生成AIデータ分析コース

学習内容

日常の業務で発生する5つのケースに沿って、生成AIを使ったデータ分析の方法を学びます。

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  売上分析・
  改善案の提案

  
  

  前年より売上が減少。変化が起きた商品や地域を把握し、
  上司に今後の対応を説明したい。

  分析

  生成AIを使って商品・地域・顧客層・月ごとに売上を比較し、減少が集中する箇所を見つけます。件数や合計も元データと照合します。

  報告・提案

  判明した売上の変化と、その原因についての仮説を分けて報告。確認すべき点を示し、改善に向けた対応を提案します。

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  顧客
  アンケートの分析

  
  

  顧客アンケートに多くの意見が集まった。内容を整理し、
  どの要望や不満から対応すべきか決めたい。

  分析

  生成AIで要望や不満などのコメントを分類・集計し、顧客の声の傾向を読み解きます。分類結果が回答内容を正しく反映しているかも確認します。

  報告・提案

  回答数だけでなく、要望や不満の内容、顧客への影響も踏まえ、対応の優先順位を提案します。分析結果をもとに、その判断の根拠を説明します。

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  離職率の改善

  
  

  部署によって離職率に差がある。人材定着に向けて、
  どの社員層から対策を考えるべきか把握したい。

  分析

  生成AIで部署・入社からの年数・入社経路別に集計し、離職率と人数を比較します。人数が少ない層の結果にも注意して読み解きます。

  報告・提案

  離職が集中している社員層を示し、定着施策を優先する対象を提案。割合だけでなく人数も添えて報告します。

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  予算配分の
  見直し

  
  

  予算の総額は変えずに配分を見直したい。広告や研修など、
  どの費目に予算を振り分けるか判断したい。

  分析

  生成AIを使い、店舗別の売上と広告費・研修時間などの相関を確認します。外れ値や、ほかの要因が影響していないかも調べます。

  報告・提案

  関係の強さだけで効果を断定せず、予算の配分案を作成。小規模に試すなど、効果を確かめる方法も提案します。

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  営業先の優先順位を
  決める分析

  
  

  見込み顧客は多いが、営業に使える時間は限られている。
  どの顧客を優先するか、根拠をもって決めたい。

  分析

  生成AIで回帰分析を行い、顧客が契約する可能性と契約金額を予測します。予測の精度や、分析に使った条件を確かめます。

  報告・提案

  予測結果を判断材料に、優先して営業する顧客を提案。予測の前提や誤差の目安も示し、営業方針を説明します。

各ケースには、コースで配布するデータを使った演習と解説が含まれます。