GA4活用のための核心レポートを作成しながら、GA4を実務ですぐに使えるように学習できます。データ分析のために、どのようなレポートをどのような方法で作るのか、具体的な事例を学ぶことができます。実務分析のために、ヒートマップツールであるMicrosoft Clarityの設置・使用方法もあわせて説明しています。

独学でインターネットを調べながら学ぶには非常に難しいGA4（Googleアナリティクス）eコマース設定の核心を、実習を通して学習できます。パフォーマンスマーケターや、GA4のeコマース設定を初めて行う初心者エンジニアの方々も簡単に理解できるよう、実際にcafe24のデモショッピングモールに一つひとつ設定しながら練習することができます。エンジニアの役割はChatGPTに任せて実習を進めるため、専門的な開発知識がないマーケターやPM、プランナーの方でもGA4のeコマース設定について学ぶことが可能です。

Googleアナリティクス認定資格（GAIQ）の過去問だけを検索して合格すれば十分でしょうか？実務でGA4をどのように使うのか、あるいはデータの照会方法や活用方法も分からないまま取得する資格は、大きな意味を持ちにくいものです。本講義では、実際の現場での活用に焦点を当て、直接レポートやGAデモアカウントを照会し、デモ用ショッピングモールを作成して設定まで体験できます。2026年最新基準のGAIQ過去問を解きながら、実務に必要なスキルを学ぶことができます。

GA4のデモデータを活用して、Looker Studio（旧Googleデータポータル）の多様な機能を学習します。Looker Studioの視覚化要素に関する説明と実習が含まれています。特に、SQLに詳しくないマーケターやプランナーの方でも、BigQueryのデータをLooker Studioと連携して使用できる簡単な方法を学ぶことができます。Looker Studioを活用してダッシュボードを作成する方法を習得できます。

BigQueryでGA4データを活用する方法を紹介します。BigQueryに公開されているGoogle Merchandise Store（https://www.googlemerchandisestore.com/）のGA4 BigQueryデモデータを使用し、基本的なSQL文の実習とともに、マーケターやプランナーが簡単にGA4 BigQueryデータを活用できる方法を紹介します。

Googleアナリティクス初心者向けの、具体的で実践的な講座です。断片的な機能ではなく、シナリオに基づいた分析を行いながら、GA4を活用した実際の分析プロセスを学ぶことができます。GA4の最新の変更内容に合わせて、継続的にアップデートしています！

初心者/ジュニアマーケターのためのGoogleアナリティクス活用講義です。 Google Analytics、Google Tag Manager、Google Optimizer、Google Data Studioまで、練習してみましょう。

数字を見ると頭が真っ白になる数学放棄者マーケター向けの 2時間のデータリテラシー入門講義

デジタルマーケティングの基礎/入門講義です。データに基づいてデジタルマーケティングを設計する方法とさまざまな実務事例をカバーします。 14年間、デジタルマーケティング代理店から大企業のインハウスマーケティングまで、様々な分野のマーケティングを経験した話、教えてあげたい内容が盛り込まれました。デジタルマーケティング全般を理解したい方におすすめです。

Googleアナリティクス初心者向けの、具体的で実践的な講座です。断片的な機能ではなく、シナリオに基づいた分析を行いながら、GA4を活用した実際の分析プロセスを学ぶことができます。GA4の最新の変更内容に合わせて、継続的にアップデートしています！

検索エンジン最適化＆Google Analyticsマスタリーは、オーガニック検索を通じてウェブサイトを成長させ、正確にパフォーマンスを測定するための実践的で成果重視のプログラムです。このバンドルは、SEO戦略、Google Analytics 4、Google Tag Managerを組み合わせ、適切なトラフィックを獲得し、実際のデータに基づいて情報に基づいた意思決定を行うための完全なシステムを提供します。

「データ分析、ツール（Tool）の勉強ばかりして諦めていませんか？」 大企業のPMは、すでに分析チームが用意したデータを見るだけで済みます。しかし、スタートアップやサイドプロジェクトのPMは違います。自らログを設計し、タグを付け、収集するという「基盤」作りから始めなければなりません。 「データが重要だと言うけれど、一体自分のサービスのどこに何を仕込めばいいのか？」 もう抽象的な概念に囚われるのはやめましょう。ログイン履歴の確認こそが、真のデータドリブンな意思決定（DDDM）の始まりです。

ヒューリスティック評価とユーザビリティ分析のコアをマスターしましょう！ 自社と競合他社のデザインを比較分析し、効率的に問題を特定する能力を身につけることができます。 現場ですぐに使える専門家レベルのUX評価スキルでデザイン品質を飛躍的に改善しましょう！

UX(User Experience, ユーザー エクスペリエンス) の概念を理解し、今日の UX デザイン プロセスとデザイン トレンドを調べ、UX/UI の概念を全体的に学習します。

