DX・IT

KPI設計の第一歩はKPIツリー作成。財務・プロセス・原因分析の型を整理し、AIを活用した効率的な設計と運用のポイントを解説します。

個々のデータではなく分布を見ることが重要。ピアソンの法則を基に、平均と標準偏差の視点で施策を整理し、データ分析を経営判断に活かす方法を解説します。

データ分析で平均値や中央値ばかり見ていませんか？実は、分布や外れ値を正しく読むことで、在庫計画・人員配置・販促戦略など、ビジネス改善につながる重要な示唆が得られます。本記事では具体例を交えて解説します。

生成AIが進化しても、データ分析で成果を出すには人間にしかできない3つの役割があります。本記事では、目的設定、データ解釈、アクション設計という「データ分析の3本柱」を具体例とともに解説します。

生成AIを業務に活かすにはコツがあります。プロンプト設計、ビジネスフレームワークの活用、回答の柔軟な受け止め方まで、私の実体験をもとに3つのポイントを解説します。

複数システムに散らばるデータを統合管理し、全社的なデータ活用を可能にする「統合データ基盤」。DX時代に求められる仕組みと導入メリット、成功のポイントを事例を交えて解説します。

「ニーズ通りに商品を開発したのに売れない…」その原因はお客様のインサイトを見落としているからかもしれません。サラダマック、飲料メーカー、スタバの3事例から、ヒット商品を生むための視点を解説します。