和から株式会社 https://validator.w3.org/feed/docs/rss2.html 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？ 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5回：数字の“違い”を読み解く比較とランキング 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 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 【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 【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】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】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】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】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】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】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 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】 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】 「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】 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 「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】 AI時代の「武器」としてのプログラミング－第3回：Excelの限界を突破！AIとPythonで「データの預言者」になる方法 「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】 AI時代の「武器」としてのプログラミング－第4回：2026年版ロードマップ！「AIエージェント」を使いこなす最初の一歩 「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】 AI時代の「武器」としてのプログラミング－第5回（特別編）：和からの個別指導！「バラバラのデータ」をAIとVBAで一つにまとめて作業時間を大幅短縮！ 「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】 「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】 「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】 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】 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 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 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 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 仕事を引き取るAIの同僚－第2回：「調べて、まとめて、報告するだけの仕事」を丸ごと引き取らせる 数字は良いのに現場が疲弊？KPIの裏にある「見えないコスト」の見つけ方 仕事を引き取るAIの同僚－第1回：AIはツールではなく、“同僚”として考えてみる 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】 テキストデータ分析のキホン－第5回：問い合わせを整理したら“同じ問題が繰り返される理由”が分かった話【統計学をやさしく解説】 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】 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】 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】 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】 仕事の判断が変わる 機械学習のキホン－第5回：結局どれから始める？データ別「任せられる判断」早見表【機械学習をやさしく解説】 仕事の判断が変わる 機械学習のキホン－第4回：“いつもと違う”に気づける！売上・アクセス・ログで異常と先読みをする【機械学習をやさしく解説】 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】