ビジネス意思決定
-
「集める」を武器にする。データ収集のキホン－第8回：バラバラの数字が宝に変わる！データの整理と要約術【データリテラシーをやさしく解説】
この記事のポイント ・データの 「下ごしらえ（クレンジング）」 が結果の8割を決める ・要約の黄金ステップ 「So What?」と「Why So?」 ・相手の脳を疲れさせない 「視覚化」のルール ・報告を意思決定に繋げる 「松竹梅プラン」 「Excelを上司のデスクに置いて終わり」になっていませんか 「頼まれていたリサ…
2026年4月21日
-
「集める」を武器にする。データ収集のキホン－第7回：知らないと怖い！守るべきデータの法律とマナー【データリテラシーをやさしく解説】
この記事のポイント ・データ収集で守るべき 「3つの境界線」（法律／規約／実務作法） ・サーバーをパンクさせない 「インターバル」 の基本 ・著作権法 第30条の4 が認める「解析目的」の範囲 ・利用規約に「禁止」とある場合の代替手段（API） 「全サイトから情報を引っこ抜こう」の前に立ち止まる これまでスクレイピング…
2026年4月18日
-
「集める」を武器にする。データ収集のキホン－第6回：文系でもデキる！AIと作る自分専用の収集ツール【データリテラシーをやさしく解説】
この記事のポイント ・AIは プログラミングの「翻訳機」、コードを1から書く必要はない ・自分専用ツールを作る 3ステップ ・依頼の精度を上げる プロンプトの型 ・エラーは恐れず、AIに丸投げで直してもらう 「ノーコードだけだと、もう一歩足りない」と感じたら 前回、クリックだけでデータを集める拡張機能を紹介しました。で…
2026年4月15日
-
「集める」を武器にする。データ収集のキホン－第5回：スクレイピング入門！自動で情報をかき集める魔法【データリテラシーをやさしく解説】
この記事のポイント ・スクレイピング とは何か、なぜ必要なのかを整理 ・「コピペ地獄」を クリック操作だけ で終わらせる方法 ・初心者向けノーコードツール（Instant Data Scraper／Web Scraper）の使い分け ・実例で見る、Before/Afterの作業時間 「製品50個の価格をリスト化して」に…
2026年4月12日
-
「集める」を武器にする。データ収集のキホン － 第4回：AIは最高のリサーチ助手！最新ツールで時短術【データリテラシーをやさしく解説】
この記事のポイント ・AIは「検索の代わり」ではなく、「リサーチの整理役」 ・精度が変わる「プロンプトの型」 ・AIの最大の弱点 「ハルシネーション」 への対処 ・Perplexity など、出典付きで答えるAIの活用法 「業界の動向、ざっくりまとめておいて」に何時間かけていますか 上司からの「業界の最新動向をまとめて…
2026年4月9日
-
「集める」を武器にする。データ収集のキホン － 第3回：そのデータ、信じて大丈夫？「情報の源」を辿る技術【データリテラシーをやさしく解説】
この記事のポイント ・情報の信頼性には 「階層」 がある（政府統計＞調査会社＞ニュース＞SNS） ・一次データ と 二次データ の使い分け ・騙されないための「3つのチェック」 ・最も危険なのは 「自分に都合の良いデータ」（確証バイアス） 「その数字、どこから？」と聞かれて答えられますか 「市場規模は3,000億円って…
2026年4月6日
-
「集める」を武器にする。データ収集のキホン － 第2回：探す前に「考える」！目的設定の黄金ルール【データリテラシーをやさしく解説】
この記事のポイント ・「いきなり検索」が失敗する理由を整理 ・リサーチを成功させる 5W1H のチェックリスト ・仮説 を立てるとリサーチが爆速になる仕組み ・ゴールから逆算する 「空の表」 テクニック 「とりあえず検索」で2時間溶かしていませんか 「競合他社の情報を調べておいて」と頼まれて、ブラウザを開き「競合他社 …
2026年4月3日
-
データ収集のキホン第1回｜勘と経験をデータで裏付けるスタートガイド
この記事のポイント ・データリテラシー とは何か、なぜビジネスで必要なのかを整理 ・「分析」より 「集める力」 が結果を左右する理由 ・「勘」と「データ」の 決定的な違い を表で比較 ・明日からできる3つのアクション で、今日から訓練できる 「データがあるか？」と聞かれて困った経験はありませんか 「それは君の主観だよね…
2026年3月31日
-
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
-
テキストデータ分析のキホン－第4回：日報を分析したら“忙しさの正体”が見えてきた話【統計学をやさしく解説】
この記事のポイント ・「残業が減らない」原因を 日報の自由記述 から特定した実例 ・特別なツール不要、「キーワードで絞る → 数える → まとめる」 の3ステップ ・対策は人を増やすことでも仕事を減らすことでもなく 「業務の偏りを直す」 一択 ・読み終わったあと、自社の日報をすぐ同じ視点で見直せる 残業が減らない、でも…
2026年2月2日
-
テキストデータ分析のキホン－第3回：商品レビューから“売れなかった本当の理由”が分かった話【統計学をやさしく解説】
この記事のポイント ・★3.5の「悪くないけど売れない」商品の 本当の原因 をレビューから特定した実例 ・分析手順は 「分ける → 見つける → まとめる」 の3ステップだけ ・改善したのは 商品そのものではなく「商品説明文」 1か所 ・記事を読み終わると、自社レビューに今日から使える視点が身につく ★3.5、悪くない…
2026年2月1日
-
テキストデータ分析のキホン－第2回：アンケートの自由回答から“本当の改善点”を見つけた話【統計学をやさしく解説】
この記事のポイント ・自由回答100件から「本当の改善点」を見つけた実例 ・難しい統計やAIではなく 「絞る → 数える → まとめる」3ステップ で完結 ・「機能不足だと思っていたら、本当の問題はオンボーディングだった」という発見 ・読み終わったあと、自社のアンケート自由回答にすぐ適用できる手順 満足度3.8、でも「…
2026年1月31日
-
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
-
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
-
トレンドを見抜く「移動平均」のチカラ－第4回：実務で使う移動平均の読み方と判断ミスを防ぐコツ【統計学をやさしく解説】
はじめに：線が“なめらか”なだけではもったいない ここまでの第1〜3回で、 ・「移動平均とは何か」 ・「季節変動をならしてトレンドを読む方法」 ・「3か月・6か月・12か月など期間設定の考え方」 を見てきました。 最終回となる第4回では、実務でどう読み取るか・どう使うかに踏み込みます。 グラフに“きれいな線”を描くだけ…
2025年11月13日
-
トレンドを見抜く「移動平均」のチカラ－第3回：3か月？6か月？どれが正解？【統計学をやさしく解説】
はじめに：期間設定ひとつでトレンドの見え方は変わる 前回までの第1回・第2回では、「移動平均とは何か」「季節変動をならしてトレンドを読む」ことを学びました。今回はその続編として、“移動平均の期間をどう設定するか”に焦点を当てます。 「3か月移動平均」と「12か月移動平均」、どちらも同じデータを扱っているのに、グラフの印…
2025年11月12日
