明文を生成する方法
1.3 AI活用時の注意点
AIの誤り（ハルシネーション）の理解
分析結果の妥当性の確認方法
人間による解釈の重要性
2．EXCELの基本操作とデータ整理
2.1 基本操作
行・列の選択、並び替え、フィルタ、セル参照（相対・絶対参照）
2.2 分析に必要な基本関数
算術平均、中央値、最頻値、分散、標準偏差、四分位数
2.3 データの集計
条件指定カウント、ピボットテーブルによるクロス集計
2.4 Copilotによるデータ整理支援
データの傾向把握
異常値の検出
集計方法の提案
3．データの可視化と解釈
3.1 基本的なグラフの種類と用途
ヒストグラム（分布の把握）
箱ひげ図（外れ値の確認）
散布図（関係性の把握）
棒グラフ、折れ線グラフ（比較・推移）
3.2 グラフの選択と解釈
データの種類に応じた適切なグラフ選択と読み取り方法
3.3 Copilotによる可視化支援
適切なグラフの提案
グラフの意味の説明
複数グラフの比較
4．データの特徴の把握（基本統計量）
4.1 グラフの活用方法
箱ひげ図を用いて外れ値の有無についてチェックする。
ヒストグラムでデータ全体の偏りを把握する。
4.2 平均、バラツキについて（基本統計量）
バラツキ（分散、標準偏差）の計算方法
データの正しい評価方法（Z値、偏差値）
正規分布の正しい理解と活用方法
4.3 Copilotによる特徴把握
各代表値の算出と説明
5．二群の関係について把握する。（相関分析）
5.1 散布図の活用方法
散布図の正しい書き方、データの属性による散布図の正しい解釈方法について
－ 地域別広告費と売上高の関係について検討する。
5.2 積率相関係数、順位相関係数
相関係数のしくみと解釈の方法、外れ値との相関係数の関係について
－ 天候と来客数と売上高の関係について検討する。
5.3 偏相関係数（交絡要因）
交絡要因がある場合の相関係数と解釈の方法について
－ 地域別広告費と売上高の関係について検討する
－ 地域別の広告費、人口と売上高の関係について検討する
5.4 Copilotによる関係分析支援
関係性の説明
外れ値の影響の指摘
6．因果関係について検討する。（回帰分析）
6.1 回帰モデルのしくみ（従属変数、説明変数）
6.2 モデルのチェック方法（決定係数）
－ 駅前コンビニの乗降客数と売上高の関係に検討する
－ 訪問回数と成約件数について男女別に検討する
－ 売上高と、広告費、人口、DM発送数の関係について検討する
6.3 Copilotによる回帰分析支援
重要な変数の特定
モデルの問題点の指摘
予測結果の解釈
3日コース 詳細カリキュラム
1．生成AI（Microsoft365 Copilot）について
1.1 データ分析の流れ
問題設定、仮説立案、データ確認、分析、解釈までの基本プロセスを理解します。
1.2 Copilotの基本操作
データの要約、特徴抽出の指示方法
適切なグラフの提案を得る方法
分析結果の説明文を生成する方法
1.3 AI活用時の注意点
AIの誤り（ハルシネーション）の理解
分析結果の妥当性の確認方法
人間による解釈の重要性
2．EXCELの基本操作とデータ整理
2.1 基本操作
行・列の選択、並び替え、フィルタ、セル参照（相対・絶対参照）
2.2 分析に必要な基本関数
算術平均、中央値、最頻値、分散、標準偏差、四分位数
2.3 データの集計
条件指定カウント、ピボットテーブルによるクロス集計
2.4 Copilotによるデータ整理支援
データの傾向把握
異常値の検出
集計方法の提案
3．データの可視化と解釈
3.1 基本的なグラフの種類と用途
ヒストグラム（分布の把握）
箱ひげ図（外れ値の確認）
散布図（関係性の把握）
棒グラフ、折れ線グラフ（比較・推移）
3.2 グラフの選択と解釈
データの種類に応じた適切なグラフ選択と読み取り方法
3.3 Copilotによる可視化支援
適切なグラフの提案
グラフの意味の説明
複数グラフの比較
4．データの特徴の把握（基本統計量）
4.1 グラフの活用方法
箱ひげ図を用いて外れ値の有無についてチェックする。
ヒストグラムでデータ全体の偏りを把握する。
4.2 平均、バラツキについて（基本統計量）
バラツキ（分散、標準偏差）の計算方法
データの正しい評価方法（Z値、偏差値）
正規分布の正しい理解と活用方法
4.3 Copilotによる特徴把握
各代表値の算出
各代表値の説明
5．平均値の差について検討する。
5.1 平均値の差の検討（t検定）
t分布と正規分布の違いについて
サンプルサイズの異なる分析結果の比較には、有意確率ではなく効果量を用いる。
ビッグデータにおいては、有意確率はまったく参考にならない。
5.2 対応のある場合
対応の有無は、分析者が判断する。
対応データは、差に着目した分析である。
対応の有無を間違えると正しい分析結果は得られない。
－ 商品パーケージの好感度における男女の男女の違いについて検討する
