専門家「高橋 威知郎」プロフィール

     今やデータはビジネス活動の至る所に存在し、それをより良い意思決定のために活用したいと考えている人も少なくありま...

  データサイエンス・プロジェクトは、不必要に複雑さの罠に陥ることが多いようです。期待の表れなのか、得体のしれないものへの恐れなのか、よく...

  ビジネスシーンで「比較のための因果推論」をすることは、意識していないだけで、実は意外と多いのです。例えば、新製品の価格設定を検討してい...

  AI活用の前に立ちはだかる壁の1つが、AIを構成する機械学習モデル（数理モデル）を作るためのデータ不足です。データの量や質が不十分だと...

  ビジネスは、売上データをはじめ時系列データで溢れています。ビジネスにおいて、実施した施策の振り返りや、施策を実施したらどうなるだろうか...

  企業は、消費者に新しい価値を提案することで、市場シェアを拡大し、全体的な売上と利益の成長を享受したいと考えています。そのために、既存製...

  ビジネス活動において、データによる因果推論の重要性は高まっています。データによる因果推論は、データと分析に基づいた客観的な意思決定を促...

  企業内のデータサイエンス組織の1つの役割として、データサイエンス技術を、より良い商品の開発やより良いCX（カスタマー・エクスペリエンス...

  企業内のデータサイエンス組織の1つの役割として、データサイエンス技術を、より良い商品の開発やより良いCX（カスタマー・エクスペリエンス...

  商品やサービスなどを開発して販売することで収益を得るビジネスモデルは非常に多いですが、例えば、車を開発しディーラー経由で販売する、クラ...

  生成AI は創造的な限界を押し広げることを可能にし、さまざまな業界に広範囲に影響を与えるのではないかと、期待されています。ただし、想像...

  伝わらなければ意味はない。なぜなら、伝わらなければ、理解されないし、信用もされないし、一緒に何かをやろうともならないからです。ビジネス...