AIプライシング戦略：競合・需要・原価から最適価格を導き出す

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

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。

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

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。

4

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。

5

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。

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

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。

8

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。

9

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。

10

クロージング戦略：AIデータ分析で成約率を高める

商談ログ、メールのやり取り、顧客の行動データをAIで分析。最適なクロージングタイミングと訴求ポイントを導き出す方法を学びます。

11

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。

12

ダイナミックプライシング：AIで最適価格をリアルタイムに設定

競合価格、需要、在庫状況に応じてAIが最適価格をリアルタイム算出。利益最大化と顧客満足を両立するプライシング戦略を学びます。

13

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。

14

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。