データ分析の現場で、こんな悲劇が日々繰り返されています。 優秀な分析者が何週間もかけて作り上げた精緻なレポートが、会議でわずか5分で「で、結論は？」の一言で片付けられてしまう。 正確無比な分析結果が、なぜか意思決定につな...

月曜日の朝、定例会議の風景です。 画面には美しいダッシュボードが映し出され、前週の売上推移、カテゴリ別構成比、店舗別パフォーマンスが色鮮やかなグラフで表現されています。 「先週は天気も良かったし、売上は順調でしたね」 「...

「テスト環境では精度95%だったのに、実際に運用を始めたら60%しか当たらない」 こんな経験はありませんか？ 需要予測や売上予測のプロジェクトで、開発時には素晴らしい成果を見せたモデルが、本番環境では期待を大きく裏切る。...

マーケティング施策を実施した後、エライ人から「で、結局どれくらい効果があったの？」と聞かれて答えに詰まった経験はありませんか。 売上は確かに上がったけれど、それが本当に施策の効果なのか、たまたま季節的な要因で上がったのか...

データ分析の世界には、二つの異なるアプローチが存在します。 「明日の売上はいくらになるか」を知りたいのか、それとも「なぜ売上が増えたのか」を理解したいのか。 この一見些細な違いが、実はビジネスの成否を分ける重要な分岐点と...

社員の健康と生産性向上を目指して大規模な投資をしたにもかかわらず、半分の社員しか使わない社員食堂。 この問題に直面したある企業が、データとAIの力で変革を成し遂げました。 社員の半数が敬遠していた社員食堂が、2年後には8...

マーケティングや健康、医療の分野で、私たちはよく「平均的な効果」という言葉に出会います。 しかし、あなたは平均的な人間でしょうか？ おそらく違うはずです。 実際、販促や健康法、治療法に対する効果は、人によって驚くほど異な...

データ分析の世界には、一見すると驚くような相関関係が存在します。 アイスクリームの売上が増えると、プールでの事故も増える。 この事実だけを見ると、「アイスクリームを食べるとプールで溺れやすくなる」と考えてしまうかもしれま...

想像してみてください。 会社で、毎年数十億円分の商品が売れ残り、廃棄されているとしたら。 そして、その一方で、お客様が商品を求めて店頭に来たのに「品切れです」と言わざるを得ない場面が日常的に起きているとしたら。 これは決...

データ分析の世界で最も難しく、そして最も重要な問いの一つが「原因と結果を正しく見極める」ことです。 健康食品を飲んだら体調が良くなった、新しい教育プログラムを導入したら成績が上がった、マーケティング施策を実施したら売上が...