データサイエンスで下す経営意思決定マスタークラス

AIは人に取って代わることはできないでしょう。 しかし、「AIを活用するあなた」が、活用できないすべての人に取って代わることになります。

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組織のリーダーがエンパワーメントリーダーシップを効果的に実行できるよう支援する実務中心の課程である。理論的な概念だけでなく、企業事例分析、実践適用戦略、組織文化改善方法などを含め、リーダーシップの本質を体系的に学習する。特に信頼ベースの組織運営、戦略的思考、持続可能な文化構築などの核心要素を扱い、リーダーとして実質的な変化を導けるようにする。

企業の調達組織の核心機能である調達原価管理戦略及び合理化推進のための調達原価管理実務者を対象とした課程です。調達原価管理のための理論及び実務事例学習を通じて調達原価管理の具体的な特徴と管理技術を理解し、調達原価管理のための会計必須基礎知識を習得して結合関係を理解することができます。

組織のリーダーがエンパワーメントリーダーシップを効果的に実行できるよう支援する実務中心の課程である。理論的な概念だけでなく、企業事例分析、実戦適用戦略、組織文化改善方法などを含め、リーダーシップの本質を体系的に学習する。特に信頼ベースの組織運営、戦略的思考、持続可能な文化構築などの核心要素を扱い、リーダーとして実質的な変化を導けるようにする。

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多くの起業予備軍は'何を（Idea）'はあっても、'どのように（Plan）'高度化すればよいのか分からず、不採択の苦杯をなめています。 文章力が不足しているから、あるいは市場データを見つけられないからといって、諦めないでください。 政府支援事業の合格者が自ら検証したスタートアップ・ビルドアップを通じて、皆さんのアイデアを採択されるビジネス言語へと翻訳します。

難しく感じられがちな原価計算と経営分析について、Excelを活用して実務的に分かりやすくアプローチします。本講義では、以下のテーマを扱います。 - 原価計算の基礎から実践まで：原価の概念、標準原価、実際原価、間接費の配賦まで段階別に学習 - 財務諸表と会計の流れの理解：製造原価フローから会計処理、財務諸表の作成過程まで - 戦略的価格決定の方法：市場形態別の価格戦略と製品別収益性分析 - Excelによる経営指標分析：損益分岐点分析、財務比率分析の実習 - 管理会計に基づく経営意思決定：短期的・中長期的な事業計画の策定、事業妥当性分析の実習

技術経営（management of technology）＝技術・工学分野に特化した経営学、 特にIT、コンピュータ分野に必要な初歩的な内容を事例中心に簡単に説明します。

これまで難しく感じていた原価計算と経営分析について、エクセルを活用して実務的にとても簡単にアプローチしてみます。本講義では以下のテーマを扱います。 - 原価計算の基礎から実戦まで：原価概念、標準原価、実績原価、間接費配賦まで段階別学習 - 財務諸表と会計フローの理解：製造原価Flowから会計処理、財務諸表生成過程まで - 戦略的価格決定方法：市場形態別価格戦略と製品別収益性分析 - エクセルで経営指標分析：損益分岐点分析、財務比率分析実習 - 管理会計基盤の経営意思決定：短期・中長期事業計画策定、事業妥当性分析実習

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このワークショップでは、魅力的なシミュレーションとディスカッションを通じて、システムダイナミクスの原則を紹介します。参加者は、さまざまな組織の文脈において、複雑さを管理するためにシステム思考をどのように適用できるかを探求します。

今や「顧客接点マーケティング」の時代です。顧客接点マーケティングの概念と具体的な実行方法を詳しく説明します。起業家なら知っておくべき「マーケティング不変の法則」とデジタルマーケティングFAQもたっぷり詰め込んでいます。マーケティングの基礎から最新のトレンドまで、すべて手に入れることができます。

このコースでは、16.660J（英語）の教材の一部をスペイン語で提供します。学習者は、実践的かつ応用可能な概念やツールを通じて、リーン・シンキングの基礎を探求します。