－ 2種類のホームページのアクセス数の違いについて検討する
－ 商品説明の前後における理解度の違いについて調べる
5.3 Copilotによる分析支援
分析手法の選択補助
検定結果の解釈
6．二群の関係について把握する。（相関分析）
6.1 散布図の活用方法
散布図の正しい書き方、データの属性による散布図の正しい解釈方法について
－ 地域別広告費と売上高の関係について検討する。
6.2 積率相関係数、順位相関係数
相関係数のしくみと解釈の方法、相関係数の選択方法、外れ値との関係について
－ 天候と来客数と売上高の関係について検討する。
6.3 偏相関係数（交絡要因）
交絡要因がある場合の相関係数と解釈の方法について
－ 地域別広告費と売上高の関係について検討する
－ 地域別の広告費、人口と売上高の関係について検討する
6.4 Copilotによる関係分析支援
関係性の説明
外れ値の影響の指摘
7．二群以上の因果関係について検討する。（回帰分析）
注目する量（売上高等）と、それに影響を与えると思われる量的データ、説明変数が質的データ（男女…等）の場合の分析方法、及び外れ値がある場合の分析方法について学習します。
7.1 回帰モデルのしくみ（従属変数、説明変数）
7.2 モデルのチェック方法（決定係数）
7.3 ダミー回帰
－ 駅前コンビニの乗降客数と売上高の関係に検討する
－ 駅前コンビニの乗降客数、取扱品目数と売上高の関係について検討する
－ 訪問回数と成約件数について男女別に違いがあるか検討する
－ 外れ値を含むデータから売上高を予測する
－ 売上高と、広告費、人口、DM発送数の関係について検討する
－ 顧客別の売上実績、セールスマン数、広告宣伝費、商圏人口データから、売上高を予測するモデルを構築する
7.4 Copilotによる回帰分析支援
重要な変数の特定
モデルの問題点の指摘
予測結果の解釈
8．総合演習
具体的な複数の事例について、総合的視点から実践的に試行錯誤しながら分析します。
Copilotを活用した分析として、分析方針の相談、結果の解釈支援、改善案の提案に使用します。
箱ひげ図、ヒストグラムによる検討
データの外れ値、カテゴリー化、分布・正規性について検討します。
散布図行列による相互関係の検討
外れ値の把握、カテゴリー化について検討します。
相関行列による相互関係の検討
従属変数・説明変数間の相関関係、説明変数間の独立性について把握・検討します。
交互作用について
データ群の属性によるデータの分割により交互作用の有無について検討します。
回帰分析結果の解釈から回帰モデルの再構築
変数の再選択、カテゴリー化等、試行錯誤により最適モデルを求めます。
9．課題解決レポートの作成
課題の設定、分析手法の選定、的確な解釈体験から実務への実践能力を習得します。
課題の設定、分析データの検討、データの前処理、分析手法の選択、分析の実施、分析結果の解釈、レポートの作成
受講者各自が課題の設定から分析結果レポートを作成します。
講師は個別にアドバイスします。
作成されたレポートは、講師が個別に添削します。
よくある質問
- まったくの初心者ですが受講できますか？
- 初心者を対象としたカリキュラムです。
講座内容は自動的に収録されアーカイブは約1年間何度でも視聴でき、また受講中の質問、受講後の質問も何度でも可能ですので特に問題は無いと思います。 - オンラインによる受講でも問題ありませんか？
- オンライン受講でもライブ受講と同様に講義中の質問がリアルタイムに可能です。
また、繰り返しのアーカイブ受講及び講義後の質問も可能ですので、特に問題はありません。 - オンラインによる受講の方法について教えてください。
- お申込み後、事務局よりお送りするURLにログインすることで受講できます。
受講中は、講義の進行に合わせてPPT等説明画面、演習画面、ホワイトボード、講師画像が自動的に表示されます。
受講者の画像は表示されません。
講師への質問は、チャット機能を用いてリアルタイムに可能です。 - 講座で使用する資料、データ等はダウンロードできますか？
受講に必要な資料、データ等は、配信画面から直接ダウンロード可能です。- 実際に自社業務で使用するデータを演習でとりあげて頂くことは可能ですか？
- 講師の判断により可能です。事前にご相談ください。
- 自社向けに、別日程による開催は可能ですか？
- 5名以上の参加が見込まれる場合、事前のご相談により対応いたします。
- 社内研修に利用したいのですが、助成金は受けられますか？
お支払い方法
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・法人によるお申込みの場合は、締日払いも可能です。
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・領収書をご希望の場合は、お申込みフォーム備考欄に「宛名」をご記載ください。
