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【現場実戦AI分析】今すぐ分析が必要な方向け<分析学習講義ではありません!>

もうデータ分析にSQLやPythonの勉強は必要ありません。周りがみんなClaude Codeを使っている中、一人で古いやり方で分析していませんか?すでに多くの企業では、Claude Codeを利用して、今すぐ自社のサービスやビジネスの成長に必要な問いを投げかけ、即座に「分析→インサイト→実行戦略」まで導き出すAIデータアナリスト・アシスタントを作っています。私は現職のテックリードとして働きながらPO(プロダクトオーナー)の役割も兼務することになり、グロースデータ分析が必要になりましたが、この手法を実際の業務に適用することで、意思決定と実行のスピードを大幅に改善しました。この講座では、Claude Codeを実務ですぐに使える質問テンプレートから、ファネル・転換・離脱分析を通じたアクションの導出まで、そのまま真似するだけで皆さんの実務に直結して活用できるように構成しています。

11名 が受講中です。

難易度 入門

受講期間 無制限

Growth Hacking
Growth Hacking
Performance Marketing
Performance Marketing
Service Planning
Service Planning
Data literacy
Data literacy
claude
claude
Growth Hacking
Growth Hacking
Performance Marketing
Performance Marketing
Service Planning
Service Planning
Data literacy
Data literacy
claude
claude

受講後に得られること

  • 自社サービスのデータを基準に転換・離脱の問題を見つけ出し、実行戦略まで導き出すことができる。

  • 質問1行で1分以内に分析→インサイト→アクションを導き出す実務ルーチンを作ることができる。

  • 開発チームに依存せず、必要なデータを自ら抽出して実験・改善サイクルを迅速に回すことができる。

この講義は - 今すぐデータ分析を行って!自身のサービスやビジネスを急速に成長させたいPO(プロダクトオーナー)やPM、および代表者や運営者が見るべき実践講義です


自身のスキルアップのための、データ分析の勉強のための講義ではありません。


データ分析を頼んでもいつまでも終わらないと悩む必要はなく、
今すぐ知りたいことを素早くサービス分析し、迅速な市場対応が必要な方が見るべき内容です。

真夜中であっても!気になることがあれば、 すぐに分析結果を提示するAIアナリストを活用する方法です。実際のPOである私がサービスを成長させるために使用した方法です。

AIデータ分析、すでに現場ではこのように行われています

最近、現場ではデータ分析のやり方が大きく変わりました。

以前のようにSQLやPythonを直接扱う時間が減り、
AIを活用して分析スピードを上げ、
結果の解釈と実行戦略により集中する流れができています。

すでに多くのチームでは:

  • AIで分析の草案を作成し、

  • 必要なデータの整理を自動化し、

  • インサイトの整理までサポートを受けています。

ですので正直に言うと、
一人で手作業の分析ばかり続けていると
スピード競争で取り残される可能性があります。


会社がデータ分析に本当に求めていること

会社が求めているのは、結局のところ一つです。

👉 サービスとビジネスの急速な成長

そこで、次のような質問が絶えず出てきます:

  • なぜ会員登録はするのに、決済まで至らないのか?

  • ユーザーはどこで最も多く離脱するのだろうか?

  • 直近7日間のROASを基準に、今すぐ取るべきアクションは何だろう?

これらの質問に答える過程がデータ分析です。

そして重要なのは:

👉 より迅速に報告し
👉 より説得力のあるインサイトを生み出し
👉 すぐに実行可能な戦略までつなげること

これが結局、成長へとつながります。


この講義の核心:AI分析アシスタント作り

この講義では、分析方法だけでなく
あなたをサポートするAI分析副官を作ることに集中します。
実際のプロダクトデータを提供し、DBから直接データを取得してCSVファイルとして保存します。

そこで皆さんは:

👉 ビジネス判断
👉 実行戦略の設計
👉 成長の方向性の設定

といった上位業務に集中できます。


実際の業務フローはこのように変わります

サービスデータだけでなく、人事、物流、在庫など、ビジネスで発生したデータを:

データ整理 → AIがサポート
分析の方向性の検討 → AIと一緒に整理
インサイトの整理 → レポート形式まで自動支援

結果的に:

  • 報告スピードが速くなり、

  • 分析のクオリティが上がり、

  • 上司からのフィードバックが良くなり、

  • 実行までつながる仕組みが作られます。

受講後

「素早く市場に適用できるようになった」
「分析スピードが確実に速くなった」
「戦略をすぐに実行してみよう」


講義を通じて実際に得られるもの

AIと一緒に働く方法を身につけることができます。

例えば:

