T3-29-JA · Tier 3 · Job Skills
AI+ データ分析
どんなデータセットでも、すぐに意味をつかむ
データからインサイトへ、素早く——AIの「幻覚」に陥らない方法
データは手元にある。スプレッドシートを開いて数分スクロールしても、それが何を語っているのかまだわからない。足りないのはデータリテラシーではなく、AIによる分析の前・最中・後に何をすべきかという構造化されたプロセスです。本書は、33のプロンプトを収めたData Analysis Prompt Toolkit、データの文脈に適用したTRUST Framework、そして30日間のスタートプランをお届けします。数字は自ら語らないと知るアナリストのために、AIエンジニアリング企業が作った一冊です。
ティア
Tier 3 · Job Skills
カテゴリ
Business Operations
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$58
本書の中身
- 36個の実践済み・市場検証済みプロンプト：問いの立て方、データセットの評価、探索的分析（EDA）、パターンの発見、グラフ選択、インサイトの伝達
- TRUST Frameworkをデータ分析の現場に応用——ステークホルダーに渡す前に、AIによる分析の正確性を確認する手法
- 「問いを構える」ワークフロー：分析を始める前に、データと現実の意思決定をつなぐプロセス
- 伝達のための実践的習慣：提言を「読者が受け取る場所」に置く——隠さず、明確に伝える
- 30日間の実践プラン：マーケター、オペレーション管理者、ファイナンス担当者、研究者、政策アナリスト、プロジェクトマネージャーなど、日々データと向き合う専門家向け
対象読者
日常的にデータを扱いながらも、自分をデータアナリストとは考えていないすべてのプロフェッショナルの方々——キャンペーンの成果を確認するマーケター、アンケート結果を処理する研究者、予算差異を分析する財務担当者、KPIを追跡するオペレーション・マネージャー、統計を読み解く政策アナリスト、進捗指標を確認するプロジェクトマネージャーなどです。本書は業界を問わない設計です。データセットが売上のエクスポートでも、患者アンケートでも、助成金申請の管理表でも、求められるスキルは同じです。
その他の対象：AIの支援を受けて、より速く、より自信を持ってデータを扱いたい若手データアナリストや、データに近い業務を担う方々（BIレポートの利用者、ダッシュボードの担当者など）。
身につくこと
- データを実際の意思決定に結びつける、明確な分析的問いを立てられる
- 分析を始める前に、データセットの構造・種類・品質を評価できる
- AIを使ってデータを探索・記述し、パターンを見つけられる
- TRUST Frameworkを適用して、AIが生成した分析を批判的に評価し、誤りを検出できる
- 発見事実に応じて適切な可視化手法を選べる
- AIを活用したナラティブで、データから得たインサイトを非技術者の聴衆に伝えられる
本書の内容
- スキルチェック
- データ分析はAIに対応していますか？
- 第1章
- 今、データ分析におけるAIの活用
- 第2章
- データに触れる前に——適切な問いを立てる
- 第3章
- 手元にあるものを理解する
- 第4章
- データのクリーニングと前処理
- 第5章
- データの探索と記述
- 第6章
- パターンと関係性の発見
- 第7章
- AIが生成した分析結果の解釈
- 第8章
- 適切な可視化手法の選択
- 第9章
- 非技術者向けの分析結果の伝達
- 第10章
- データ分析入門の30日間プラン
- 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——数字は自分では語らないことを知るアナリストのための実践書