「施策の効果、本当にあったの？」に数字で答えるのが効果検証です。ABテストの設計、有意差の判断、そしてテストできない施策の因果推論…。なんとなくの前後比較で意思決定していませんか。和からは大人専門の統計教室。統計的に妥当な効果検証の考え方を、あなたの施策を題材にマンツーマンで指導します。
検証したい施策と手元のデータをお聞きし、概算の学習プランを整理します。しつこい勧誘は一切ありません。
季節要因やほかの施策の影響が混ざっているかもしれないのに、切り分け方が分からない。
どれくらいのサンプル数が必要か、差が出たら本当に意味があるのか、自信を持って言えない。
TVCMや値上げなどABテストできない施策で、「やった意味あったの？」に答えられない。
効果検証の本質は「比較の相手（もし施策をしなかったら）を正しく作ること」。ここを外すと、どんなに集計しても答えは出ません。
和からは統計のプロ集団として、ABテストの設計・検定から、ABテストが難しい場面の因果推論（差の差分法など）の考え方まで、あなたの実際の施策を題材に指導します。数式は必要な水準に絞り、意思決定に使える形で身につけます。
最初に現在地と目標・ご希望の期限を確認し、あなた専用の学習計画を設計します。必要なら中学・高校数学まで遡って補強。お手持ちのテキストや資料も、そのまま教材にできます。
数理学博士、実務のデータ分析経験者など、統計を「使ってきた」プロが指導。手順の暗記ではなく理由から解説するので、初見の問題に対応できる力がつきます。
週1回の定期受講から短期集中まで、仕事のペースに合わせて設計。オンラインで全国対応。検証したい施策のスケジュールに合わせて、学習計画を設計できます。
検証したい施策に合わせて設計します。
何をランダムに分けるか、必要サンプル数の目安、検定での判定と効果量・信頼区間の読み方、やりがちな落とし穴（途中で覗く等）まで。
前後比較の限界と、差の差分法（DID）などで効果を推定する考え方を、事例で直感から理解します。
お手持ちの施策・広告・サイトデータを題材に、検証設計→分析→報告までを一緒に組み立てます。
目的はさまざまでも、つまずくところは似ています。
ツールが出す「有意」を鵜呑みにしてきた。サンプル設計から自分で判断できるようになりたい。
キャンペーン効果と季節要因が混ざる。因果推論の考え方で説得力ある報告をしたい。
投資判断に耐える効果検証の型を身につけ、自信を持って提案したい。
どこまで言えるかは、比較の作り方で決まります。
| やり方 | よくある結論 | 落とし穴（本講座で扱う対処） |
|---|---|---|
| 施策前後の比較 | 「増えたので効果あり」 | 季節・トレンド・他施策が混在→比較対照の設計 |
| 実施群と非実施群の単純比較 | 「実施群が高いので効果あり」 | もともとの差（選択バイアス）→ランダム化・調整 |
| ABテスト | 「有意差が出たので勝ち」 | サンプル不足・途中判定・多重比較→適切な設計と、効果量・信頼区間まで含めた解釈 |
| 相関分析 | 「相関があるので原因だ」 | 相関≠因果→因果推論の考え方 |
※本講座は統計・分析手法の個別指導です。広告運用そのものの代行・コンサルティングではありません。
効果検証の力を、あなたのペースで。必要なときだけの月1回から、半年かけてじっくりまで、続け方から選べます。
1回50分・月1回ペース（都度）
まずは月1回から。毎月のリズムが学習の習慣になり、モチベーションを保ちながら継続できます。
半年・月1回
月1で基礎から着実に。毎月のリズムが学習の習慣になり、ひとりでは続きにくい学びも、モチベーションを保ちながら継続できます。仕事と両立して土台をつくりたい方に。
半年・月4回でしっかり伴走
半年で一気に。検定の基礎から因果推論の実践まで、継続して身につけたい方に。
上記は「発展」区分の料金です。表示はすべて税込。別途、入会金22,000円（税込・初回のみ）を頂戴します。回数・期間はめやすで、現在地により前後します。結果を保証するものではありません。
現在地を確認したうえで、正確な回数と総額をお見積もりします。見積もりだけのご利用も歓迎です。
統計教室の個別指導と同じ、和からの実践派講師陣が担当します。
堀口 智之 先生
Horiguchi Tomoyuki
数学・データ・生成AIで「意思決定の質」を高める。経営者・管理職向けに、ChatGPT・Claude・Geminiを横断する『AI時代の判断力』を伝える和から代表。
綱島 佑介 先生
Tsunashima Yusuke
『ゼロからわかる！管理職のためのChatGPT実践大全』著者。文系出身ならではの目線で、生成AI・統計・データ分析を「現場で使える形」に翻訳する和から副社長。
岡崎 凌 先生
Okazaki Ryo
大阪大学基礎工学研究科修士、人工知能の画像認識モデル研究に従事。Excel・R・Python・機械学習・生成AIまで幅広く対応。年間約30社の企業研修を担当。
岡本 健太郎 先生
Okamoto Kentaro
九州大学にて数理学博士号取得。「統計超入門」の講座を長年担当し、難解な数理を直感的に理解できる指導に定評。著書『アートで魅せる数学の世界』（技術評論社）で日本数学会出版賞受賞。
30分の無料相談で、目標までの学習プランをご提案します。
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本講座は特定の成果を保証するものではありません。
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