和から株式会社 https://validator.w3.org/feed/docs/rss2.html 非エンジニアのためのClaude Code実践マスター講座 AI時代の「武器」としてのプログラミング－第2回：5時間の作業が3秒に？「自分専用AIツール」で残業をゼロにする AI時代の「武器」としてのプログラミング－第1回：時代は「書く」から「話す」へ！知らないと損する新常識 「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】 「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】 「集める」を武器にする。データ収集のキホン － 第1回：勘と経験にサヨナラ！情報の価値を見極める【データリテラシーをやさしく解説】 AIに開発させる時代のプログラミング入門－第5回：AIと一緒にアプリを作ってみよう【生成ＡＩをやさしく解説】 AIに開発させる時代のプログラミング入門－第4回：AIにどう指示する？バイブコーディングの進め方【生成ＡＩをやさしく解説】 AIに開発させる時代のプログラミング入門－第3回：AIにアプリを作らせるツール「antigravity」とは【生成ＡＩをやさしく解説】 AIに開発させる時代のプログラミング入門－第2回：AIが仕事を進める？AIエージェントのしくみ【生成ＡＩをやさしく解説】 【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 【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？ 【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？ 【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？ 【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 【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 【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 【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 値上げしたのに利益が減る？粗利改善の裏に潜むLTV低下リスクを解説 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 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 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 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？ 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 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 変革の歴史から読む、AI時代の生き残り戦略｜第5回：ガソリン車からEVへ――“価値が移動する時代”のスキル論 変革の歴史から読む、AI時代の生き残り戦略｜第6回：PC革命が示した「使える人」と「使えない人」の分岐点 変革の歴史から読む、AI時代の生き残り戦略｜第7回：インターネットが“場所”を溶かした日――新しい働き方の誕生 変革の歴史から読む、AI時代の生き残り戦略｜第8回：歴史7つの波から導く、生成AI時代のリスキリング戦略総まとめ 【生成AI時代の7原則：第1回】AI時代に成果が伸びる人は“仕組みで考える”──構造理解があなたの武器になる 【生成AI時代の7原則：第2回】タスクを分解し、価値へ統合する—AI時代の仕事を再定義する力とは？ 【生成AI時代の7原則：第3回】成果を決めるのは“問い”─AIと人の力を最大化するPrompt Powerとは？ 【生成AI時代の7原則：第4回】もっともらしい誤りに騙されない力─AI活用とビジネス判断の質を高める“読み解く技術” 【生成AI時代の7原則：第5回】情報を“価値”に変える力─AI時代に必須のデジタル編集能力とは？ 【生成AI時代の7原則：第6回】価値は“つながり”から生まれる─AI時代に必須のネットワーク活用力とは？ 【生成AI時代の7原則：最終回】変化を味方にする力─AI時代を生き抜く“学習敏捷性”とは？ 小学生向けオンライン算数塾「キッズデータラボ」のプレスリリースを出しました 相関と回帰－第1回：売上と広告費の関係を可視化する【統計学をやさしく解説】 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】 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】 因果関係とは何か｜相関の次に学ぶべき「勘違いしない力」 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 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 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 年末レポートで事故る『前年比・増減率』の落とし穴（数字でやさしく整理） 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 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？ 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？ 疑似相関シリーズ 第3回｜ダッシュボードを見れば見るほど、売上が下がる？