AI活用の前に立ちはだかる壁の1つが、AIを構成する機械学習モデル（数理モデル）を作るためのデータ不足です。 データの量や質が不十分だと、数理モデルの構築は思うようにいきません。 そのあたりを意識した企業は、10～20年...

ビジネスの世界は、売上データをはじめ時系列データで溢れています。 売上や利益のような時系列データに対し…… もし、ある施策を実施していたら、売上や利益がどのように変化しただろうか？ もし、ある施策を実施したら、売上や利益...

企業は、消費者に新しい価値を提案することで、企業は市場シェアを拡大（または確保）し、全体的な売上と利益の成長を享受したいと考えています。 そのために、既存製品をリニューアルした新バージョンをリリースしたり、新しいラインナ...

ビジネス活動において、データによる因果推論の重要性は高まっています。 データによる因果推論は、データと分析に基づいた客観的な意思決定を促進し、ビジネス成果を最大化するからです。 例えば…… 効果的な意思決定と戦略の策定 ...

企業内のデータサイエンス組織の1つの役割として、データサイエンス技術を…… より良い商品の開発 より良いCX（カスタマー・エクスペリエンス）の実現 ……のために用い、ビジネスそのものを成長させる、というものがあります。 ...

企業内のデータサイエンス組織の1つの役割として、データサイエンス技術を…… より良い商品の開発 より良いCX（カスタマー・エクスペリエンス）の実現 ……のために用い、ビジネスそのものを成長させる、というものがあります。 ...

商品やサービスなどを開発し、それを売ることで収益を得るビジネスをしている企業は非常に多いです。 例えば、車を開発しディーラー経由で販売する、クラウドサービスを開発しサブスクリプションで提供する。 このような商品やサービス...

最近大きな注目を集めているイノベーションの 1 つが、生成AI（Generative AI）です。 生成AI は創造的な限界を押し広げることを可能にし、さまざまな業界に広範囲に影響を与えるのではないかと、期待されています...

伝わらなければ意味はない。 なぜなら、伝わらなければ、理解されないし、信用もされないし、一緒に何かをやろうともならないからです。 ビジネスにおいてプレゼンテーションスキルは非常な重要な基礎スキルですが、データサイエンスの...

「予測分析」（Predictive Analytics）を実務で活用するとき、今までをファクト（事実）ベースで振り返り次に活かす「振返り分析」と、「やり方」がちょっと異なります。 「やり方」はちょっと異なるだけですが、「...