再現性の危機を乗り越えよう！
データ分析と生成AI（Generative AI）は、これまで互いに異なる進化を遂げてきた技術分野です。データ分析は構造化データから意味のあるパターンや洞察を抽出することに重点を置き、生成AIは自然言語や画像などの非構造化データの生成・理解に焦点を当ててきました。しかし近年、特にChatGPTやGPT-4などの大規模言語モデル（LLM）の登場により、この二つの領域が急速に融合しつつあります。
“生成AIとデータ分析の融合：実務への応用と限界” の続きを読むマーケティングの基本原則の一つに「市場は均質ではない」というものがあります。消費者や企業は、それぞれ異なるニーズ、行動パターン、価値観を持っています。顧客セグメンテーションとは、この多様な顧客群を意味のあるグループに分類し、それぞれに最適なアプローチを設計するための手法です。
“顧客セグメンテーションの進化：クラスタリングからLTV予測まで” の続きを読む「ビッグデータ」という言葉が当たり前になった現代、大量のデータを活用した分析手法や機械学習モデルが注目を集めています。しかし、現実のビジネスシーンでは、分析に必要なデータが十分に集まらないケースが依然として多く存在します。特に以下のような状況では、小規模データでの分析が求められます：
“小規模データでの効果的な分析手法：限られたサンプルを最大限に活用する” の続きを読むデジタルマーケティングやプロダクト開発の世界では、A/Bテスト（分割テスト）は意思決定の「ゴールドスタンダード」として広く認識されています。Webサイトのデザイン変更、メールの件名、価格戦略、機能追加など、さまざまな施策の効果を検証するために日常的に実施されています。
“A/Bテストの落とし穴と対策：効果的な実験設計の実践ガイド” の続きを読む「相関関係は因果関係を意味しない」という格言は、データ分析やビジネス意思決定の世界では頻繁に引用されます。しかし、私たちが本当に知りたいのは多くの場合「因果関係」です。
“因果推論の実務応用：相関を超えた分析アプローチ” の続きを読むみなさん、データサイエンスって聞くと、超高度な機械学習アルゴリズムや複雑な予測モデルを想像しがちですよね？でも、実際のデジタルマーケティングの現場は、意外とシンプルで、むしろ「直感」と「経験」が勝負なんです。
“データサイエンスの現場：デジタルマーケティングの舞台裏” の続きを読むここではMarketing Mix Modelingの理論について解説します。
“Marketing Mix Modeling (MMM)：広告効果測定の体系的アプローチ” の続きを読むこの記事では時系列データに対する介入の効果を時系列予測モデリングと差分の差法を組み合わせて簡便に分析する方法を紹介します。
“時系列データの効果検証：予測と差分の差分析” の続きを読むこの記事ではポアソン分布と考えられる事象に対する何らかの介入の効果検証について、三つのアプローチを解説していきます。
“ポアソン分布を用いた効果検証：3つのアプローチの比較” の続きを読むここでは、研究不正となるp-hackingについて、どんなことがhackingなのか、なぜダメなのか、どうすれば良いかについて紹介します。
“研究不正の実態：p-hackingとその防止策” の続きを読む