👉 成長に役立つのはどのようなデータ収集か
👉 今の状況でどのような問いを立てるべきか
👉 すぐに実行可能なインサイトを作る方法
👉 レポートまで自然にまとまる流れ

つまり、分析を即座に活用できる
意思決定能力に近い部分です。


実務と全く同じ実習データと分析環境を提供します。

講義では理論よりも実習中心です。

  • 実際のコマースデータを提供し、DBベースの実習(SQLの知識は不要)

  • 実務で使える質問テンプレート30個を提供

  • AI分析アシスタントを直接制作

  • セキュリティを考慮した実務への適用方法の案内

通常、実習を一度体験すると、このような話をよく耳にします:

👉 「仕事ができると言われるようになった。」
👉 「AIが分析してくれるので、判断するための時間ができた。」
👉 「どのようなデータを集めるべきかが明確になった。」
👉 「自社に必要な質問が見えてきた。」


特に次のような方におすすめです

  • PM / サービス企画者

  • パフォーマンスマーケター

  • スタートアップ運営者

  • データチームのない組織のメンバー

  • 報告・分析業務が多い職種

  • データ分析ポートフォリオが必要な就活生

共通点は一つです:

👉 単純作業はAIに任せて
👉 判断と実行に集中したい方。


業務スピードが変わる体験

例えば、このような状況を想像してみてください。

夜にふと気になって、一つ質問をしたのですが:

  • すぐにデータ分析が開始され、

  • インサイトが整理され、

  • 実行戦略まで整理されて

  • 翌日すぐに実行可能な状態。

これが最近のデータ活用方法です。


講義に沿って進めれば完成するもの => 皆さんのサービスにすぐ適用可能

Claude Codeベースで
AIデータ分析アシスタントを自作します。

  • Windows / Mac 両方可能

  • プログラミングの知識がなくても可能

  • 会員登録とプログラムのインストールさえできれば十分です。

この講義を聴いた後、あなたはこう言うでしょう:

「うわ〜、これ自社のサービスにすぐ適用しなきゃ」


データ分析の学習 vs AI活用能力

今必要なのは、必ずしも分析技術そのものでしょうか?

それとも:

👉 AIの助けを借りてより速く分析し
👉 実行戦略を立て
👉 報告の質を高める方法でしょうか?

この講義は後者に集中します。

AIは皆さんの仕事を奪うための道具ではなく、
皆さんの仕事をより円滑にするための道具だからです。


作成者の紹介(現職テックリード / PO)

私は現役のデータアナリストとして

データはありましたが実行速度が遅く、
分析結果が意思決定までつながりませんでした。

そこで作った方式が:

  • 質問中心の分析構造

  • 実行までつながるデータの流れ

  • 実務テンプレートに基づいた分析システム

これを自社サービスに適用しながら:

  • 意思決定スピードの改善

  • 実験実行スピードの向上

  • データに基づいた成長体系の構築

効果を直接経験しました。

この講義はその過程をまとめたものです。



こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • 売上が伸び悩んでいるが、どこに問題があるのか分からないスタートアップ代表・個人事業主

  • 毎回開発者やデータチームに依頼するのが心苦しいマーケター・グロース担当者

  • 加入・転換率が低いものの、その原因をデータで確認したことがないサービス運営者

  • SQL・Python不要で、今すぐDBから指標を抽出して意思決定したいアナリスト・初心者の方へ

  • ファネル(AARRR)分析をすべきだが、何から手をつければいいか分からないPM/PO

  • 広告は出しているものの売上が上がらず、何が問題なのか分からずにいる担当者

  • プロダクトマーケティング、グロースマーケティングでの就職や転職を希望されている方

前提知識、
必要でしょうか?

  • 会員登録とプログラムのインストールができる人

こんにちは
macroです。

現場で使われている技術のノウハウを共有します。

  • SKグループ新卒公開採用出身、多数のサービス開発および企業技術コンサルティングを遂行

  • AI・クラウドベースのサービス開発チームリーダー

  • 2千人以上の書類審査と350人以上の面接を行った実際の採用担当者

  • 海洋警察庁電算職面接委員 / 多数の公募展審査委員

  • 国家R&DおよびAIサービスプロジェクト多数 経歴証明リンク

     

  • KDT講師たちにプロジェクトの進め方を教える! 講師を教える人(レビュー動画の証明リンク)

  • 特許保有 (出願7件、登録3件) 経歴証明リンク

  • ビッグデータ分析技師、AWS、SQLD、情報処理技師などの資格を保有

講義のお問い合わせ email : macro@parg-ai.com

 

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カリキュラム

全体

16件 ∙ (34分)

講座資料(こうぎしりょう):

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