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ONLINE SEMINAR ── POS × PYTHON × 生成AI

実践講座|全2回

POS売上分析Copilotを作る

売上の質問に、集計表とグラフを根拠に答える。

13:30-18:00ONLINE

POS売上分析Copilotの完成画面:質問「先週から売上が落ちた商品は?」に対し、Pythonの関数が集計した数値を検証し、根拠表・グラフ付きで回答する

Pythonで学んだ集計を、生成AIとつないで使える形へ。
POSのCSVから売上推移・曜日別売れ筋・ABC分析・前週比較を行う POS売上分析Copilot を、午後2回で組み立てます。

参加料 22,000 税込/1名 テキスト・データ・完成コード一式を含む サブスク会員 16,500円(税込)
  • 形式オンライン・ライブ(Zoom)/全2回・各回 13:30〜18:00
  • 定員10名 ※満席になり次第、締め切り
  • 環境ご自身のノートPCの Jupyter Lab(環境構築手順と事前確認Notebookを配布)
  • 特典アーカイブ動画・2週間の質問受付・相談50分 or 無料再受講

100%返金保証 1日目の開催後2日以内にお申し出いただければ、理由を問わず全額返金します。

CONCEPT

この講座を一言で

チャットに売上を計算させるのではなく、
生成AIに正しい分析処理を呼び出させる

よくある方式|チャットに売上を「計算させる」

CSVをチャットに添付して「先週から売上が落ちた商品を教えて」と頼む——いちばん手軽な方法です。ただ、「先週」が月曜からなのか直近7日間なのか、基準にする日はいつなのかが決まっていません。解釈が変わるたびに、返ってくる金額も変わります。

よくある方式:質問とCSVを丸ごと渡し、生成AIが計算して回答する流れ
図A-1 計算も解釈も生成AIに任せる方式。答えは返ってくるが、条件が固定されないため数字が安定せず、どう計算したかも追えない

しかも計算を生成AIが行うため、あとから集計のしかたを追えません。POSに入っていない原価や在庫のことまで答えてしまうこともあります。報告書に載せる数字としては、そのままでは使えません。

この講座|生成AIに正しい分析処理を「呼び出させる」

そこで担当を3つに分けます。は日本語で質問し、根拠を見て判断する。生成AIはどの関数をどの条件で呼ぶかを決め、結果を説明する。Pythonは集計を実行し、生成AIが書いた数字を検証する。

この講座の方式:人・生成AI・Pythonの担当を分け、質問から回答までを6ステップで回す
図A-2 1つの質問が流れる順番と、各ステップの担当。計算と検証はすべてPython側にあり、生成AIは関数の選択と説明だけを行う

数字を作るのも確かめるのもPythonなので、同じ条件なら何度聞いても同じ結果が返ります。回答には根拠の表とグラフが付き、データに無いことは「確認できません」と返ります。この仕組みを、ご自身の手で組み立てる講座です。

PROBLEM

こんな悩みはありませんか

毎週おなじ集計表とグラフを作り直し、「なぜ落ちたの?」と聞かれて答えに詰まる担当者を描いたイラスト
図B 毎週おなじ作業をくり返し、「原因は?」と聞かれても手元のデータでは答えられない——この講座は、その場面から出発します

DELIVERABLE

この講座で作る完成成果物

2日間で作るのは、日本語の質問に「根拠つきの数字」で答える小さな分析アプリです。何ができて、何は返さないのかを先に決めてから組み立てます。

棒人間のイラスト:担当者がノートPCに向かって質問し、画面に数字とグラフの答えが返ってくる様子
図C 完成物の使われ方。質問するのは人、数字を作って確かめるのはPython、説明するのが生成AI

実際の画面です(Streamlit版・模擬モード)。質問 →「結論・事実・仮説・次に確認すること」に分けた回答 → 根拠の表とグラフ、という順で出ます。

POS売上分析Copilot(Streamlit版)の実際の画面。質問を入力すると、結論・事実・仮説・次に確認することに分けた回答と、根拠の表とグラフが表示される

