マスログ｜数学・統計・AIをわかりやすく解説するメディア

全4回の連載を通じ、生成AI時代におけるプログラミングの可能性をお伝えしてきました。とはいえ、「理屈はわかった。でも自分の複雑な業務に本当に通用するのか」と、一歩踏み出せずにいる方も少なくないでしょう。 今回の特別編では、大人のための数学・統計教室「和から（WAKARA）」での個別指導を通じて生まれた、ある事例をもとに…

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…

この記事のポイント ・AI時代にビジネスパーソンが学ぶべきプログラミングスキルをロードマップで提示 ・Python・SQL・AIツールの使い分けと、学びの順番 ・「実務で使える」を常に意識した選択 ・2026年版の最新動向と補強リソースも含めて一覧化 AI時代のプログラミング学習ロードマップとは AI時代にビジネスパー…

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…

「データの集計だけで一日が終わってしまった……」 「Excelが重すぎて、ファイルを開くたびにパソコンが固まる」 ビジネスの現場で、数字を扱わない日はありません。多くの方がExcelを使いこなし、見事な表やグラフを作っています。しかし、扱うデータが数万件、数十万件と増えていくにつれ、「手作業ではもう限界だ」と感じる場面…

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…

「毎日、同じようなデータをExcelに貼り付けている……」 「競合サイトを一つずつチェックして回るだけで、午前中が終わってしまう」 そんな「単純だけど時間がかかる作業」に追われて、本来やるべき企画立案や顧客対応が後回しになっていませんか？第2回となる今回は、プログラミングという武器を使って、こうした「コピペ地獄」から抜…

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 …

「プログラミングなんて、理系の専門家がやるものでしょう？」 「自分には関係ない、エンジニアに任せておけばいい」 もしあなたが今そう思っているとしたら、これからのビジネスシーンで大きなチャンスを逃してしまうことになるかもしれません。2026年現在、ビジネスの世界はひとつの転換点を迎えています。それは、「プログラミングが専…

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…

この記事のポイント ・シリーズ最終回。AIと一緒にアプリを作る流れ を実例で紹介 ・「作りたいものを伝える → コードを確認 → 修正を頼む」の 3ステップ で進む ・5回シリーズの 振り返り と「これからやるべきこと」のまとめ ・読み終わったあと、今日からAIと開発を始められる この記事のゴール：実際に動くアプリを作…

この記事のポイント ・バイブコーディングの成果は 「指示の質」 で9割決まる ・「悪い指示」と「良い指示」の 具体例の対比 がそのまま使える ・3ステップ（小さく始める → 確認する → 修正する）の進め方 ・初心者がつまずきやすいポイント をあらかじめ回避できる バイブコーディングでは「指示」が9割 バイブコーディン…

※2026年7月22日更新：2026年5月のGoogle I/O 2026以降の最新情報（Antigravity 2.0・Gemini 3.5〜3.6 Flash）を反映しました。 この記事のポイント ・Google Antigravity とは何か、なぜ注目されているのかを整理 ・2025年11月リリース、Gemin…

この記事のポイント ・AIエージェント とは何か、従来の生成AIと何が違うのかを整理 ・「指示する」から「任せる」へ、仕事の渡し方が変わる仕組み ・3ステップで動く AIエージェントの内部の流れ ・バイブコーディングを支える土台となる技術として理解できる 「答えを返すAI」から「仕事を進めるAI」へ ChatGPTを使…

この記事のポイント ・バイブコーディング（vibe coding） とは何か、なぜ生まれたのかをやさしく解説 ・元OpenAIのカルパシー氏が 2025年2月 に提唱し、2025年 Collins辞書の Word of the Year に選出 ・従来の開発と何が違うのか、表で比較 ・ビジネスパーソンが 明日から知って…

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。対策の成果が出ています。」 しかし、同時に別の数字もあります。 ・売上：前年比－20％ さて、本当に“改善”しているのでしょうか？ まず疑うべきは“分母” データドリブンな管理職…

この記事のポイント ・SNSフォロワー急増「だけ」で「成果」と言えるか ・見るべき3つの補助指標：エンゲージメント・買い手・CV率 ・フォロワー「数」と「質」は別 ・管理職向けデータドリブンシリーズ記事 SNSフォロワー急増は本当に「成果」か SNSでフォロワー数が急増したとき、「サクセス！」と思うのはストップしましょ…

この記事のポイント ・「研修受講者の高評価」だけで「研修成功」といえるのか ・見るべき3つの補助指標：行動変化・業務への定着・ROI ・評価と実際の効果の違い ・管理職向けデータドリブンシリーズ 研修評価だけで見落とす「本当の効果」とは 研修受講者の「高評価」だけで、その研修を「成功」と言うのは朝計り。受講直後の「満足…

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 営業会議ではこう発言が出ます。 「単価が上がっています。顧客の質が向上しています。」 さて、本当にそうでしょうか？ まず確認すべきは“売上の構造” データドリブンな管理職…

この記事のポイント ・「採用数字が改善」だけで「成功」と言えるか ・見るべき4つの補助指標：定着率・CPI・処遇・スキルケイチョット ・データだけで見えない「採用の質」をとらえるポイント ・管理職向けデータドリブンシリーズ 採用施策の「成功」を見ずるためのポイントとは 採用データを見て「数が改善した」「コストが下がった…