BIZ001 データドリブンな考え方

  • ビジネスの目的を定義する
  • 目的を定義するための課題・仮説を立てる
  • 仮説を検証し、原因・解決策を探るためのデータを分析する

BIZ002 データドリブンでない考え方

  • 目的やゴールの設定がないままデータを分析しても意味長い

BIZ003 課題や仮説の言語化

  • 問題解決力:問題に対して最もインパクトのある買いを見つける
  • 論理的思考:問いに対する首長と根拠を論理的に構成して、筋道を立てて説明できる
  • メタ認知志向:客観的に見る
  • デザイン思考:仮説の検証を素早く繰り返していく問題解決のプロセスを作れる

BIZ004 現場

  • 一次情報:自分で得た情報
  • 二次情報:出所のはっきりした伝聞情報
  • 三次情報:噂話

BIZ005 べからず

  • FFP

    • 捏造 (Fabrication)
    • 改竄 (Falsification)
    • 盗用 (Plagiarism)
  • AI時代特有

    • データバイアスによる差別
    • ディープフェイク
    • → データ倫理 (ELSI (Tthical, Legal and Social Issue 倫理・法理・社会的課題))
    • → 人間中心のAI社会原則

BIZ012 AIの不正利用

  • フェイク動画
  • ディープフェイク
    • 基盤技術は GAN Generative Adversarial Network 敵対的生成ネットワーク
    • オートエンコーダー
  • Bot
    • 基盤技術は LLM (大規模言語モデル)
    • チャットボット
  • → 人間中心のAI社会原則

BIZ013 データ利用

  • 2018 GPDR (General Data Protection Regulation : EU一般データ保護規則)
  • 2020 CCPA (California Consumer Privacy : カリフォルニア州消費者プライバシー法)
  • 2022 改正個人情報保護法(日本)

BIZ019 データの重複

  • MECE (Mutuallity, Exclusive, Collectively, Exhaustive お互いに、重複せず、全体的に、漏れがない)

BIZ022 分析計画

  1. 分析課題周辺のビジネスの実態や背景知識をイメージ
  2. インプットとアウトプットのイメージ
  3. 分析手法や手順をイメージ

BIZ024 分析結果の言語化

  • 分析結果を具体的にする。具体的でないとその後の深堀ができない
  • ×:グラフが山型をしている → だから何?
  • 〇:11:00-12:00 の売り上げが、そのほかの時間に比べて50%多い → 誰が来てんの?何が売れてんの?というような深堀ができる

BIZ027 論文の構成

  • 序論
    • 背景
    • 先行事例・研究
  • 本編・アプローチ
  • 本編・検討結果
  • 結論・考察

BIZ030 データの引用元を適切に判断する

  • 基本は一次情報を使う
  • 二次情報を使う場合は「誰が」「いつ」発信した情報なのかを必ずチェックする

BIZ031 プレゼン

  • WHY : 言いたいことを最初に述べて、その理由を説明する
  • 空雨傘 : 課題の確認→深堀→結論

BIZ034 報告の問題点

  • ビジネスの目的に合ってないんじゃね (「コストを下げたい」のに、「売上を上げる」提案をしてるんじゃね?)
  • 論理構成として足りない、関心ごととして合っていない
  • 原因・解決策が矛盾している。現実的でない
  • 分析データが合っていない、分析結果の解釈が合っていない

BIZ051 KGI, KPI

  • KGI Key Goal Indication 重要目標達成指数
    • 利益10%UP
  • KPI Key Performance Indicatior 重要業績評価指数 (
    • 1.経費削減 3% DOWN
    • 2.一人当たり売上 5% UP
    • 3.新規顧客開拓 3件

BIZ055 基本的な問題解決の枠組み

  • QCD
    • 品質 Quality
    • 価格 Cost
    • 納期 Delivery
  • 5フォース分析
    • 業界内での競争
    • 新規参入者の脅威
    • 代替品の脅威
    • 売り手の交渉力
    • 買い手の交渉力

BIZ083 ハルシネーション

  • 原因
    • 訓練データの誤り
    • 文脈の欠如
    • 事象の過度の一般化
    • データの不足
    • 言語のあいまいさ
  • リスク
    • 不正確な情報を本当だと思って利用してしまう
    • 自分の信用を損なう
  • 対処法
    • AI(LLM)が生成した情報に対して批判的な姿勢を保つ
    • ハルシネーションの事例を知っておく

BIZ109 契約

  • 機密保持契約
  • 販売許諾契約 → データエンジニアリングでうまく行ったら、売り上げの何%よこせとか、独占的販売させるとか
  • 個人情報の授受に関する契約
  • 業務委託契約
    • 請負契約
    • 純委任契約
  • Poc Proof of Conecpt 概念実証プロジェクト

BIZ139 報告

  • レビュテーションリスク
  • 障害報告
    • 障害概要
    • 発見日付・障害発生期間
    • 影響範囲・障害規模
    • 原因
    • 暫定対応
    • 経緯
    • 恒久対応・自己抑制の仕組み化
    • 謝罪
  • 5W1H
    • Who
    • When
    • WHere
    • What
    • Why
    • How
  • サービス品質
    • SLA Service Level Agreement サービス品質保証