塚本 幸一郎

データイノベーションリーダー データサイエンスを活用した、経営戦略やマーケティング方法…

塚本 幸一郎

データイノベーションリーダー データサイエンスを活用した、経営戦略やマーケティング方法論の策定において多数の実績があります。

NVIDIAが全てではない：他のテクノロジーも視野に入りうる

人工知能（AI）は、現在の技術革新の中で最も注目されている分野の一つです。AIの実現には高度な計算能力と複雑なアルゴリズムが必要であり、多くの企業がさまざまな技術を提供しています。NVIDIAはその中でも有名ですが、他にも多くの企業が優れた技術を提供しています。本記事では、NVIDIA以外のテクノロジーを使ってAIを実現するためのロジックと、それを支える技術について詳しく解説します。また、NVIDIAを使用することでAIのアウトプットが飛躍的に向上する可能性についても触れま

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    • 見逃せない！SNSライブとストーリーズで加速するマーケティング戦略

      SNSプラットフォームの中で、Instagram Stories、Facebook Stories、Snapchat、Instagram Live、Facebook Live、YouTube Liveは、企業が積極的に顧客にアプローチし、ブランド認知度を高めるための強力なツールとなります。これらのプラットフォームを効果的に活用するためには、それぞれの特性を理解し、戦略的に使い分けることが重要です。以下では、具体的なやり方、使い分け、作法、そして気をつけるべき点について解説し

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      • なんちゃってデータサイエンティストが増えている日本：統計学の本質を捉えたAIの重要性（統計学基礎学習#15）

        はじめに近年、日本のビジネス界でAI（人工知能）やデータサイエンスが急速に注目を集めています。多くの企業がこれらの技術を導入し、競争力の向上を図っています。しかし、その一方で「なんちゃってデータサイエンティスト」が増えている現状は見過ごせません。彼らは表面的な知識やツールの使い方には詳しいものの、統計学の本質的な理解が欠けている場合が多いです。本記事では、統計学の重要性を強調しながら、企業戦略におけるデータ活用の現状とその改善策について論じます。 AIとデータサイエンスの

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        • なぜ日本人は満員電車で決まった時間に出社するのか（統計学基礎学習#14）

          日本の都市部における通勤風景の象徴と言える満員電車。特に朝のラッシュアワーには、多くの日本人が決まった時間に同じように出社する姿が見られます。なぜこのような状況が生まれるのでしょうか。本記事では統計解析の観点から、その背景を科学的に解明します。 1. 労働文化と時間厳守の習慣 日本の労働文化において、時間厳守は極めて重要な要素とされています。企業文化として、定時に出社することが社会人としての基本的な責任と見なされ、これが満員電車での出社の根本的な要因の一つです。遅刻は厳

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        NVIDIAが全てではない：他のテクノロジーも視野に入りうる

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        • 見逃せない！SNSライブとストーリーズで加速するマーケティング戦略

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        • なんちゃってデータサイエンティストが増えている日本：統計学の本質を捉えたAIの重要性（統計学基礎学習#15）

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        • なぜ日本人は満員電車で決まった時間に出社するのか（統計学基礎学習#14）

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          AIは何故日本で浸透しないのか？

          はじめに AI（人工知能）は、世界中で急速に普及し、多くの産業で革命を引き起こしています。しかし、日本においてはその浸透が他国に比べて遅れているという指摘があります。本記事では、日本におけるAIの浸透が進まない要因を分析し、その解決策について考察します。 1. 技術的インフラと投資の遅れ 日本は技術大国として知られていますが、AIの普及に関しては技術的インフラの整備が遅れています。特に、AIの基盤となるデータセンターや高速インターネット網の整備が他国と比較して不十分で

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          AIは何故日本で浸透しないのか？

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          3rdパーティ規制下でのマーケティングミックスモデルの活用

          はじめに 現代のデジタルマーケティングにおいて、プライバシー規制や3rdパーティクッキーの廃止が進む中で、企業はデータ駆動型のマーケティング戦略を見直す必要があります。特に、マーケティングミックスモデル（MMM）は、このような環境下で非常に有効なツールとなります。本記事では、MMMの基本概念とその数式、そして3rdパーティ規制下での効果的な利用方法について解説します。 マーケティングミックスモデル（MMM）とは マーケティングミックスモデル（MMM）は、広告やプロモー

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          新規事業に活かすマッチング理論：革新的アプローチで市場をリードする

          マッチング理論が注目される背景として、効率的な資源配分と個々の選好に基づく最適なペアを形成することの重要性が広く認識されていることが挙げられます。デジタル技術の進化により、この理論の実用性が増し、さまざまな産業で応用される機会が拡がっています。特に、インターネットの普及は情報の透明性を高め、精度の高いデータに基づくマッチングを可能にしています。 マッチング理論のメソドロジーと計算式 マッチング理論では、参加者の選好や資源の特性を考慮に入れつつ、双方にとって最適なマッチン

