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学べること
- データドリブン組織が競合を上回る理由を説明し、顧客獲得23倍・収益性19倍の優位性を生む具体的なアナリティクス能力を特定する
- バランスト・スコアカードとOKRフレームワークを適用し、財務・顧客・プロセス・学習の4次元で日常活動と戦略目標を接続する指標体系を設計する
- バニティメトリクスとアクショナブルメトリクス、先行指標と遅行指標、相関と因果を区別するKPI階層を設計する
- 自然言語データクエリ、自動異常検知、予測分析のためのAIツールを活用し、手動分析では見落とすインサイトを発見する
- What→Why→What to Doの物語構造に従い、数字を並べるだけでなく意思決定を導くエグゼクティブダッシュボードを構築する
- コホート分析、ファネル指標、比較ベンチマークを使ってビジネス課題を診断し、データに基づく具体的なアクションを提案する
カリキュラム
注目すべき数字がある：データドリブン組織は競合より顧客獲得で23倍、収益性で19倍の成果を上げている。しかし70%の組織が「指標が多すぎてどれが本当に重要かわからない」と報告している。
問題はデータ不足ではない。どのビジネスにもデータは十分ある。問題はアナリティクス思考——何を測定し、どう解釈し、数字をビジネス判断にどう変えるか。
このコースはビジネスアナリストのように考える力を養う。データのパターンを読み取り、本質的なインサイトを引き出す質問をし、アクションを促す形で発見を伝える。
関連スキル
よくある質問
SQLやPythonの知識は必要ですか？
技術スキルは不要です。このコースはビジネスアナリティクスの思考法——フレームワーク、指標設計、AI支援分析——を教えます。スプレッドシート、BIツール、AIチャットのどれを使っても活用できます。
データ分析コースとどう違いますか？
データ分析コースはデータセットの操作（クリーニング、変換、分析）を教えます。このコースはビジネス戦略に焦点を当てます。何を測定するか、KPI体系の設計、意思決定ダッシュボードの構築、エグゼクティブへのインサイト伝達。データ分析が技術スキルなら、ビジネスアナリティクスは戦略スキルです。
どのAIツールを使いますか？
Claude、ChatGPT、Geminiなど任意のAIアシスタントを分析タスクに活用します。自然言語クエリ、異常検知、予測分析、レポート生成まで。手法はすべての主要AIプラットフォームで使えます。
小規模ビジネスにも関係ありますか？
すべてのレッスンがあらゆる規模のビジネスに適用できます。クライアント指標を追跡するフリーランスも、四半期ダッシュボードを見る大企業のVPも、同じ分析思考が必要です。