生成AIとExcelを用いた統計解析の実践手法を解説します。プロンプト設計を習得し、シミュレーションを通じて統計的判断の本質を体験的に理解します。AI出力を適切に検証し、業務の意思決定に直結する統計スキルを最短で養う実践型講座です。

製造・開発現場のための生成AI活用・統計解析実践

～AIシミュレーションで身につける統計的思考と実践力～

名古屋大学 名誉教授 古橋 武先生

【略歴】2004年度より名古屋大学大学院工学研究科教授を務め、2021年度から2022年度まで同大学国際機構特任教授を歴任。日本知能情報ファジィ学会名誉会員。【職務・研究内容】ソフトコンピューティング、感性工学、データ解析を専門とする。【主な著書】『統計・多変量解析とソフトコンピューティング（改訂版）』（共立出版、2014年） 『多変量解析の基礎 I～IV』（Amazon Kindle版）

1．生成AI×Excelによる統計解析環境の構築（30分）
　① 生成AIに「正しい手順」を踏ませるプロンプト設計（メタ・プロンプティング）
　② Excelシミュレーションシートの自動生成（乱数・検定・可視化）
　③　AI出力の検証方法（Excelを“検証装置”として使う）
　④　本講座の基本フロー：AIで作る → Excelで検証 → 判断する

2．確率・分布を「作って理解する」（45分）
　①　乱数生成シートをAIに作らせる
　②　サンプルサイズと分布形状の関係を実験
　③　平均・分散の分布の意味をシミュレーションで確認
　④　中心極限定理の体験的理解

3．AI生成Excelシミュレーションによるt検定の理解（60分）
　①　t検定シートの構築（AI生成＋Excel検証）
　②　p値の意味の理解
　③　Student / Welchの使い分けを実験で理解
　④　サンプルサイズとp値の関係（ビッグデータ問題）

4．多重比較・分散分析を「失敗から学ぶ」（75分）
　①　多重比較シミュレーションをAIで構築
　②　「有意差の乱発」を再現
　③　Bonferroni補正の効果を検証
　④　ANOVAの構造を“分散の分解”として理解
　⑤　F値の意味をシミュレーションで把握

5．AI時代の統計活用とまとめ（30分）
　①　AIを活用した統計結果の解釈
　②　AIによるレポート生成と修正
　③　質疑応答