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          塚本 幸一郎（経営・戦略コンサルタント／データサイエンティスト）のプロフィール

          専門領域DX戦略策定・実行 成長戦略策定 データサイエンス 新規事業創生 トランスフォーメーション 職歴（上から下に向かうほど、現在に近づきます） ソフトバンク株式会社 株式会社セールスフォース・ジャパン SAS Institute Japan株式会社 フェア・アイザック（FICO)日本支社 株式会社シグマクシス iAnalysis合同会社 株式会社博報堂 パクテラ・コンサルティング・ジャパン株式会社 イグニション・ポイント株式会社 アクセンチュア株式会社 株式会社電通

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          顧客エンゲージメント戦略の進化：カスタマーサクセスと統計モデルの活用

          近年、カスタマーサクセスの概念が注目を集め、B2BおよびB2C市場において顧客とのエンゲージメント手法が進化しています。顧客との関係を深めるための高度な統計学的手法を利用することで、企業はより効果的な戦略を展開できます。以下では、顧客エンゲージメントを強化するために用いることができる複雑な統計モデルを五つ紹介します。 1. マルチレベルモデリング（階層線形モデル） マルチレベルモデリングは、データに複数レベルのクラスタリング（例えば、地域ごと、店舗ごとの顧客行動パターン）

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          日本人の健康寿命と住宅選択～持ち家か賃貸かについての統計学的考察～

          1. はじめに 日本人の健康寿命が延長している現代において、住宅選択—持ち家と賃貸—は、経済的な観点だけでなく、生活の質にも大きな影響を与えます。このブログ記事では、健康寿命と住宅選択の関係を統計学的に探ります。 2. 健康寿命と住宅選択の統計データ 統計局のデータによると、日本人の平均健康寿命は男性が72.14歳、女性が74.79歳となっています。これは、日常生活を自立して送ることができる期間を指します。 3. 持ち家か賃貸か？統計学的アプローチ 持ち家の経済分析

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          地方都市での自転車シェアリングと充電ポートの戦略的展開

          地方都市の選定とエリア戦略 地方都市での自転車シェアリングの展開には、観光地や学生が多いエリア、公共交通の未発達な地域など、潜在的な需要が高い場所を選定することが重要です。例えば、金沢市や仙台市などが考えられます。スペーシャル分析を用いて、人口密度や交通量、地域内の移動需要を分析し、最適な場所を特定します。 自転車の配置台数の統計的手法 配置台数の最適化には、「需要予測モデル」を構築します。このモデルは、地域の人口密度、観光客の流入量、交通ハブへの近さなどの変数から、

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          GWの長期休暇取得に関する統計分析

          ゴールデンウィークにおける平日の休暇取得を分析するために、より複雑な統計手法を採用し、深い洞察を提供します。 データ収集と前処理 国内の複数企業から得られた従業員の休暇データを集計し、欠損値や外れ値の処理を行います。さらに、カテゴリカルデータをダミー変数に変換し、統計モデルに適合させます。 多変量分散分析（MANOVA） 連休取得の傾向が複数の因子（年齢、性別、職種、企業規模）によってどのように影響を受けるかを分析するために、MANOVAを実施します。これにより、複数

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          博多どんたく港祭りの来場者数の予測：統計的アプローチの導入

          毎年、福岡市で開催される博多どんたく港祭りは、その豊かな文化と歴史で知られ、大勢の観光客が訪れます。博多どんたく港まつりは福岡市で毎年5月3日と4日に開催される、日本でも特に人気のある祭りの一つです。この祭りは、福岡市を代表するイベントとして、毎年約200万人の来場者が訪れることで知られています。来場者数を正確に把握し、今後のイベント計画に役立てるためには、統計学的手法を活用することが有効です。 統計モデルの導入 来場者数を予測する一般的なアプローチとして、時間系列分析が

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          データサイエンスとその革新的な進展を追いかける旅―10年ぶりのブログ再開

          こんにちは、久しぶりですね。実に10年の時を経て、このブログを再開することにしました。この10年間、データサイエンスの分野は目覚ましい進化を遂げてきました。かつては新興の科学であったデータサイエンスが、今や企業戦略の核心に位置し、ビジネスや日常生活に不可欠なものとなっています。 この長い間、私はデータサイエンスの分野で様々な経験を積み、多くの変革を目の当たりにしてきました。その経験を皆さんと共有するために、再びペンを取る決意をしました。このブログでは、データサイエンスの最新

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          データサイエンスとその革新的な進展を追いかける旅―10年ぶりのブログ再開

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