データ分析
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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
この記事のポイント ・比較とランキングから 次の一手を見つける実践手順 ・Copilotで作れる 5種の比較ビュー（前月比／前年比／目標比／セグメント比／ベンチマーク比） ・コピペで使える ランキング系プロンプト例6つ ・比較分析で陥りやすい 3つの落とし穴 「比較」と「ランキング」は意思決定の燃料 集計値そのものに、…
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
この記事のポイント ・ぐちゃぐちゃなデータをCopilot/Python in Excelで 一発で整形する手順 ・クレンジングの 5大パターン（表記ゆれ／欠損／重複／型違い／構造崩れ） ・コピペで使える プロンプト例7つ＋Python in Excel コード ・Copilot利用の 前提条件（Microsoft公式…
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
この記事のポイント ・数字を集計するだけで終わらず、”意味”を取り出す分析思考の型 ・CopilotとPython in Excelで使える 4つの分析視点（比較・構成・推移・外れ値） ・そのまま使える 分析プロンプト例5つ ・AIに任せる部分／人間が判断する部分の線引き 集計と「分析」は違う 月次レポートで「売上：1…
2026年2月21日
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テキストデータ分析のキホン－第6回：テキストデータ分析を“仕事に定着させる”ための考え方【統計学をやさしく解説】
この記事のポイント ・全6回の振り返りと、テキストデータ分析を 仕事に定着させる5つの原則 ・「うまくいかなかったケース」から学べる失敗パターン ・数字×テキスト を組み合わせると効果が跳ね上がる理由 ・最終回ならではの「明日から続けるための仕組み化チェックリスト」 シリーズで見た4つの事例の共通点 第2〜5回では、4…
2026年2月4日
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テキストデータ分析のキホン－第1回：数字だけでは分からない“理由”を読み解く！テキストデータ分析の全体像【統計学をやさしく解説】
この記事のポイント ・数字だけでは見えない「顧客や現場の理由」をテキストから読み解く ・テキストデータ分析の 4ステップ（収集／前処理／分析／解釈） ・代表的な 5つの分析手法（頻度・共起・分類・感情・要約） ・AIを味方にする 分析の進め方と注意点 数字は「何が起きたか」しか教えてくれない 「離職率が15%に上がった…
2026年1月30日
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仕事の判断が変わる 機械学習のキホン－第3回：“見る仕事”を任せられる！画像データで検品・チェックを楽にする【機械学習をやさしく解説】
仕事の中には、「見る」ことが中心になっている作業が意外と多くあります。 商品写真のチェック、現場写真の確認、書類や帳票の目視確認、不具合が写った画像の確認。 一見すると単純な作業に見えますが、実際にはかなりの集中力と時間を取られます。 ・数が多くて見切れない ・見落としが怖い ・人によって判断がばらつく そこで今回は、…
2026年1月25日
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仕事の判断が変わる 機械学習のキホン－第2回：“読む仕事”を減らす！問い合わせ・アンケートを自動で分類＆要約する【機械学習をやさしく解説】
仕事をしていると、意外なほど多くの時間を「文章を読むこと」に使っていると気づきます。 問い合わせメール、アンケートの自由記述、社内報告、チャットログ。 1つ1つは短くても、件数が増えると話は別です。 読むだけで疲れ、判断まで含めると、気づけば1日のかなりの時間を取られてしまいます。 しかも文章を読む仕事は、ただの読書で…
2026年1月21日
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仕事の判断が変わる 機械学習のキホン－第1回：“おすすめ”の正体は判断の肩代わり！購買・行動データでレコメンドがわかる【機械学習をやさしく解説】
「機械学習」と聞くと、多くの人は高度な分析や、未来をズバリ当てる予測を想像しがちです。 ですが、実際に仕事の現場で価値を生んでいる使い方は、もっと地道なものであり、もっと実用的なものです。 人が毎回悩んで決めている判断の一部を、迷わず任せられる状態にする。 レコメンド（おすすめ表示）は、その代表例です。 そこで今回は、…
2026年1月18日
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疑似相関シリーズ 第4回｜チェックを増やすほど、不具合が増える？
いきなり結論 増えたのは不具合じゃない。見つかる量かもしれない。 「チェック項目を増やしたら、不具合件数が増えた」──この現象、品質改善や業務改善をやっていると高確率で出会います。 そして多くの場合、ここでこう言われます。 「チェックを増やしたせいで、現場が荒れてるんじゃない？」 でもそれは、因果の取り違えかもしれませ…
2026年1月9日
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疑似相関シリーズ 第2回｜消防車が増えるほど火事の被害が大きい？
いきなり結論 その相関、犯人は“消防車”じゃない。火事の「規模」かもしれない。 「消防車の出動台数が多いほど、火事の被害額が大きい」という相関が見えることがあります。 でもそれは、消防車が被害を増やしているという意味ではありません。 このケースの正体はシンプルで、 大きい火事ほど消防車がたくさん必要で、被害も大きくなる…