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このコースは、現在および将来の労働力に対する職業・キャリア機会を改善するための行動計画を模索し、策定することに焦点を当てています。受講生は、労働の変化と企業の競争力、そして政策や慣行の更新方法について理解を深めることになります。

桃園の誓いから三国統一まで、ストーリーの中の「3の法則」が適用された300の事例を600ページのPDFで精密分析。 - 完璧な構造化：すべてのエピソードを [原文引用 - Rule of Three分析 - ビジネスへの適用] フォーマットで標準化し、圧倒的な読みやすさを提供。 - 膨大なアーカイブ：184年の黄巾の乱から280年の統一まで、100年の歴史における核心的なマイルストーン300個を漏れなく整理。 - 実践的な活用性：単なる読み物にとどまらず、企画書、講義案、組織管理の戦略的根拠として即座に引用可能なNon-Exclusiveデータ。

この講義は、新事業開発のための実践的な青写真を示し、ワーキングプロセス、市場センシング、戦略の方向性設定、組織のコミットメントと実行結果まで、全過程をカバーします。データに基づいた分析と実行中心の戦略で、製品開発、マーケティング、流通まで繋げ、実質的な成果創出を目指します。

このコースでは、持続可能なサプライチェーン・システムを設計するために必要な戦略とツールを探求します。学習者は、クローズドループ・サプライチェーン、リバース・ロジスティクス、ライフサイクル分析などのトピックを学び、サプライチェーンにおいて環境に配慮した慣行をどのように導入するかを理解します。

[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。

[マッキンゼー出身キム・ジェソンの問題解決即問即答：あなたの問題を一緒に解決いたします] 必須！事前受講講義：マッキンゼー出身キム・ジェソンのAIで先行く問題解決力＆リサーチ特講 https://inf.run/LmvrD 「理論だけの講義はもういらない！」実際の実戦問題をその場で即座に一緒に解決する魔法のソリューション動画！ マッキンゼー出身でAI専門家のキム・ジェソン氏が直接お一人お一人と会い、1対1で即問即答する形式であなたの問題を構造化し解決する動画映像です。 進路や些細な悩みから、世界を揺るがすAIや産業全般に対する改善の方向性のような超巨大な話まで！ 動画1本ずつ単品で購入可能な形式でアップロードされます。 有料決済受講生対象に四半期ごとに特定人数を抽選で実際に参加できる機会も提供します！ （キム・ジェソン氏の講義を多様に受講するほど当選確率Up！） 【コンセプト】 お一人と会い1対1で即問即答する形式で、産業専門家と戦略専門家が出会い一緒に正解にアプローチしていくというコンセプトです。 実際に参加された方々の満足度も非常に高かったです。（感想でご覧いただけます！） このシリーズ動画の核心は、戦略専門家であるキム・ジェソン氏が事前にテーマを受け取っていないにもかかわらず、戦略的観点からお互いに質問と答えを交わしながら正解に近づいていくという点にあります。 勘と経験に頼らず、戦略と構造化をベースに 「これ、できるんですね？」笑 という反応が自然と出てくる魔法のソリューションを体験してください！ 無料版（~10分）は全員に公開され、フルバージョンはインフラーン講義受講生またはYouTubeチャンネル【キム・ジェソンの問題解決】「プレミアムメンバーシップ」加入者に公開される予定です。 参加をご希望の方は jaesung_kim@jcurvepartners.ai に【コーヒーチャット申請】というタイトルでメールをお送りください。 メールには氏名、年齢、連絡先（携帯電話番号）、職業及び年次（学生でも可）、申請理由を詳しく記載し、キム・ジェソン氏が講義されているインフラーン講義受講キャプチャ画面を添付してお送りいただければ、当選時にご連絡いたします。（当選されなかった方の個人情報は3ヶ月後に即座に廃棄します） 映像出演時、仮名や会社名を明かさないことは可能ですが、顔のモザイク処理、音声変調などの加工をご希望の場合は出演不可となります。 映像撮影同意時、映像が再加工されインフラーン及びキム・ジェソンのYouTubeチャンネルに活用されることに同意したものとみなされます。