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生成AIは、コードの作成や修正、結果の解釈、文書化まで、データ分析のさまざまな工程を支援するようになり、自らコードを書いて実行し、結果を見て修正する「AIエージェント」も使えるようになりました。一方で、任せる範囲が広がるほど、分析の過程で何が起きたかを人が追いにくくなります。AIが書いたコードはエラーなく動いても、分析の目的と異なる前提で集計していることがあります。また、分析の途中で使うAIの出力は、外部から取得したデータと同じように、モデルの更新によって知らないうちに変わることがあります。
本セミナーでは、RとPythonの両方を実行できる統合開発環境Positronを軸に、生成AIによる支援の種類と使い分け、料金や利用上限との付き合い方を整理します。次に、どの工程をAIに任せ、AIが行った作業と分析結果の妥当性をどう確かめるかを、講師の運用例と失敗例をもとに解説します。最後に、「記録から再計算できるか」「再実行しても結論が保たれるか」「結果が正しいか」を区別して再現性を評価する考え方を、講師の研究を例に議論します。講師によるデモを交えて進めます。
以下のうちいずれかに、申込後速やかにお振り込みください。
口座番号: ００１８０-０-５３７３７４
【口座名義】日本計算機統計学会
※他の金融機関からの振り込みは以下の通りです。
三菱UFJ銀行 青山支店
普通口座 ５２８４３２４
【口座名義】 日本計算機統計学会
お問い合わせは日本計算機統計学会 企画理事 セミナー担当 seminar★jscs.or.jp （★を@に変えてください）までお願いします。
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