毎月の営業会議や経営会議で、こんな場面に心当たりはないでしょうか。 担当者がExcelやBIダッシュボードなどで作った売上の折れ線グラフをスクリーンに映し出します。 横軸は月、縦軸は売上金額。 前年同月の線と今年の線が並...

需要予測モデルを導入するとき、多くの企業が力を注ぐのは「いかに当たるモデルを作るか」です。 アルゴリズムの選定、学習データの整備、精度検証の設計。 どれも大切なステップですが、ここに一つ、ほとんどの企業が見落としている論...

予測モデルの開発担当者から、こんな報告を受けたことはないでしょうか。 「予測精度95%のモデルが完成しました」 数字だけ見れば、素晴らしい成果に思えます。 会議でも「いよいよ我々もデータドリブンだ」と期待が高まります。 ...

需要予測の現場には、ちょっと不思議な光景があります。 「あの人の読みは大体当たる」と社内で評判のベテラン担当者がいます。 営業歴20年、取引先の空気を読む力には定評がある。 にもかかわらず、期末になると倉庫には売れ残った...

分析自体は間違っていないと思うのですが…… これは、分析担当者から非常によく聞く言葉です。 データは十分に揃っている。使っている手法も一般的で妥当。検証結果も悪くない。 それでも…… 会議ではあまり議論が深まらない 次の...

XAI（説明可能AI）について調べ始めると、次のような疑問が自然に出てきます。 Excelでできないのか BIツールの可視化で十分ではないのか たしかに、集計・グラフ化・定型レポートであれば、ExcelやBIツールは非常...

データ分析や機械学習の話題になると、よく次のような声を耳にします。 ブラックボックスモデルは危険だ たとえば、深層学習や勾配ブースティングのように、内部の計算過程が人間には直感的に追いにくいモデルを使うと…… なぜこの予...

「今回の結果です。」 構築したモデルとそれを使った分析の結果を報告したとき、数値上の問題はありませんでした。 検証データでも安定しており、統計的にも妥当。 きちんと「正しい分析」です。 それでも、そのモデルも、その分析結...

精度は問題ありません 分析担当として、この一言を言ったことがある人は多いはずです。 モデルの検証結果も良好で、数値的には非の打ちどころがない。 それでも、会議室の空気がどこか重くなる。 そして、必ずこう聞かれます。 で、...

「マーケティング費用の効果を、数字で説明してください」 四半期ごとの経営会議で、この質問を投げかけられるたびに、J氏は言葉に詰まっていました。 SNS広告、インフルエンサー、PR、オウンドメディアなど複数の施策を同時に走...