A/Bテスト設計とAI分析：統計的に正しい意思決定を支援する

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

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。

2

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。

3

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。

4

A/Bテストの基礎：仮説検証と統計的有意差の判断

テストの設計、サンプルサイズの計算、結果の解釈をAIが支援。「なんとなく良さそう」ではなく、統計的に正しい判断を下す方法を学びます。

5

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。

6

レポート・ダッシュボード解説文のAI自動生成

データ分析結果やKPIダッシュボードの「解説コメント」をAIが自動生成。数字の裏にある示唆を言語化するレポーティング術を習得します。

7

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。

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

ダッシュボード設計の基本：KPIの選定から見せ方まで

何を測り、誰に、どう見せるか。ダッシュボード設計の基本原則と、AIを使って効果的なモニタリング画面を構築する方法を学びます。

10

データストーリーテリング：分析結果を「伝わる」形に変換する

正確な分析も伝わらなければ意味がない。データからストーリーを組み立て、意思決定者を動かすプレゼンテーション術を習得します。

11

AIサムネイル・バナー制作：クリック率を高めるビジュアル設計

YouTube、ブログ、広告用のサムネイルやバナーをAIで効率的に制作。A/Bテスト用の複数バリエーション生成テクニックも習得します。

12

データクレンジングの基礎：AIで汚いデータを整える

欠損値、重複、表記ゆれ、フォーマット不統一。AIを使ってデータの品質問題を検出・修正するクレンジングの基本を学びます。

13

AIで作るピボット分析：クロス集計と多角的データ探索

大量のデータを多角的に集計・分析するピボット分析をAIの支援で実行。「月別×地域別の売上」などの複雑な集計を簡単に実現します。

14

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。

15

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。