成長・マインド AIが何でもできる時代に、人間は何を勉強すればいいのか
AIが企業分析や戦略立案、KPI設計までできる時代に、人間が勉強する意味はあるのか。顧客との対話、個別事情の理解、現実解の設計、AIの回答を見抜く力から、AI時代に人間が磨くべき「問い・判断・実行」の力を考えます。
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成長・マインド 企業分析を続けて見えてきた、次に磨くべき「ブランド」と「組織能力」の視点
企業分析を重ねる中で、商品の強みや利益構造だけでなく、ブランド資産や組織能力、複雑性によるコストまで見る必要があると気づきました。現在の強みと、95点以上を安定して狙うための次の課題を整理します。
成長・マインド 診断士として独立する難しさ。それでも挑戦したい理由
診断士として独立して稼ぐことは簡単ではありません。それでも、自分だけの強みを磨きながら挑戦したい。独立に向けて今考えていることを書きました。
成長・マインド 地域企業にこそ、データドリブン経営は必要だと思う
ITベンダでデータドリブン経営を推進する中で感じている難しさ、可能性、チーム育成、将来の独立に向けた経験値について整理しました。
DX・IT KPIツリー作成のスキルアップ⑭-2｜先行KPIは「統計で絞る」—相関→重回帰→部分相関のやり方
先行KPIで統計を使う目的は「因果の仮説を1〜2本に絞ること」。相関分析→重回帰→部分相関の3ステップで、残す指標・捨てる指標を判断する実務ルールを整理。
DX・IT KPIツリー作成のスキルアップ⑭-1｜KPIツリー×統計学活用の全体ルール（階層別の使い分け）
KPIツリーの各階層（KGI／主要KPI／先行KPI／行動KPI）ごとに、統計をどう使い分けるかを整理。相関・回帰・部分相関・前後比較などを「使う／使わない」「断定してよい範囲」まで実務ルールとしてまとめる。
