顧客の声を武器に：AIによるVOC分析とプロダクト改善

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

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

Webサイト・PDFの高速要約：AIで大量資料を瞬時に処理

長い記事、報告書、PDF資料をAIで要約。必要な情報だけを効率的にピックアップする「現代の調べもの」を体得します。

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

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。

11

競合・市場リサーチ：AIで業界動向と競合情報を自動収集

競合企業の最新ニュース、決算情報、SNS動向をAIで効率的に収集・分析。定期レポートの自動生成まで含めたリサーチフローを構築します。

12

論文・学術情報のAI検索：エビデンスの効率的な収集と評価

学術論文やガイドラインのAI検索・要約技術。研究デザイン・結果・限界を構造化して整理する方法を学びます。

13

情報の真偽判定：AIのファクトチェックと一次情報の確認

AIが提供する情報の信頼性をどう確認するか。一次情報の特定、複数ソースの照合、バイアスの識別など、情報リテラシーの実践技法を習得します。

14

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。

15

クレーム・苦情対応のAI支援：感情分析と最適な返答設計

怒りの程度を感情分析で判定し、最適なトーンと内容の返答案をAIが提示。オペレーターのストレスを軽減しながら解決に導くテクニックを学びます。