OUTCOME

受講後にできるようになること

  1. 01POSデータの列と粒度を確認し、計算できる指標・できない指標を切り分ける
  2. 02日別・曜日別・商品別・カテゴリ別に売上を集計し、合計を照合する
  3. 03累積売上構成比で商品をA・B・Cに分類する(境界条件を含む)
  4. 04分析処理を、生成AIから呼び出せる関数として設計する
  5. 05質問を「期間・対象・指標・出力形式」へ分解する
  6. 06JSON形式で回答と根拠データを受け取り、数値を検証する
  7. 07誤った列名、対象期間外、集計不能などの例外を処理する

CASE STUDY

企業事例のストーリー

毎週の売上報告で起きていることを、講座データ(D店)でそのまま追いかけます。

小売店D店:営業企画担当者が毎週の売上報告を作っている場面

舞台は、小売店「D店」。弁当・おにぎり・飲料・デザートを扱う20商品の小さな店です。営業企画の担当者は毎週月曜の朝、店長に向けた週次報告を用意します。

手元にあるのは、POSから落とした日別・商品別の売上CSVだけ。顧客の属性も、在庫も、天候も、販促の履歴も入っていません。その1枚のCSVから、店長に毎週こう聞かれます。

  • 売上はどう変わったか
  • どの商品を確認すべきか
  • 次に何を調べるか

この3つの問いに、POS売上分析Copilotがどう答えるか。実際の講座データで順に追ってみます。

STEP 1

「売上はどう変わったか」

まず全体を見ます。先週(8/24〜30)の売上は 635,010円。前週(8/17〜23)の 647,940円から −12,930円、−2.0%。数字だけ見れば「ほぼ横ばい」です。ここで報告を終える人は少なくありません。ところが内訳を開くと、様子がまったく変わります。

先週vs前週:全体の増減額 −12,930円に対し、減少合計 −84,960円、増加合計 +72,030円
図D 全体の増減額 −12,930円に対し、減少した商品の合計は −84,960円、増加した商品の合計は +72,030円(講座データで実測)

減った商品の合計は −84,960円増えた商品の合計は +72,030円。全体のわずかな減少は、8万円規模の増減が打ち消し合った結果でした。「横ばいでした」で片づけると、この動きをまるごと見落とします。

POS売上分析Copilotの答え方 全体の増減と商品別の内訳を同じ集計結果から出し、どちらも根拠表つきで表示します。「減った商品だけを並べて、全体が8万円落ちたように見せる」ことが起きません。

STEP 2

「どの商品を確認すべきか」

減少額の2位は明太子おにぎり、−30,600円。全体を眺めているだけでは気づけない大きさです。どこで落ちたのかを確かめるために、この商品だけを日別に開いてみます。

明太子おにぎりの日別売上(8/17〜8/31)。8/27と8/28が販売0
図E 明太子おにぎりの日別売上。先週のうち2日が販売0で、翌31日には元の水準に戻っている

理由ははっきりしています。8月27日と28日が販売0。前週は毎日3,600〜7,800円売れていた商品が、2日だけぴたりと止まっている。ここで「欠品ですね」と書きたくなります。でも、このCSVに在庫データは入っていません。売れなかったのか、そもそも置いていなかったのか、POSだけでは区別がつかない。断定すれば、確認されていない原因が報告書に載ります。

POS売上分析Copilotの答え方 「8/27・8/28 は販売0」を事実、「欠品・売場変更・販促終了の可能性」を仮説、「在庫履歴と発注記録を確認する」を次のアクションとして、はっきり分けて返します。データにないことは、データにないと言います。

STEP 3

「次に何を調べるか」

週次報告に必要なのは、数字で言えることと、追加確認が必要なことの線引きです。そしてこの線引きは、店が変わっても同じように使えます。

講座の各自実習では、別のサンプル——カフェ「E店」——で同じ分析を試します。E店の先週は全体 −200円(−0.0%)。D店以上に「何も起きていない」ように見えます。

E店:全体−200円でも、ホットドッグ −24,750円、ガトーショコラ +19,250円など内訳は大きく動く
図F 各自実習で使う別サンプル(カフェ「E店」)。全体はほぼ横ばいでも、商品別では大きく動いている