2026年1月7日
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疑似相関シリーズ 第1回｜アイスが売れると溺死が増える？
いきなり結論 その相関、犯人は“暑さ”かもしれない。 「アイスの売上が増えると溺死事故が増える」という相関が見えても、アイスが事故を増やしているわけではありません。 このケースで本当に起きているのは、“暑さ（気温）”という黒幕が、両方を同時に押し上げているということです。 相関はヒント。因果は証拠。 今日は、相関を“因…
2026年1月6日
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因果っぽい話に騙されない｜会議とレポートのためのチェックリスト
「この施策、効果が出ています」 会議でそう言われたとき、あなたはどう反応していますか。 グラフもある。数字も改善している。説明もそれっぽい。 ──でも、その話。本当に信じて大丈夫でしょうか。 ここまでのシリーズで、 ・相関 ・疑似相関 ・逆因果 ・生存者バイアス ・因果関係の確かめ方 を見てきました。 最終回の今回は、…
2026年1月5日
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因果関係はどう確かめる？｜ビジネスで使える考え方の型
「因果関係が大事なのはわかった。 でも、じゃあ実際にどう確かめればいいの？」 ここまで読み進めてきた人なら、きっとそう思っているはずです。 相関には騙される。 疑似相関もある。 逆因果もある。 成功事例も信用しすぎてはいけない。 ──では、何を信じればいいのでしょうか。 結論から言います。 完璧な因果関係を証明する方法…
2026年1月4日
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前年比・増減率の計算方法と落とし穴｜年末レポートで間違えないコツ
この記事のポイント ・前年比＝今年÷前年×100、増減率＝（今年−前年）÷前年×100 ・「前年比110%」と「前年比+10%」は同じ意味（基準のとり方が違うだけ） ・マイナス→プラスの増減率は注意（基準が小さくなるほど％が大きく見える） ・年末レポートでよくある罠：「前年同期比」と「年間累計比」を混同する 前年比＋2…
2025年12月31日
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生存者バイアスとは何か｜成功事例を真似るほど失敗する理由
「伸びている会社は、だいたい◯◯をやっているらしい」 ビジネス記事やセミナーで、何度も聞いたことがあるフレーズではないでしょうか。 ・成功している企業の共通点 ・成果を出しているチームの習慣 ・トッププレイヤーがやっていること どれも魅力的ですし、真似したくなります。 でも、ここで一つだけ問いを立ててみてください。 そ…
2025年12月30日
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逆因果とは何か｜研修を受けた部署ほどトラブルが多い理由
「この研修、受けた部署のほうがトラブル多くないですか？」 レポートを見ながら、誰かがそうつぶやく。数字を確認すると、たしかに──研修を受けた部署ほど、インシデント件数が多い。 「だったら、この研修って意味あるんでしょうか」 こうした疑問は、とても自然です。データを見て考えているからこそ、出てくる問いでもあります。 ただ…
2025年12月29日
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疑似相関とは何か｜1on1を増やしたのに離職が止まらない理由
「最近、1on1をかなり増やしているのに、離職が減らないんですよね」 マネージャー同士の雑談や、定例会議でよく聞く言葉です。 メンバーの声を聞くために時間を確保し、忙しい中でも1on1を続けてきた。それなのに結果が出ない。むしろ、数字だけを見ると──1on1を多く実施している部署ほど、離職率が高い。 じゃあ、1on1は…
2025年12月28日
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因果関係とは何か｜相関の次に学ぶべき「勘違いしない力」
「この施策、効いてますよね？」 会議でよく聞くこの一言。グラフを見ると、数字はたしかに動いている。右肩上がりだし、相関もある。でも──どこか引っかかる。 それ、本当に“原因”ですか？ 相関や回帰を学んだビジネスパーソンが、次につまずきやすいのがこのポイントです。数字を読めるようになったからこそ、因果関係を「わかったつも…
2025年12月27日
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相関と回帰－第3回：施策判断に使える回帰の考え方【統計学をやさしく解説】
はじめに｜「どれくらい増やせば、どれくらい増える？」 相関と因果の違いを理解すると、次に出てくる疑問があります。 「では、実務ではどう使えばいいのか？」 第3回では、相関を“施策判断”に落とす方法として、回帰の考え方を紹介します。 今回の事例は、 ・営業訪問回数 ・受注件数 という、ビジネスの現場でよく使われるデータで…
2025年12月26日
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相関と回帰－第2回：なぜ伸びた？を誤解しないために【統計学をやさしく解説】
はじめに｜「長く見てもらえたから成果が出た」は本当？ Webサイトを分析していると、こんな報告を目にします。 「今月はサイトの滞在時間が伸びたので、資料請求も増えました」 一見すると、もっともらしい説明です。 しかしこの説明、本当に正しいでしょうか。 第1回では、2つの数字を並べて散布図で可視化し、相関係数で「一緒に動…
2025年12月25日
