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＜電子書籍（ManaMo）＞この1冊でわかる！ データサイエンス + AI データ分析の基礎から生成AI活用まで
基本情報
◆テキストの仕様
本書籍は2026年11月末発刊予定です。B5／224ページ／製本式／フルカラー
ISBN:978-4-911200-16-2
※現在制作中のため、仕様は変更になる場合があります。
◆その他、電子書籍で購入する
現在準備中です。◆試し読みする
現在準備中です。◆電子書籍『ManaMo』とは？
「書いて」「貼って」「隠して」「押して」「見て」「聞いて」学習できる教育機関向けの電子書籍です。
【閲覧方法】
iOS・Android・Chromebookアプリストアよりダウンロードできます。
※ブラウザ上でも閲覧可能ですが、一部機能がご利用いただけません。
【購入～閲覧までの流れ】
購入後、2日～7日以内に閲覧用アカウントをご登録いただいたメール宛に送付いたします。
電子書籍の仕様や詳細につきましては、ManaMoサイトにてご確認ください。
◆テキストの内容
現在準備中です。【編者紹介】
保本 正芳（やすもと まさよし）
近畿大学総合社会学部 講師
近畿大学大学院工学研究科博士後期課程修了（博士（工学））。
衛星リモートセンシング、データサイエンス・AI教育に関する研究に従事。
2002年『日本リモートセンシング学会論文奨励賞』、2025年『日本情報教育学会第8回研究会 優秀賞』等を受賞、日本リモートセンシング学会、日本情報教育学会等に所属。
著書に『Society5.0のキャリアを考える』、『はじめの第一歩 基礎からはじめるデータサイエンス』、『問題解決のための AI活用力 事例をもとにAIツールで分析・考察』（noa出版）等がある。
目次
Section1 AI・データサイエンスが変える社会
Step1 社会の移り変わりとSociety5.0
2 Society5.0：超スマート社会の到来
3 デジタル・トランスフォーメーション（DX）
4 データサイエンス・AIと私たちの暮らし
Step2 AIとデータ活用の基礎知識
2 機械学習とディープラーニングの仕組み
3 データの取り扱いと種類
Step3 生成AIの特性と進化
2 基盤モデルと大規模言語モデル
3 生成AIの活用と応用例
Step4 AI利活用の倫理・法・国際動向
2 AI利用に伴う法的リスクと注意点
3 国際的な動きとガイドラインの重要性
Step5 AI時代に求められる人材とスキル
2 これからの時代に必須のリテラシー
Column AI時代に「Excel」を学ぶ必要があるのか？
Section2 データ活用を知る
Step1 データサイエンスの必要性
Lesson1 価値を生み出すには
Lesson2 データサイエンスの使われ方
Step2 データ活用のプロセス
Lesson1 データ活用のプロセス
Lesson2 目的設定
Lesson3 データ収集
2 データの選択
3 オープンデータ
Column 宇宙ビッグデータ
4 データ取得の注意点
Lesson4 分析
2 統計解析
Lesson5 考察
Lesson6 表現
2 表の表現
3 グラフの表現
Column「正しいふりをしたデータ」にだまされない
Section3 データを分析する
Step1 データの活用事例に学ぶ
Lesson1 本当の主要顧客を発見して売上アップ
2 顧客分析を体験する
3 「顧客分析」体験を振り返る
Lesson2 天気と売上の関係と効果的な販売・仕入
2 仕入れ計画を体験する
3 「仕入れ計画」体験を振り返る
Lesson3 統計的思考で商品の品質チェック
2 サンプリングによる品質管理を体験する
3 「品質管理」体験を振り返る
Lesson4 統計的検定でサプリメントの効果判定
2 新商品のモニター調査を体験する
3 「モニター調査」体験を振り返る
Step2 分析手法を知る
Lesson1 Excelの基本
数式のコピー
相対参照と絶対参照
合計
データの個数
最大値・最小値
四捨五入・切り捨て・切り上げ
整数
IF関数
ネスト
AND関数・OR関数
IFS関数
IFERROR関数
順位付け
VLOOKUP関数
XLOOKUP関数
Lesson2 データベース活用の基本
オートフィルター
オートフィルターオプション
トップテン
ワイルドカード
Lesson3 ピボットテーブル
レイアウトの変更
データフィールドの追加
3項目での集計
アイテムを限定する
集計方法の変更
データの更新
Lesson4 グラフ作成
積み上げ縦棒グラフ
100%積み上げ縦棒グラフ
折れ線グラフ
円グラフ
最小値の変更
目盛間隔の変更
千単位のグラフ
複合グラフ
Column Excelでマッピング
Lesson5 標本調査
ランダムサンプリング
Column 過度な一般化に注意
Lesson6 代表値
中央値
最頻値
Lesson7 ばらつき
ヒストグラム
分散
標準偏差
正規分布
Lesson8 確率
場合の数
順列
組合せ
和の法則と積の法則
Lesson9 関係
相関係数
相関行列
外れ値
Column 外れ値は貴重なデータ
Lesson10 回帰分析
回帰式
決定係数（R2）
Column 結果を出すことにこだわって、目的を見失う
Lesson11 統計的検定
仮説検定
棄却域と有意水準
代表的な検定方法
t検定
X2検定
Section4 データ活用を実践する
Step1 公的統計を使って、都市計画に挑戦
2 東京の街の姿をグラフと地図で把握する
3 結果から東京都心部の都市計画を考える
Step2 作物統計から農業の現状を把握する
2 分析する
3 結果から農業の未来を考える
Column 前提は大切だが、思い込みは危険
Step3 データ分析と生成AIで新商品を提案する
2 分析する
3 結果から新商品のアイデアを考案し、AIを活用する
4 説得力のあるプレゼン資料を作成する Column 成果物の完成度を高めるルーブリック（評価基準）
Column 生成AIは完璧な統計学者か？
Section5 データを表現する
Step1 分析結果を表現する
Lesson1 わかりやすい話の流れ
2 わかりやすい展開
Lesson2 スライドのレイアウト
2 視線を誘導する
3 情報を詰めこまない
4 整列する
5 グループ化する
Lesson3 ビジュアル表現
2 見やすい表現
3 読みやすい表現
4 色の表現
付録
参考文献
索引
教材ダウンロード
※授業ご担当の先生は以下より講師用資料をダウンロードください。
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