それでも内訳を開けば、ホットドッグが −24,750円、ガトーショコラが +19,250円。まったく別の方向に、それぞれ2万円規模で動いていました。全体の数字だけを見て「今週は特に何もありません」と報告していたら、どちらの動きにも気づけません。

ここで身につくこと 「全体が変わらない=何も起きていない」ではない、を自分の手で確かめます。同じ関数が別の店のデータでもそのまま動くことも、ここで体験します。

この3ステップを組み立てる過程が、そのまま講座の演習です。
最後は、①〜⑦の項目に沿った店長向けの週次報告カードを自分で出力するところまで進みます。

CURRICULUM

カリキュラム

各Chapterの進め方:講師実演、各自実習、講師の解答・解説
各Chapterは「講師実演 → 各自実習(①講師と同じデータ ②別のサンプル)→ 講師の解答・解説」の順。提出・採点・発表はありません

DAY 1POSデータの分析処理を作る11/7(土)13:30〜18:00

時刻内容
13:30〜13:50導入・完成デモ:D店の課題、POS売上分析Copilotの完成像、「数字はPython、説明は生成AI」
13:50〜15:00データ確認・検査:粒度・指標、6種類の問題行(欠損・曜日不一致・重複…)を見つける
15:00〜15:20共通フィルター・集計・合計照合
15:30〜16:45曜日別トップ3・ABC分析(手計算と境界処理)/基本演習1
16:55〜17:452期間比較:増減額・増減率・前期0の扱い/ミニ演習
17:45〜18:00質疑・次回準備

DAY 2分析処理を生成AIにつなぐ11/21(土)13:30〜18:00

時刻内容
13:30〜13:50振り返り・動作確認(API実接続 or 模擬モード)、OpenAI/Claude/Gemini の違い
13:50〜15:00Tool Calling:ツール定義、引数の検証、実行記録/ミニ演習
15:00〜15:20構造化出力:回答スキーマ、結果ID、数値の検証
15:30〜16:25簡易UI・CSV出力・例外処理/基本演習2(期間外・不明商品・客単価・前期0)/Streamlit版の講師実演
16:25〜17:45総合演習:店長向け週次報告を作る(事実・仮説・追加確認を分ける)
17:45〜18:00自社データへの置換・復習方法

MATERIALS

配布教材

教材内容
講座スライド1日目・2日目(ノート欄に解説付き)、Streamlit補足資料
サンプルデータD店(実演・演習)、E店(各自実習)、検査用、境界条件用。データ定義書付き
スターターNotebook穴埋め式の受講用(1日目・2日目)。埋めるのは「どの条件で呼ぶか」「結果をどう確かめるか」
完成Notebook全処理を実行できる講師版・復習版(OpenAI版、Claude版、Gemini版)
完成アプリNotebook内の簡易UI、Streamlit版(ローカル/Community Cloud 公開手順付き)
演習問題基本演習2問、総合演習1問(講師の解答方針付き)
評価用ケース正常例・境界例・例外例 14問と検証テスト33件
チェックリスト自社データへ置き換える際の確認項目、店長向け報告カードのテンプレート
README環境構築手順、APIキー設定、よくあるエラー

BENEFITS

参加特典

01

教材一式をそのままお渡し

2店舗分のPOSデータ(2,232行)、分析関数群、スターター/完成Notebook(OpenAI・Claude・Gemini版)、演習問題、評価ケース14問。講座後もご自身のプロジェクトに持ち込めます。

02

自社データ置換チェックリスト

手元のPOSデータに置き換えるとき、列と粒度・金額の定義・算出できない指標・生成AIへの送信範囲のどこを確認すべきかをまとめた一覧。店長向け報告カードのテンプレートも付きます。

