scene #1

SQLやPythonなどの知識がないため、データ活用に踏み出せない

scene #2

施策立案や分析を求められるが、ツールやデータ処理に対して苦手意識がある

scene #3

ツールは導入されているが「活用できていない」「何ができるのか分からない」

scene #4

自分が求めているアウトプットを得るには、どのデータをどうつなげればいいか分からない

scene #5

施策効果の把握や顧客行動の分析をしたいが、IT部門に依頼するのが前提になっていて素早く動けない

講義内容

データ活用の基本と思考法

• データ活用とは何か？目的と効果
• データ活用がうまくいかない理由
• 「問いを立てる」力とは？
• 業務課題をデータに翻訳する（問い→変数化）
• KPI・仮説の立て方（業務別の具体例）
• ノーコード・ローコード活用の全体像
• 次回へのつながり：手元のデータをどう扱うか

データ整形と加工の基本

• データ分析に必要な前処理とは？
• よくある“ダメなデータ”の特徴
• 欠損値・異常値の処理方法
• 「縦持ち／横持ち」とテーブル設計の基本
• 集計・フィルター・条件付き分類の概念
• ノーコードツールでの整形操作例（Google Sheets, Excel, Airtable）
• 実務データの前処理例（顧客台帳、問い合わせ履歴など）

データの可視化と基礎分析

• 可視化の目的と役割（判断を支えるためのアウトプット）
• グラフの種類と使い分け（棒／折れ線／円／ヒートマップなど）
• 誤解を招かない表現の基本（軸、スケール、注釈）
• ダッシュボードの基本構成（KPI、フィルター、比較軸）
• ノーコード可視化ツール紹介（Looker Studio, Google Sheetsのグラフ機能など）
• 実務でよく使われるグラフ例（例：広告別CV比較、チャネル別売上など）
• 可視化結果を業務に活かす思考の整理

ノーコードで使うAI分析の基礎

• 「AI」とは何か？ビジネス文脈での再定義
• 分類・回帰・クラスタリングの違い
• ノーコードAIツールの特徴と選び方
• AIモデル作成のステップ（CSV→学習→評価→活用）
• 精度評価の基本（Accuracy, F1, RMSEなど）
• 実務への応用例
• AI導入の注意点と限界（ブラックボックス／データの偏り／説明責任）
• 自社で試すには？小さく始めるステップ案

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お申込み日から14日間視聴可能。
視聴期間内であれば、ご自身の自由なタイミングで視聴できます。

1名受講

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オンデマンド研修

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例）100名受講で1名5,500円

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本講義は、オンライン配信講義となりますご受講はお申込み者限りとしており、複数名での受講の場合、人数分のお申込みが必要です。お申込者には、宣伝会議IDを通じて視聴環境をご提供しております。同一IDでの複数人での視聴・社内上映などは固くお断りしております。

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・視聴の際は、申込者ではなく実際に受講される方のマイページ登録が必須となります。

・本講義には質疑応答はございません。

【レジュメについて】

講義資料はご視聴頂くマイページからPDF形式でダウンロードしていただきます。

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