AI・予測

AIでトレンドと異常を検知し、予測とシナリオを組み立てる。不確実性の幅を保ったまま判断するために。

分析の流れのどこでAIは役立ち、どこで数字を作ってしまうのか

収集・計測・分析・解釈・意思決定・最適化という流れに沿って、AIに任せられること、補助させて確認すべきこと、人が持ち続けることを整理します。個人情報や法規制に関する留意点も扱います。

役に立つ予測は、最も単純な手法から始まり、不確実性の幅を伴い、文章で書いた仮定にもとづくシナリオへ展開されます。スプレッドシートで進める手順と、予測と実績の追跡方法を解説します。

異常は「期待される値」との比較でしか定義できません。スプレッドシートで期待値の帯を作り、複数の指標を監視するときの誤警報を抑え、AIには結論ではなく仮説の整理だけを任せる手順を解説します。