統計・機械学習トピック
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AIに開発させる時代のプログラミング入門－第1回：プログラミングはもう書かない？「バイブコーディング」とは【生成ＡＩをやさしく解説】
近年、生成AIの進化によって、プログラミングの世界は大きく変わりつつあります。これまでプログラムを書くためには、専門的な知識や多くの経験が必要でした。 …
2026年3月16日
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【管理職データドリブンチェック問題】前年比マイナスの落とし穴。”改善”という言葉に潜む分母の罠
月次の全社会議。 品質部門からこんな報告がありました。 ・クレーム件数：前年比－15％ 会議室には安堵の空気が流れます。 「改善していますね。対策の成 …
2026年3月4日
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【管理職データドリブンチェック問題】SNSフォロワー急増。それは本当に成果ですか？
広報部から嬉しい報告が上がってきました。 ・公式SNSフォロワー数：＋50％ ・キャンペーン投稿は1万いいね超え 会議ではこう言われます。 「認知拡大 …
2026年3月3日
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【管理職データドリブンチェック問題】研修参加者は高評価。それで本当に成功ですか？
マネジメント研修を実施しました。 終了直後のアンケート結果はこうです。 ・満足度：92％ ・「業務に活かせそう」：88％ ・自由記述もポジティブ意見が …
2026年3月2日
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【管理職データドリブンチェック問題】顧客単価が上がった。それは本当に“良いニュース”ですか？
月次レポートにこう書かれていました。 ・平均顧客単価：5,000円 → 6,500円（＋30％） ・購入者数：－25％ ・高額商品キャンペーン実施中 …
2026年3月1日
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【管理職データドリブンチェック問題】採用施策は成功？数字が改善しても安心できない理由
人材確保の強化を目的に、リファラル採用（社員紹介制度）を本格導入しました。 6か月後、レポートが提出されます。 ・採用単価：前年比－30％ ・定着率（ …
2026年2月28日
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【管理職データドリブンチェック問題】問い合わせ急増＝人気上昇？その解釈、危険です
新商品を発売しました。 発売から1か月後、レポートが上がってきます。 ・問い合わせ件数：前年比＋200％ ・売上：＋10％ ・返品率：＋8pt 営業部 …
2026年2月27日
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【管理職データドリブンチェック問題】残業削減で生産性向上？その判断、本当に正しいですか
働き方改革の一環で、残業時間を削減しました。 3か月後のレポートはこうです。 ・月平均残業時間：30時間 → 15時間 ・売上：横ばい ・社員満足度： …
2026年2月26日
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【管理職データドリブンチェック問題】若手の方が成果が高い？その結論、早すぎませんか
社内分析の結果、こんなレポートが上がってきました。 ・30歳未満の営業平均売上：月300万円 ・40歳以上の営業平均売上：月250万円 この数字だけを …
2026年2月25日
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【管理職データドリブンチェック問題】粗利改善の裏で何が起きている？値上げ戦略を誤らないための経営視点<
あなたは事業部長。 主力商品の価格を10％値上げしました。 1か月後の報告はこうです。 ・売上：＋3％ ・粗利率：＋5pt ・販売数量：－8％ ・解約 …
2026年2月24日
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Excel業務が変わる！Copilot×Python自動化術－第5回：数字の“違い”を読み解く比較とランキング
ここまで、データの集計→整形→分析の入口までを扱ってきました。 最終回となる今回は、「比較」と「ランキング」をテーマに、 データを意思決定につなげる活 …
2026年2月23日
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Excel業務が変わる！Copilot×Python自動化術－第4回：ぐちゃぐちゃなデータも一発で整理
データを使って業務を効率化しようと思ったとき、最初にぶつかる壁——それが「データの整理」です。 どれだけ優れた関数やAIがあっても、元のデータがバラバ …
2026年2月22日
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Excel業務が変わる！Copilot×Python自動化術－第3回：数字に“意味”を見つける分析思考
前回までは、データを「まとめる」ことにフォーカスしてきました。 今回はそこから一歩進んで、まとめたデータから「意味を見つける」分析思考の第一歩を解説し …
2026年2月21日
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Excel業務が変わる！Copilot×Python自動化術－第2回：毎月やってるその集計、5分で終わらせよう
集計や分析などデータを使った業務に関わっていると、次のようなことを考えることが少なからずあります。 「合計と表とグラフをつくるだけなのに、なんでこんな …
2026年2月20日
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Excel業務が変わる！Copilot×Python自動化術－第1回：AIに最初にやらせるべき“あの作業”とは？
「毎月、同じExcel作業をくり返している気がする……」 そう感じたことはありませんか？ たとえば、こんな業務です： ・営業データの合計を出して上司に …
2026年2月19日
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仕事を引き取るAIの同僚－第7回：「調べてまとめる同僚」を“業務仕様書”として作る
「AIに任せたい」は、まだ仕事になっていない ここまで読んで、 「調べてまとめる仕事はAIに任せられそう」 「AIの同僚という考え方は分かった」 そう …
2026年2月18日
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仕事を引き取るAIの同僚－第6回：その同僚、どうやって“雇う”の？Difyで仕事を任せる仕組みを作る
AI活用をどうやって実現するか？ ここまでの回で、AIを「仕事を引き取る同僚」として使うイメージは掴めたはずです。 ・調べてまとめる仕事を引き取る ・ …
2026年2月17日
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仕事を引き取るAIの同僚－第5回：「考え始める前が一番しんどい仕事」を整えてもらう
「考える仕事」は、なぜ手をつけるまでが重いのか 会議の準備、企画の検討、アイデア出し。 こうした「考える仕事」は、ビジネスの中核です。 でも実際には、 …
2026年2月16日
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仕事を引き取るAIの同僚－第4回：「またその質問？」を言わなくてよくなる仕事の任せ方
なぜ「同じ質問対応」はこんなに疲れるのか 業務の中で、こんな経験はありませんか。 ・新人からの同じ質問 ・他部署からの毎回似た問い合わせ ・前にも説明 …
2026年2月15日
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仕事を引き取るAIの同僚－第3回：「毎回ゼロから考えている文章」を先に書かせる
文章を書く仕事は、なぜこんなに消耗するのか メール、社内文書、報告書、資料の文章。 ビジネスパーソンは、毎日のように文章を書いています。 しかも多くの …
2026年2月14日
