学習パス・コース一覧へ戻る
学習パス
データパイプライン構築:AIで自動化するETL・データ統合の設計図
散在するデータソースを一元化する。AIがETL(抽出・変換・格納)のロジック設計、データ品質チェック、パイプラインの監視・アラートを支援。分析者が「分析に集中できる」データ基盤の構築方法を学びます。
15 コース
無料で受講
AI全般
データ分析・Excel
ワークフロー自動化
応用
データパイプライン
データアナリスト
このパスのコース
順番に受講することで、体系的にスキルを習得できます。
1感情分析・テキストマイニング:文章データからインサイトを抽出
レビュー、問い合わせ、SNS投稿などのテキストデータをAIで感情分析。ポジティブ/ネガティブの傾向やキーワード頻出パターンを可視化します。
基本統計分析:平均・中央値・標準偏差をAIで理解する
統計の基礎概念をAIと対話しながら学ぶ。自分の業務データに適用し、数字の「意味」を読み解く力を身につけます。
AIに聞くExcel:関数・ピボット・グラフの操作をAIに教わる
VLOOKUPやピボットテーブルの作り方をAIに質問して学ぶ。「やりたいこと」を伝えるだけで最適な関数や操作手順を教えてもらう方法を習得します。
KPI設計とモニタリング基盤:AIで構築する全社パフォーマンス管理
何を測るか、どう測るか。KPIツリーの設計、データ自動集約、異常値アラートで全社パフォーマンスを可視化するモニタリング基盤を構築します。
データの可視化:AIでグラフ・チャートの最適な見せ方を選ぶ
棒グラフ・折れ線・円グラフ・散布図のどれを使うべきか。データの性質と伝えたいメッセージに応じた最適な可視化手法をAIに提案させる方法を学びます。
異常値・外れ値の検出:AIで見つけるデータの異常パターン
不正取引、設備異常、品質問題などの予兆をデータから検出するAI活用法。正常パターンからの逸脱を自動でアラートする仕組みを学びます。
業務プロセスの棚卸し:AI自動化の候補を見つける
自分の業務を「入力→処理→出力」で分解し、AIに任せられるタスクを特定。自動化の優先順位を決めるフレームワークを学びます。
マルチステップ自動化:AIで繋ぐ複数タスクのフロー設計
単発のタスク処理から、連鎖する「流れ」の自動化へ。入力→処理→出力→次のタスクへの連携を設計するワークフロー構築法を学びます。
マルチAI連携:複数ツールを組み合わせたワークフロー設計
Claude+画像生成AI+データ分析ツールなど、複数のAIを連携させて複雑なタスクを自動化するワークフロー設計の方法を学びます。
レポート・ダッシュボード解説文のAI自動生成
データ分析結果やKPIダッシュボードの「解説コメント」をAIが自動生成。数字の裏にある示唆を言語化するレポーティング術を習得します。
データクレンジングの基礎:AIで汚いデータを整える
欠損値、重複、表記ゆれ、フォーマット不統一。AIを使ってデータの品質問題を検出・修正するクレンジングの基本を学びます。
AIで作るピボット分析:クロス集計と多角的データ探索
大量のデータを多角的に集計・分析するピボット分析をAIの支援で実行。「月別×地域別の売上」などの複雑な集計を簡単に実現します。
予測分析入門:過去データから未来を推定するAI活用
過去のトレンドから将来の数値を予測する基本的な手法。需要予測、売上予測、在庫予測などに応用できる予測分析の入門知識を学びます。
顧客セグメンテーション:AIでデータから顧客群を分類する
購買行動、属性、エンゲージメントに基づいて顧客を自動分類。AIを使ったセグメンテーションでマーケティング精度を高める方法を学びます。
ダッシュボード設計の基本:KPIの選定から見せ方まで
何を測り、誰に、どう見せるか。ダッシュボード設計の基本原則と、AIを使って効果的なモニタリング画面を構築する方法を学びます。