「導入したときは90%の精度だったAIが、気づいたら70%まで落ちていた」 こんな話を聞いたことはありませんか？ AIや機械学習への投資が当たり前になった今、多くの企業がさまざまな業務にAIを活用しています。 需要予測、...

個人経営の美容室が、紙の顧客カルテ300枚をデジタル化し、Googleスプレッドシートの簡単な関数を使って分析することで、驚くべき成果を上げました。 3ヶ月来店がない常連客の自動抽出、季節に応じた需要予測、そしてLINE...

創業80年の歴史を持つ老舗和菓子店が、毎朝の仕込み量という永遠の課題に対して、意外な解決策を見出しました。 それは最新のAI技術であるChatGPTと、店に眠っていた1年分のレジデータの組み合わせでした。 月20万円にも...

需要予測AIは高精度な予測を実現できる一方で、その判断プロセスがブラックボックス化しやすいという課題を抱えています。 多くの企業が最新のAI技術に多額の投資を行い、統計的には優れた予測モデルを構築することに成功しています...

某県にある中堅電機メーカーの工場で、ある光景が広がっていました。 品質検査室のモニターを囲んで、30年のベテラン検査員である福井さん（仮名）と若手エンジニアが顔を寄せ合っています。 画面には電子基板の拡大画像と、その上に...

データ分析の現場では、技術的に優れた分析をしても、それが実際の事業改善につながらないという課題が頻繁に発生します。 とある調査によると、企業で作成される分析レポートの実に7割以上が、具体的なアクションにつながっていないと...

私はデータ分析を支援するコンサルタントとして、これまで多くの企業を支援してきました。 その中でも特に印象深いのが、製造業A社に転職した元部下の佐藤さん(仮名)の事例です。 彼は入社当初、どれだけ丁寧な分析をしても「よく分...

データ分析の仕事をしていると、誰もが一度は経験する「あの瞬間」があります。 「ちょっとデータ分析してもらえる？」という一見シンプルな依頼。 しかし、いざ分析を始めてみると、何を分析すればいいのか、どこまでやればいいのか、...

if you torture the data long enough, it will confess to anything. （データを十分に長く拷問すると、何でも自白してしまう） この言葉をご存知でしょうか。 デ...

「このデータを分析してもらえる？」 エライ人から、このような依頼を受けて、張り切って分析を進めたものの、報告したら…… 「思っていたのと違う」 なんて言われた経験はありませんか。 データ分析の失敗の多くは、実は分析スキル...