研究開発や品質管理の現場では実験そのものだけでなく、データ整理やレポート作成に多くの時間が費やされています。本講座では生成AIを活用したデータ集計、評価、グラフ作成、考察文作成までの一連の流れを実践的に解説。ExcelやCSVデータを活用しながらAIを安全かつ効果的に利用するための注意点やレビュー方法も学べる実務直結型の講座です。

生成AIによる実験データの評価・グラフ化とレポート作成

株式会社エンジニアリングサムライ 代表取締役 坂東 大輔氏

https://www.engineering-samurai.com/
弊社は「神戸最強のITコンサルタント」を自負。代表である講師は技術士(情報工学部門)、情報処理安全確保支援士、中小企業診断士、ITストラテジストなど資格31種、著書4冊、IT業界歴22年を誇り「IT経営(DX)」のエキスパート。専門分野はUX(User Experience)、ローカライズ(技術翻訳)、オフショア開発(ブリッジSE)、情報セキュリティ、クラウドサービス、データベース、ネットワーク、プログラミング（C, C++, Java, C#, Perl, PL/SQL等）、技術経営（MoT）、人工知能(AI)、IoT (Internet of Things)。「教育(セミナー＆講演)」「ITと経営のコンサルティング」「書籍出版(執筆＆プロデュース)」事業で不動の実績を誇る。ベストセラーである「図解即戦力 IoT開発がこれ1冊でしっかりわかる教科書」(技術評論社)の著者。

＜習得知識＞
①生成AI・関連ツールの特徴を理解し、実験・試験データ処理に適切に活用する。
②Excel・CSVデータをAIに読み込ませ、整理・集計・評価・グラフ化を行う。
③表やグラフから結果を読み取り、考察・結論を含むレポートの素案を作成する。
④再利用できるプロンプトや出力チェック方法を身につけ、自社業務への導入・活用につなげる。


＜対象
・研究開発部門の技術者・研究者
・製品評価・試験評価の担当者
・品質保証・品質管理部門の担当者
・検知器、センサ、計測機器などの開発担当者
・実験データの集計・グラフ化に時間を要している方
・試験レポート作成業務を効率化したい方
・ExcelやCSVのデータ処理を効率化したい方
・生成AIを技術業務に活用したいが、具体的な方法が分からない方
・生成AIを使用したことはあるが、期待した結果が得られていない方
・生成AIの技術業務への適用範囲と注意点を知りたい方


＜到達目標＞
データ分析の基本的な考え方と統計手法を理解し、研究開発や品質改善に活用できるようになる。


＜プログラム
第一部：実験・試験業務における生成AI活用の基礎　13:00～14:10
1．生成AIの基礎と技術業務への活用
1.1 生成AIとは何か
1.2 従来型のAIと生成AIの違い
1.3 生成AIが得意な作業と不得意な作業
1.4 実験・試験業務で生成AIを活用できる場面
1.5 データの整理からレポート作成までの業務フロー
1.6 生成AI導入前後の業務プロセスの違い
1.7 人間が行う作業とAIに任せる作業の分担
1.8 生成AIを利用することで期待できる効果

2．生成AIおよび関連ツールの選び方
2.1 ChatGPTの特徴
2.2 Microsoft Copilotの特徴
2.3 Google Geminiの特徴
2.4 Claudeなど、その他の生成AIの特徴
2.5 無料版と有料版の違い
2.6 Excelと生成AIの組み合わせ
2.7 Pythonと生成AIの組み合わせ
2.8 文章生成AIとデータ分析ツールの使い分け
2.9 自社の環境に適したツールを選ぶポイント

3．生成AIを技術業務で使用する際の注意点
3.1 生成AIは常に正しい回答を出すわけではない
3.2 ハルシネーションとは何か
3.3 数値計算や統計処理に関する注意点
3.4 データの読み違い、列の取り違い、単位の誤認識
3.5 根拠のない評価や考察が生成されるリスク
3.6 機密情報、製品情報、顧客情報の取り扱い
3.7 学習利用、データ保存、利用規約の確認
3.8 AIの出力結果に対する人間のレビュー
3.9 入力データ、指示、出力結果の記録
3.10 社内ルールや運用体制を整備する際のポイント

4．実験データを扱うためのプロンプトの基本
4.1 プロンプトとは何か
4.2 AIに役割と目的を与える
4.3 データの意味、項目、単位を説明する
4.4 評価基準や判定条件を具体的に示す
4.5 作業手順を段階的に指示する
4.6 表、グラフ、文章などの出力形式を指定する
4.7 不明な内容を推測させない指示方法
4.8 計算過程や判定根拠を示させる方法
4.9 AIに確認事項を質問させる方法
4.10 良い指示と悪い指示の比較

第二部：生成AIによる実験データの整理・評価・グラフ化　14:20～15:30
5．実験データの読み込みと内容確認
5.1 Excel、CSVデータを生成AIに読み込ませる
5.2 表形式データの構造をAIに説明する
5.3 各列の意味と単位を確認する
5.4 データ件数、測定期間、測定間隔を確認する
5.5 データの概要をAIに説明させる
5.6 データを読み込ませる前に確認すべきこと
5.7 大量データを扱う場合の注意点
5.8 PDFや画像に含まれる表を扱う場合の注意点

6．データの整理と前処理
6.1 不要な行や列の特定
6.2 データの並べ替えと抽出
6.3 日付、時刻、経過時間の整理
6.4 単位と小数点桁数の統一
6.5 欠損値の確認
6.6 重複データの確認
6.7 入力ミスや異常な数値の候補抽出
6.8 外れ値と異常値の違い
6.9 複数ファイル・複数シートのデータ統合
6.10 比較しやすいデータ形式への変換