03

復習用アーカイブ動画

各回の開催後、復習用のアーカイブ動画を2週間以内に期間限定で配信します。当日うまく動かなかった箇所を、後から手元で追いかけられます。

04

2日目の終了後2週間の質問受付

当日のチャット・音声質問に加えて、2026年12月5日までメールで演習のご質問を受け付けます。

05

データ分析相談50分 または 無料再受講

ご希望の方に、講師とのデータ分析相談50分、または次回開催時の無料再受講のいずれかをご用意します。

FOR YOU

対象者・前提知識

対象者のイメージ:Pythonで集計はできるが生成AIとの組み合わせに悩む分析担当者

こんな方におすすめです

  • Pythonやデータ分析を学んだが、生成AIとの組み合わせ方が分からない方
  • データサイエンティスト、データアナリスト、AIエンジニア
  • 企業のDX・企画・マーケティング・営業企画・経営企画の担当者
  • Notebookで分析はできるが、業務で使える形にするところに課題がある方

前提知識

  • Pythonの変数・リスト・辞書・関数を読める
  • pandasでCSVを読み込む処理を見たことがある
  • 平均、割合、グラフなどの基本的な用語を理解している
  • 生成AIのチャットサービスを一度以上使ったことがある

エージェント開発経験、Webアプリ開発経験、高度な統計知識は不要です。Pythonを一度も見たことがない方向けの入門講座ではありません。

必要な環境

  • インターネットにつながるノートPC(Windows 10/11 または macOS)
  • Jupyter Lab(環境構築手順書と事前確認Notebookを配布。所要15〜20分)
  • 生成AIのAPIキーは任意。未設定でも「模擬モード」で全演習ができます

模擬モードは教材に同梱したルールベースの代替です。ツール要求の形式も、引数の検証も、回答の数値照合も、実接続とまったく同じ処理を通ります。

COMPARISON

他の講座・無料情報との違い

一般的な生成AI講座・無料情報この講座
出発点生成AIの機能説明企業の具体的な業務課題(週次売上報告)
分析と生成AIどちらか一方分析手法と生成AI連携を同じ講座で扱う
演習デモを見る受講者自身が動く成果物を完成させる(提出・採点なし)
正しさ出力をそのまま使う分析結果の正しさ・再現性・説明責任を扱う(検証の仕組みを作る)
持ち帰りスライド完成コード、演習、データ、チェックリスト

無料セミナー(90分)では完成像と設計思想をお見せします。有料講座との違いは、講師の実演を見て自分で演習し、講師の解答・解説と完成コードで復習できる点です。

OVERVIEW

開催概要

オンライン受講のイメージ:自宅やオフィスのノートPCで Jupyter Lab を開き、オンライン講座を受けている場面
項目内容
セミナー名POS売上分析Copilotを作る(全2回)
講師高橋 威知郎(Marketing & Sales Data Scientist)
開催日1日目 2026年11月7日(土)13:30〜18:00
2日目 2026年11月21日(土)13:30〜18:00
開催場所オンライン(Zoom予定)
参加料22,000円/1名(税込) ※テキスト・データ・完成コード等を含む
サブスク会員 16,500円(税込) お申し込み時に会員クーポンコードをご入力ください
定員10名 ※満席になり次第、締め切り
アーカイブ復習用にアーカイブ動画を各回の開催後2週間以内に期間限定で配信
質問対応当日のチャット・音声質問。加えて2026年12月5日まで、メールで演習のご質問を受付
生成AIのAPIリファレンス実装は OpenAI(Claude/Gemini版の教材も配布)。全演習は模擬モードで完結するためAPIキーは不要。実接続を試す場合は各自のAPIキーで、利用料は受講者負担(目安:1質問あたり約0.5円)
必要なものノートPCはご準備ください(Jupyter Lab の環境構築手順書を事前にお送りします)
主催株式会社セールスアナリティクス
100%返金保証

GUARANTEE

当社主催セミナーは 100%返金保証

1日目の開催後2日以内にお申し出くだされば、理由を問わず全額返金します。
「自分に合うか分からない」段階でも、安心してお申し込みください。

INSTRUCTOR

講師紹介

講師 高橋威知郎の写真

高橋 威知郎Marketing & Sales Data Scientist / 株式会社セールスアナリティクス 代表取締役

データ分析・活用のコンサルタント、中小企業診断士。企業研修、講演、執筆、コンサルティングを通じて、データを事業の成果につなげる支援を行う。小売のPOS分析、製造業のDX、売上予測、因果推論の教育など、統計の正しさと実務での使いやすさの両立に取り組んでいる。

FAQ

よくあるご質問

Python初心者でも受講できますか?

