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統計科学研究所から無料講座のご案内（№1）

　これまでに統計科学研究所の講座を受講された方にご案内しています。
　下記の２つの講座をオンライン（ZOOM）で開催します。これまでに本研究所の講座を受講された方は無料です。受講希望者は講座名（両講座受講可）を記載のうえ、申込締切日までに案内メールに返信し申し込んで下さい。貴方の紹介がある方も無料で受講することを認めます。その場合、その方のお名前も記載して下さい。なお、ZOOMのアドレスは講座開催の3日前にお知らせします。
　　　　　　　　　　2024年１月20日　統計科学研究所所長　杉山髙一

〔１〕「深層学習・機械学習（教師あり学習）」
　実施日時　2024年2月25日（日）10:00～17:00
　申込締切　2月19日（月）
　実施方法　オンライン（ZOOM）
　講　　師　杉山髙一先生、ほかAI専門家・実務家
＜講義内容＞　
　主に、第３次AIブームの手法である機械学習は、データを活用する統計学と脳の階層構造モデルのパラメータフォーワードバックワード最適化を基本とした自動的なデータ処理と自動的な統計全般である。機械が自ら学習し続けて、意思決定するまでには至っていない。
　本講座では、教師あり学習を紹介する。教師あり学習とは、入力・説明変数（特徴量）xとそれに対応する目的変数・結果・教師・回答またラベルとも呼ぶyを学習して、y=f(x)+誤差の関数fを求める（学習する）。関数fをモデルとも呼ぶ。教師yがカテゴリカルデータ（質的変数、分類、クラス）の時、fは分類モデル、教師yが連続データ（量的変数）の時、fは回帰モデルと呼ぶ。教師あり学習には、分類モデルまたは回帰モデルの学習、次に分類モデルまたは回帰モデルを適用する推論の２つの段階がある。
　分類モデルの学習・推論では、カテゴリの予測、カテゴリ・パターンの分類・認識を行い、カテゴリの分類にどの特徴量がどのように影響しているかを分析する。例えば、花の特徴量からその花の種類を認識し、それらの花の分類にどの特徴量がどのように影響しているかを知る。
　回帰モデルの学習・推論では、連続量の予測、その予測にどの特徴量がどのように影響しているかを知る。例えば、中古車の特徴量からその価格を予測する。さらに、その価格決定に重要な特徴量を特定し、その特徴量がどのように影響しているかを知る。
　回帰モデルのビジネス事例として、重要予測（販売個数、販売量を予測し、仕入れ計画を効率化する）、価格予測（株価や販売価格を予測し、販売戦略を考える）、またそれらの要因分析が有名である。回帰モデルを行うことで、予測業務がスピーディにできる。
　分類モデルのビジネス事例として、画像や測定値から種類・タイプの分類（パターン認識）、特徴量から未来の成功・失敗などを予測する（ロジスティック回帰など）のが有名である。

〔２〕「監査における統計データ分析の活用入門」
　実施日時　2024年3月2日（土）10:00～17:00
　申込締切　2月26日（月）
　実施方法　オンライン（ZOOM）
　講　　師　弓塲啓司先生（三恵ビジネスコンサルティング株式会社代表取締役社長、
　　　　　　　　　　　　　青山学院大学・大学院客員教授）
＜講義内容＞
　監査を受ける側の会計システムが高度化し、紙ベースでの監査やデータを活用しない監査では有効な監査を行うことが難しくなっています。このような状況下において、効果的かつ効率的な監査を実施し、不正・誤謬等の発見や防止を行うためには監査人がコンピュータとデータを用いて監査を行うことが不可避となっています。
　本授業では、監査においてコンピュータがどのように活用されてきたのかについて理解するとともに、データ分析ツールを活用して、監査におけるデータ分析の進め方やデータ分析ツールの基本操作方法を学んでいただき、監査におけるデータ分析の実践イメージを身につけていただきます。
　なお、本授業ではWindows PCが必要です。パソコン初心者でも最後まで授業についていけるように配慮しながら進めていきます。
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　以　上
　　　　
　　　　