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。

日本の中小企業活性化に向けた現状と戦略的対策

現状分析 日本経済の持続的な成長を実現するためには、大企業だけでなく、中小企業の活性化が不可欠です。中小企業庁のデータによれば、日本の企業の99.7%は中小企業であり、総従業員数の約70%を占めています。これらの企業は地域経済の活性化や雇用創出に大きく寄与していますが、いくつかの課題に直面しています。 特に、経済活動が首都圏に一極集中している現状は注目すべきです。東京都、神奈川県、千葉県、埼玉県を含む首都圏には、全体の約30%の中小企業が集中しており、これが地域経済の偏

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    • 東京都知事選と米国大統領選挙：統計学の限界と立候補者の声に耳を傾ける重要性

      令和6年7月7日に開催される東京都知事選挙には、立候補者が50人にも達する予定です。このような大人数の選挙は、日本国内だけでなく国際的にも注目されています。同時に、米国でも大統領選挙が実施される予定であり、こちらも多くの候補者が名を連ねています。こうした大規模な選挙において、当選者を予測するために統計学が用いられることが一般的ですが、実際にはその限界も多く存在します。この記事では、統計学の限界とともに、立候補者の声に耳を傾けることの重要性について論じます。 統計学の限界

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      • 日本の製造業における品質不正問題の改善戦略

        日本の製造業は長年にわたり「品質の高さ」を誇りとしてきました。しかし、近年、品質不正問題が明るみに出るケースが増えており、その影響は企業の信用失墜のみならず、日本全体の製造業のイメージにまで波及しています。このような事態を打開するためには、従来の企業文化や業務体質を根本的に見直す必要があります。本記事では、戦略的視点と統計的視点から、品質不正問題の改善策を探ります。 1. 戦略的視点からの改善策1.1 企業文化の変革 透明性の向上 まず、企業内部の透明性を高めることが重

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        • 日本のベンチャー企業は「外貨を稼ぐ」か「マネーサプライ」を目指すべきか？

          日本のベンチャー企業が直面する重要な戦略的選択の一つに、「外貨を稼ぐ」戦略と国内「マネーサプライ」の増加のどちらを重視すべきかという問いがあります。これらの戦略は、それぞれが異なる目標とアプローチを持つものの、ベンチャー企業の成長段階や市場環境に応じて相互に補完しあうことも可能です。本記事では、これら二つの戦略について詳しく掘り下げ、日本のベンチャー企業がどのようにこれらを取り入れ、バランス良く運用すべきかを考察します。 外貨を稼ぐ：グローバルな市場での機会「外貨を稼ぐ」

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        日本の中小企業活性化に向けた現状と戦略的対策

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          東京一極集中の問題を統計的に分析してみた

          東京一極集中は、日本の経済、文化、政治の中心が過剰に東京に集中する現象を指します。これにより、他の地域で経済の衰退や人口減少が進行しています。この問題を解決するためには、社会情勢の理解、グローバルな視点、統計学的分析が必要です。 1. 社会情勢の観点日本では少子高齢化と地方の過疎化が進行しており、これが東京一極集中を加速させています。地方の活性化を図るためには、地方への人材移動と産業分散が不可欠です。 施策例 地方創生: 地方自治体が独自の産業や観光資源を活用し、地方

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          現時点で最も環境に優しい車は？：電気自動車・PHVを統計学観点で比較する

          近年、自動車業界では環境負荷を軽減するための取り組みが進んでいます。特に、電気自動車（EV）やプラグインハイブリッド車（PHV）は、その代表格と言えます。しかし、これらのエコカーの中でどれが最も環境に優しいのか、統計的観点から見ていきましょう。 1電気自動車（EV）の環境負荷 EVは内燃機関を持たず、バッテリーに蓄えた電力で走行します。排出ガスが全く発生しないため、運転中の環境負荷は極めて低いです。しかし、EVの環境負荷を評価する際には、製造過程や電力供給源も考慮する必

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          競馬や競輪などの博打要素の賭け事で、統計学を利活用してもなぜ当たらないのか統計的観点から考察する

          競馬や競輪などの賭け事は、多くの人々にとってエンターテイメントであり、興奮を伴う活動です。しかし、一部の人々はこれを単なる楽しみではなく、統計学を駆使して勝ちを狙う場と見なしています。過去のデータを分析し、勝利の確率を計算して賭けることで利益を得ようと試みるのです。しかし、現実には多くの場合、統計学を活用しても期待通りの結果を得ることができないのが実情です。本記事では、なぜ統計学を活用しても競馬や競輪での予測が難しいのか、その理由を統計的観点から探っていきます。 統計学

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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

          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）

          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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          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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          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

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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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          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

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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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