店舗DXの設計図：AIで実現するパーソナライズ接客と顧客体験

このパスのコース

順番に受講することで、体系的にスキルを習得できます。

1

OMO・オムニチャネル戦略：AIで融合するオンラインとオフライン

店舗とEC、アプリとSNSをAIでシームレスに繋ぐOMO戦略。パーソナライズされた顧客体験をチャネル横断で設計する方法を学びます。

2

AIに聞くExcel：関数・ピボット・グラフの操作をAIに教わる

VLOOKUPやピボットテーブルの作り方をAIに質問して学ぶ。「やりたいこと」を伝えるだけで最適な関数や操作手順を教えてもらう方法を習得します。

3

基本統計分析：平均・中央値・標準偏差をAIで理解する

統計の基礎概念をAIと対話しながら学ぶ。自分の業務データに適用し、数字の「意味」を読み解く力を身につけます。

4

顧客セグメンテーション：AIでデータから顧客群を分類する

購買行動、属性、エンゲージメントに基づいて顧客を自動分類。AIを使ったセグメンテーションでマーケティング精度を高める方法を学びます。

5

感情分析・テキストマイニング：文章データからインサイトを抽出

レビュー、問い合わせ、SNS投稿などのテキストデータをAIで感情分析。ポジティブ/ネガティブの傾向やキーワード頻出パターンを可視化します。

6

データの可視化：AIでグラフ・チャートの最適な見せ方を選ぶ

棒グラフ・折れ線・円グラフ・散布図のどれを使うべきか。データの性質と伝えたいメッセージに応じた最適な可視化手法をAIに提案させる方法を学びます。

7

予測分析入門：過去データから未来を推定するAI活用

過去のトレンドから将来の数値を予測する基本的な手法。需要予測、売上予測、在庫予測などに応用できる予測分析の入門知識を学びます。

8

異常値・外れ値の検出：AIで見つけるデータの異常パターン

不正取引、設備異常、品質問題などの予兆をデータから検出するAI活用法。正常パターンからの逸脱を自動でアラートする仕組みを学びます。

9

ECサイトのAI最適化：商品説明・レコメンド・レビュー分析

EC運営の主要タスク—商品説明文生成、レコメンドエンジン活用、レビューの感情分析—をAIで効率化する方法を学びます。

10

KPI設計とモニタリング基盤：AIで構築する全社パフォーマンス管理

何を測るか、どう測るか。KPIツリーの設計、データ自動集約、異常値アラートで全社パフォーマンスを可視化するモニタリング基盤を構築します。