7．実験データの集計と基本的な評価
7.1 最大値、最小値、合計値、平均値の算出
7.2 中央値、範囲、分散、標準偏差の算出
7.3 条件別、試料別、ロット別の集計
7.4 測定値と基準値・設計値・目標値との比較
7.5 差分、変化量、変化率の算出
7.6 上限値・下限値・許容範囲との照合
7.7 複数回の試験結果の比較
7.8 データのばらつきの確認
7.9 傾向や変化点の抽出
7.10 評価結果を一覧表にまとめる
7.11 適合・不適合判定をAIに行わせる場合の注意点

8．実験データのグラフ化
8.1 データに適したグラフの選び方
8.2 折れ線グラフによる時系列変化の表示
8.3 棒グラフによる条件別・試料別比較
8.4 散布図による二つの測定項目の関係表示
8.5 ヒストグラムによるデータ分布の確認
8.6 箱ひげ図によるばらつきの比較
8.7 複数系列の比較グラフ
8.8 基準値、上限値、下限値の表示
8.9 エラーバーの基本的な考え方
8.10 グラフのタイトル、軸、単位、凡例の設定
8.11 読み手に誤解を与えないグラフ表現
8.12 Excelでグラフを作成する方法
8.13 Pythonでグラフを作成する方法
8.14 AIが作成したグラフを人間が確認するポイント

9．データ処理・グラフ化のデモ
9.1. ExcelまたはCSVデータの読み込み
9.2. データの項目・単位・件数の確認
9.3. 欠損値・重複・異常値候補の確認
9.4. 条件別の基本統計量の算出
9.5. 基準値または許容範囲との比較
9.6. 複数条件の比較
9.7. データに適したグラフの提案
9.8. グラフ作成に必要な手順やプログラムの生成
9.9. 集計結果とグラフの確認
9.10. 評価結果一覧表の作成

第3部：生成AIによる試験レポート作成と業務の標準化　15:40～16:50
10．実験・試験結果を文章化する
10.1 数値やグラフから事実を抽出する
10.2 結果を簡潔な文章にまとめる
10.3 条件間の違いを文章化する
10.4 時系列データの変化を文章化する
10.5 最大値、最小値、平均値、ばらつきを記述する
10.6 基準値や許容範囲との比較結果を記述する
10.7 表やグラフに対応した説明文を作成する
10.8 専門用語や表現を統一する
10.9 冗長な文章を簡潔にする
10.10 技術文書として適切な表現に校正する

11．試験レポートの作成
11.1 試験レポートの一般的な構成
11.2 試験目的の文章作成
11.3 試験条件・試験方法の整理
11.4 使用機器・試料・環境条件の整理
11.5 評価基準・判定基準の記載
11.6 試験結果一覧表の作成
11.7 グラフの説明文作成
11.8 結果の要約
11.9 考察の素案作成
11.10 結論の作成
11.11 今後の課題・追加確認事項の整理
11.12 Word、Excel、PowerPoint向けの構成案作成
11.13 既存のレポート様式に合わせた文章作成

12．「結果」「考察」「結論」を正しく分ける
12.1 結果として記載する内容
12.2 考察として記載する内容
12.3 結論として記載する内容
12.4 測定事実と推測を区別する
12.5 相関関係と因果関係を混同しない
12.6 根拠のない原因推定を防ぐ
12.7 AIが提示した仮説を検証する
12.8 追加試験の候補をAIに提案させる
12.9 AIの考察を採用する際の確認事項

13．AIが作成したレポートのレビュー
13.1 元データと記載数値の照合
13.2 表と本文の整合性確認
13.3 グラフと本文の整合性確認
13.4 単位、小数点、桁数の確認
13.5 試験条件や評価基準の記載漏れ確認
13.6 適合・不適合判定の根拠確認
13.7 事実と推測の区別
13.8 過剰な断定表現の確認
13.9 レポート確認用チェックリストの作成

14．プロンプトと作業手順のテンプレート化
14.1 毎回使用できる基本プロンプトを作る
14.2 試験条件だけを差し替える方法
14.3 データ項目や評価基準を変数として扱う
14.4 出力する表の形式を固定する
14.5 作成するグラフの体裁を統一する
14.6 レポートの章立てを標準化する
14.7 評価とレポート作成を段階的に実行する
14.8 複数のプロンプトを作業手順として整理する
14.9 AI出力の確認工程を組み込む
14.10 チームでプロンプトを共有・改善する

15．実験データ処理業務への導入方法
15.1 現在の業務フローを可視化する
15.2 時間がかかっている作業を洗い出す
15.3 生成AIを適用しやすい作業を選ぶ
15.4 小規模なデータで試行する
15.5 効果とリスクを評価する
15.6 人間による確認・承認工程を設ける
15.7 利用ルールと禁止事項を定める
15.8 プロンプトと作業手順を標準化する
15.9 効果を測定しながら対象業務を拡大する
15.10 完全自動化ではなく半自動化から始める

16．総合デモ
16.1. 生データの読み込み
16.2. データ内容と単位の確認
16.3. 欠損値・異常値候補の確認
16.4. データの整理・集計
16.5. 基本統計量の算出
16.6. 条件別・試料別の比較
16.7. 基準値や許容範囲との照合
16.8. グラフの選択と作成
16.9. 結果の文章化
16.10. 考察と結論の素案作成
16.11. 試験レポート形式への整理
16.12. AI出力のレビューと修正