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カタログ/Tier 2 · Job Roles/Technology & Digital
AI+ データアナリスト cover
T2-29-JA · Tier 2 · Job Roles

AI+ データアナリスト

データを、より速く意思決定に結びつける

クエリから洞察へ——素早く、でも妥協はしない。

分析の依頼は増える一方、ステークホルダーからは「もう一つだけ切り口を」と求められ、複雑なクエリは分析そのものより書くのに時間がかかる――そんなデータアナリストの皆様に、本書はData Analyst Prompt Toolkitをお届けします。SQL生成、探索的データ分析(EDA)、モデルの文書化、ダッシュボード仕様、経営層向けインサイトレポートにそのまま使える32のテンプレートに加え、プロフェッショナルなデータ分析に求められるデータ分類、再現性、正確性の責任に基づいて設計されたAIセーフティのフレームワーク、TRACE Protocolを収録しています。AIエンジニアリング企業が執筆し、最初のクエリから実践に役立つ一冊です。

ティア
Tier 2 · Job Roles
カテゴリ
Technology & Digital
形式
ガイド
更新
Q4 2026
他のエディション
GlobalGlobal — Japanese
デジタル版
US$60
本書の中身
  • 32個の即戦プロンプト(市場で実証済み):SQL生成、データ品質評価、探索的分析、モデル文書化、ダッシュボード仕様書作成、経営者向け洞察レポート
  • TRACE Protocol——Tier分類、再現性、正確性ゲート、コンプライアンス、説明責任の5要素からなるフレームワーク
  • 複雑なSQLワークフロー:反復作業2時間分を25分に短縮——レビュー・編集も含めた完全なプロセス
  • 関係者とのコミュニケーション手法:「事実の発見 → だから何なのか → 提言 → 次の行動」を軸に構成
  • 30日間実践プラン——BIアナリスト、アナリティクスエンジニア、プロダクトアナリスト、マーケティングアナリスト、ファイナンスアナリスト、それぞれに対応
対象読者

ビジネス上の意思決定を支えるデータドリブンなインサイトの作成に直接の責任を負うデータアナリスト、BIアナリスト、アナリティクスエンジニア、レポーティングアナリスト、プロダクトアナリストの方々。主な役職はData Analyst、BI Analyst、Business Intelligence Analyst、Analytics Engineer、Reporting Analyst、Product Analyst、マーケティングアナリスト、オペレーションアナリスト、データを中心に扱う財務アナリストなどです。分析分野での実務経験は2~8年。金融サービス、テクノロジー、小売、医療、EC、行政、プロフェッショナルサービス、マーケティングなど幅広い業種で働いています。日々の業務は、SQLクエリの作成、レポートやダッシュボードの構築、データセットのクリーニングと変換、探索的・統計的分析、トレンドやパターンの特定、ステークホルダーへの発見の共有、手法の文書化、そしてデータエンジニアやビジネス側との要件のすり合わせまで多岐にわたります。

その他の対象:生産性を高めたい、経験2年以内のジュニアデータアナリストの方々。分析部門のマネジメントやデータサイエンスへの転身を考え、より戦略的な業務にAIを活かしたいシニアアナリスト。データアナリストの肩書きはなくても、分析業務を多く担うビジネスアナリスト。

身につくこと
  • Data Analyst Prompt Toolkitを、SQL生成、データ品質評価、探索的分析、モデルの文書化、ダッシュボード仕様の作成、インサイトの伝達を含む6種類以上の定常的な分析業務に適用し、プロフェッショナル水準の成果物を大幅に短い時間で作成できる。
  • AIとのやり取りの前にTRACE Protocolでデータセットを分類し、4つのデータ階層とそれぞれの取り扱い要件を正しく判別できる。
  • AIを使ってステークホルダー向けインサイトレポート、データ品質評価、モデルの手法文書を作成し、それぞれを提出前にTRUSTで評価できる。
  • AIが生成したSQLクエリや分析コードを作成・批判的に評価し、本番利用の前に正確性の検証を徹底できる。
  • 自分の分析環境で価値の高いAI活用を3つ以上特定した、個人の30日間データアナリストAIスタータープランを設計できる。
本書の内容
スキルチェック
データアナリストの実践は、AIに対応していますか?
第1章
今、データ分析現場で起きているAIの変化
第2章
データアナリストのAI活用機会
第3章
データ分析作業におけるAIへのプロンプト作成
第4章
データの収集、前処理、および品質管理
第5章
分析とパターンの発見
第6章
モデリング、予測、および予測分析
第7章
ダッシュボード、可視化、セルフサービス分析
第8章
ステークホルダーおよび意思決定者へのインサイト共有
第9章
データアナリストのためのAIセーフティ
第10章
30日間データアナリストAIスタータープラン
巻末資料
スキルサマリー・推奨書籍・用語集・ツールリファレンス

AIエンジニアリング企業が開発した、洞察こそが仕事だと知るアナリストのための実用書。クエリ作成というボトルネックを、今こそ解消しましょう。

制作プロセス

AI+ の各書籍は、本番運用のAIシステムを構築するAIエンジニアが執筆し、その分野で実際に働く専門家が検証しています。書籍は半年ごとにレビューされ、技術や規制の変化に応じて更新されます。

編集方針について →