複雑で退屈な統計やコーディングの知識がなくても、AIツールを活用して元データを戦略的に分析し、説得力のある形で可視化するノウハウを学びます。雑然とした生データの前処理から、探索的データ分析（EDA）、相関分析まで、複雑なプロセスをAIとの数回の対話で解決し、実務での分析時間を大幅に短縮します。短時間で学べる実践的な理論とシナリオベースの演習を通じて、数字を強力なビジネス説得の武器へと変える、あなただけの一貫した実務スキルを身につけてみましょう。

クッキーレス時代、マーケティングはどのように変化するでしょうか？マーケティング成果分析をどう始めたらいいか分からないなら、11月のセミナーを受講してみてください。

本講座では、AIプロダクトを企画しデザインする際に必要となるUX原則と実践的なノウハウについてお伝えします。ユーザー価値中心のAI活用法、AIを活用したUX企画およびデザイン方法、日常の中のデザイン事例から学ぶ核心的なUX原則と理論、より良い体験を提供するためのUXリサーチおよびデータ分析法について学びます。

"データ分析、もう複雑なPythonの文法やExcelの関数に縛られないでください。" 本講座は、最新のAIエージェントを自分専用のデータアナリストとして雇い、 ExcelやGoogleスプレッドシートからPython連携分析まで、データ処理の全過程を自動化する 実務中心のマスタークラスです。 難しいコーディングの知識の代わりに、自然語で対話するように命令する最新の「バイブコーディング（Vibe Coding）」方式を 導入し、非専門家でも参入障壁なくデータ分析に入門できます。 データの前処理、可視化、レポート作成まで続く実際の業務データを活用した総合実習を通じて、 明日からすぐに現場で適用できる強力なAIワークフロー（Workflow）を体験してください。 AIエージェント、Excelデータ分析、chatGPT、ジェミナイ（Gemini）、(Python)、Genspark、Google Colab、チャットボット、Google Antigravity、NotebookLM活用講義

問題定義からリサーチの整理、アイディエーション、プロトタイピングまで！AIを実践パートナーとして活用し、完成度の高いUX/UIポートフォリオをスピーディーに作成します。最新のAIツールはもちろん、実務で使い続けられている検証済みのツールまで、プロジェクトに合わせて戦略的に活用できます。

