Kaichi Tsukai

はじめに 前回の「第24回：アルゴリズム・AI活用の検討」では、高度な機械学習やAIを使うことで、需要予測や異常検知、レコメンドなど、ビジネスに大きく貢献できる事例を紹介しました。しかし、AIの導入や高度な分析には、“デ...

はじめに 前回の「第23回：データガバナンス・セキュリティ体制の強化」では、データ活用が広がるほど高まるリスクに対して、アクセス管理や情報分類、監査ログなどの仕組みを整える重要性をお伝えしました。このようにデータの整備や...

はじめに 前回の「第22回：新規事業・商品開発でのデータ活用」では、既存業務の効率化だけでなく、新たなビジネスチャンスをデータによって見いだす方法をご紹介しました。一方で、データ活用が社内で広がれば広がるほど、個人情報や...

はじめに 前回の「第21回：予算・投資効果の検証」では、データ活用プロジェクトに投じた費用をどのように測定・評価し、経営層へ成果をアピールするかを解説しました。売上増やコスト削減などの金銭的効果だけでなく、長期的なリスク...

はじめに 前回の「第20回：データ活用の進捗と成果を可視化する仕組み」では、進行中の分析プロジェクトや施策の状態を見える化し、成果と課題を社内で共有する重要性をお伝えしました。しかし、データ活用のプロジェクトを進めるには...

はじめに 前回の「第19回：RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）との連動」では、繰り返しの多い定型業務をRPAで自動化し、分析や意思決定に専念できる時間を増やす方法をご紹介しました。さて、社内でデータ分析を...

はじめに 前回の「第18回：データ分析コミュニティの形成」では、有志メンバーが集まって知見やスキルを交換し合う「コミュニティ」がデータドリブン文化を育むうえで非常に有効であるとお伝えしました。一方で、日々の業務には、いま...

はじめに 前回の「第17回：マネージャー層のデータ活用推進」では、管理職がデータ分析を活用できるようになることの重要性や、社内研修・コミュニティづくりのポイントについてお伝えしました。今回のテーマは、より幅広い社員を巻き...