基本文法やCSV読込を見たことがある方を想定しています。スターターと完成コードを配布しますが、Pythonの完全入門からは扱いません。

生成AIの開発経験は必要ですか?

必要ありません。関数を呼び出す流れから説明します。

自社のPOSデータを持ち込む必要はありますか?

ありません。講座では講座用のサンプルデータを使い、自社データへ置き換える際の確認事項(チェックリスト)をお渡しします。

ChatGPTにCSVを渡す操作を学ぶ講座ですか?

違います。Pythonの分析関数を生成AIのAPIと接続し、条件・根拠を確認できる仕組みを作る講座です。

利益や客単価も分析できますか?

配布データには原価や取引IDがないため扱いません。必要なデータの考え方は説明します。

「模擬モード」とは何ですか?

教材に同梱したルールベースの代替(生成AIの代役)です。質問文を解釈して、本物のLLMと同じ形のツール要求を組み立てます。引数の検証、結果IDの付与、回答の数値照合まで実接続と同じ処理を通るため、APIキーがなくても全演習を最後まで進められます。画面には必ず「模擬モード/API実接続」と表示されます。

API料金は受講料に含まれますか?

全演習は模擬モードで完結するため、APIキーがなくても追加費用はかかりません。実接続を試す場合は各自のAPIキーをご用意いただき、利用料は受講者のご負担となります。目安は1質問あたり約0.5円(OpenAI gpt-5.6-luna の公開料金からの試算、2026年9月時点)で、講座中のすべての質問を実接続で行っても数十円程度です。

Google Colab で受講できますか?

標準環境はご自身のPCの Jupyter Lab です。Colabでも多くのセルは動きますが、サポート対象外とさせてください。

OpenAI以外の生成AIでも動きますか?

講座のリファレンスは OpenAI ですが、Claude版・Gemini版のNotebookも配布します(接続層だけが違い、検証の仕組みは共通です)。

そのまま社内システムにできますか?

学習用の最小構成を作ります。実務導入時は自社のデータ仕様・権限・運用条件に合わせた調整が必要です。

2回のうち1回参加できない場合は?

各回の開催後2週間以内にアーカイブ動画を配信しますので、そちらで追いつけます。演習でつまずいた点は12月5日までメールでご質問いただけます。ハンズオンのため、可能な限りライブ参加を推奨します。

領収書・請求書は発行できますか?

決済完了メールが領収書を兼ねます。宛名や但し書きを指定した領収書、事前の請求書が必要な場合は info@salesanalytics.co.jp までご連絡ください。

FREE WEBINAR

「LLMに計算させない」売上分析Copilotの設計

有料講座に申し込む前に、完成像と設計思想を90分でご覧いただけます。「なぜ生成AIに計算させないのか」「では誰が数字を作るのか」を、実際に動く画面を見ながらお話しします。

2026年10月28日(水)

19:00〜20:30(90分) | オンライン(Zoom)

この日程に申し込む(無料)

2026年11月4日(水)

19:00〜20:30(90分) | オンライン(Zoom)

この日程に申し込む(無料)

2日程とも同じ内容です。ご都合のよい日をお選びください。参加無料・お申し込み後、ご登録のメールアドレスに参加URLが届きます。

APPLICATION

POS売上分析Copilotを作る

1日目 2026.11.7(土)・2日目 11.21(土) 各回 13:30〜18:00 | オンライン・全2回 | 定員10名

一般 22,000円サブスク会員 16,500円(税込)

100%返金保証つき(1日目の開催後2日以内のお申し出で全額返金)

まず完成像を見たい方は → 無料セミナー「「LLMに計算させない」売上分析Copilotの設計」(10月28日(水)・11月4日(水)19:00〜20:30・無料)

NOTES

注意事項・キャンセル規定

11/7・11/21(土)オンライン全2回/定員10名

申し込む|税込22,000円