[工学的直感のシステム化および知能型問題解決手法ロードマップ] 1. 序論：問題解決パラダイムの転換（Problem Architectの誕生） 現代産業の複雑性は、個々のエンジニアの認知的能力を超える水準に達しており、これは単なる事後対応的な修理である「トラブルシューティング」の限界を明確に示しています。数万個の変数が絡み合う製造およびR&Dの現場で有意義な解決策を導き出すためには、発生した問題を解決することを超え、問題の発生構造自体を設計段階で消滅させる「問題アーキテクト（Problem Architect）」への進化が不可欠です。 本マスタークラスでは、40年の工学的直感を最先端の人工知能技術と結合し、不確実性を工学的必然性へと転換する具体的な知能型問題解決技法を提示します。 2. 段階別知能型問題解決技法（The Methodology） ① データ駆動型の因果関係究明技法：DMAIC 4.0 シックスシグマの正統な手法であるDefine（定義）、Measure（測定）、Analyze（分析）、Improve（改善）、Control（管理）を、現代的な人工知能の演算能力と結合して高度化します。 主要工程入力変数（Key Process Input Variable, KPIV）の選別：AIアルゴリズムを活用し、数千個の変数の中から相関関係ではなく実質的な因果関係を持つ核心因子を抽出します。 統計的正合性の確保：工程能力指数（Process Capability Index, Cpk）1.33以上の能力をデータで立証し、「偶然の良品」ではなく「統計的必然性による無欠陥」を実現する分析プロセスを確立します。 ② 仮想検証およびリードタイム短縮技法：Zero-Trial戦略 物理的な試行錯誤を最小限に抑えるため、現実の工程をデジタル空間に完全に複製したデジタルツイン（Digital Twin）環境での検証技法を導入します。 無コスト限界テスト：実際の生産ラインの中断や試作品の破壊なしに、仮想環境で数万回のシミュレーションを行い、最適の工程条件を導き出します。 マルチエージェントシステム（Multi-Agent System）ベースのRCA：検索、推論、交差検証を同時に行う多数のAIエージェントを投入し、根本原因分析（Root Cause Analysis, RCA）に要するリードタイムを革新的に短縮する「時間のレバレッジ」技法を適用します。 ③ 論理的思考および知識資産化技法：ピラミッド叙事およびナレッジグラフ 現場の解決経験が個人の記憶に留まらず、組織全体の知能として拡散するようにする知識構造化技法です。 ピラミッド原則およびSCQAフレームワーク：バーバラ・ミントのピラミッド原則とSituation（状況）、Complication（展開）、Question（質問）、Answer（回答）構造を結合し、複雑な技術的懸案を経営陣が即座に受容できる論理的叙事として再構成します。 ナレッジグラフ（Knowledge Graph）の構築：断片化された技術報告書や図面データを、リアルタイム推論が可能なグラフ構造に変換します。これにより、特定の地点の問題解決事例が全世界の生産拠点へと即座に伝播（横展開、Yokoten）される組織的学習システムを構築します。 ④ 透明性ベースの意思決定支援技法：説明可能なAI（XAI） 人工知能の結果値を盲目的に受け入れるのではなく、工学的論理に基づいて検証する技法です。 思考の連鎖（Chain of Thought）の可視化：AIが最終結論に達するまでの段階的な論理展開過程を透明に公開（Glass Box）することで、意思決定の根拠を確保します。 人間中心のガバナンス（Human-in-the-Loop）：AIは最適の代替案を提案する副操縦士（Co-pilot）の役割を担い、最終的なトリガーは人間の工学的洞察と倫理的判断によって承認されるよう設計します。 3. 人間中心の認知的主権確保技法 システムの自動化率が高まるほど、それを運用する人間の認知能力の低下を防ぐための能動的な対応技法が求められます。 サンドイッチ・ワークフロー（Sandwich Workflow）：業務の全過程をAIに委ねるのではなく、文脈設計（Top Bun）と最終的な価値判断（Bottom Bun）を人間が先制的に占有することで、認知的麻痺を防ぐ構造的な作業技法を適用します。 RQTDW学習プロトコル：読む（Read）、質問する（Question）、矛盾を直視する（Think）、仮想討論（Discuss）、直接書く（Write）の5段階を実務プロセスに強制し、情報の単純な受容を拒否して知識を脳に能動的に内面化させます。 意図的な認知的摩擦（Cognitive Friction）：AIが提供する過度にスムーズな回答に対して批判的な距離を保つため、批評エージェント（Critique Agent）を活用した対抗的な検証過程を経ます。 4. 実戦適用：問題消滅（Designing Out）のための超格差リーダーシップ 問題解決の究極的な成熟度は、発生した問題をうまく解決することではなく、問題が発生し得ないシステム構造を設計（Designing Out）することにあります。 データインフラおよび自律運用設計：リアルタイムのデータ収集からフィードバックループに基づく補正までつながる自律運用体系を構築し、ヒューマンエラーの介入の可能性を遮断します。 組織的知能（Organizational Intelligence）化：個人の熟練したノウハウを標準化されたアルゴリズムとナレッジグラフに変換し、組織全体の上方平準化された問題解決能力を確保します。 5. 結論：工学的厳密さが完成させる未来の競争力 知能は人工知能技術から発現しますが、その知能を閉じ込め、目的に合わせて作動させる器は、厳密で精巧な工学的問題解決技法だけです。 本マスタークラスは、僥倖や確率に頼る技術導入から脱却し、データと論理でシステムを完全に掌握する「真のAIアーキテクト」へと生まれ変わる道を提示します。技術を支配し、問題を消滅させる超知能型の操舵手としての地位を確立されることを願っています。

Excelだけでも十分可能な、データ可視化ストーリーテリング

良い教育係（メンター）がいなくて苦軍奮闘しているジュニアPM/POの方々に伝えたいことを、ぎゅっと詰め込みました。仕事ができるPM/POたちが活用している様々な手法やメンタルモデル（Mental Models）を、惜しみなくお教えします。

リサーチの自動化からバックエンドのデータ連携、さらには実際のライブ動的ウェブをデプロイする過程までを網羅し、個人が製品のライフサイクル全体を主体的にリードできるフルスタックの視点を養うことを目的としています。AI時代の競争力を強化したい方々に、アイデアを具現化する強力なエンジンとして活用する力を提供します。

データを活用したいPMの方々のための講座です。PM職でデータを活用するすべての過程が含まれた講座で、転職初日の生活からプロジェクトの開始と終了まで、業務の流れをすべて盛り込みました。データに基づいた思考から論理的思考、指標の定義、ログ設計、実験設計、データ文化の構築などを網羅し、考える力を養うためのデータ入門講座です。 PM向けの講座として作成しましたが、データアナリストの方が見ても役立つ内容で構成されています（実際に多くのアナリストの方々が受講してくださいました）。 その他にも、マーケター、デザイナー、事業企画職の方々も多く受講されています。

データウェアハウス(DW)の繰り返しのパイプライン管理、これからはdbtでその苦痛の束縛から解放されましょう！ dbtが提供する効率性の上で、ビジネス中心のデータモデリング、効果的なデータライフサイクル管理など、より高い価値を創出するデータ分析エンジニアへと生まれ変わりましょう。

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