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E 検証の記事一覧
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プレトタイピングとは｜作る前に売る検証手法とMVPとの違い
プレトタイピングとは、製品開発前に顧客が選べる場面を仮設し、需要仮説を行動で確かめる手法です。MVP・プロトタイプ・PoCとの違い、フェイクドアや人力提供の使い分け、BtoBで観測する行動、続行・修正・停止を決める手順まで具体的に解説します。
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ABテストとは｜新規事業でのやり方・サンプル数とよくある誤読
ABテストとは何かを、新規事業担当者向けに解説します。比較案、一次指標、最小検出差、サンプル数、7段階の実施手順、p値の誤読を整理し、どの差なら意思決定を変えるか、必要数が集まらない場合に別の検証へ切り替える基準と低流入時の判断まで具体化します。
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コンジョイント分析とは｜新商品コンセプトの設計・集計・読み方
コンジョイント分析とは何かを、新商品コンセプト検証の実務に沿って解説します。実現可能な属性・水準の絞り方、主要形式の違い、調査票と実験計画、回答者数や推定モデルの確認点、部分効用値の読み方、実売検証へのつなぎ方まで整理します。
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経営企画×AI活用｜業務別ユースケースと導入手順
経営企画のAI活用を、情報収集、企画比較、会議記録、予実差異、資料点検の業務別に解説します。業務カードで入力・確認者・継続条件を定め、人とAIの判断境界を保ちながら一業務から試す6段階とKPIが分かります。
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AIプロトタイプの作り方｜ノーコードで最小経路を試す手順
AIプロトタイプの作り方を、ノーコードの画面、データ、AI処理、権限設計から解説します。架空ケースを使い、再現可能な指示文、誤出力の修正差分、社内承認、顧客テストまで、入力から人の確認・保存をつなぐ最小経路と継続・修正・中止の判断を具体化します。
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ハルシネーション対策｜AIリサーチの誤情報を防ぐ検証手順
ハルシネーション対策を、問いの分解、主張ごとの証拠管理、一次情報との照合、採用・修正・保留・削除の判定まで解説します。新規事業の会議資料へAIの誤情報を混入させない6段階の検証フローとチェックリストが分かります。
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センチメント分析とは｜仕組み・活用場面・ツールの選び方
センチメント分析（感情分析）の意味、辞書・機械学習・生成AIによる判定の違い、顧客の声への活用場面を解説します。文書・文・話題の単位を決め、誤分類を検品し、根拠原文へ戻って新規事業の仮説検証につなげる8段階とツール選定基準が実務で分かります。
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テキストマイニングとは｜顧客の声を分析する手順と無料で始める方法
テキストマイニングとは何か、主な分析手法、顧客の声を扱う6段階、無料で始める4つの方法を解説します。回答IDから原文と反対意見へ戻り、新規事業の仮説を次の検証につなげる具体的な進め方が分かります。
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AIリサーチツールの選び方｜文字起こし・分析・デスクリサーチ用途別
AIリサーチツールを、文字起こし、定性分析、デスクリサーチの用途別に選ぶ方法を解説します。入力と出力、原情報への戻り方、情報管理、運用負担を同一データで比べる手順、社内導入の4段階、採用・保留・見送りの判断を残す比較票まで実務向けに具体化します。
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AI議事録の活用法｜商談・インタビューログをリサーチ資産に
AI議事録を商談・顧客インタビューのリサーチ資産へ変える活用法を解説します。発話原本、作業版、分析結果、判断履歴を4層に分け、版番号と発話IDで根拠へ戻れる保管設計、複数会議の重複を防ぐ管理項目、分析工程へ渡す前の点検手順が実務で分かります。
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AIアンケート分析の実務｜自由回答を分類・集計する手順
AIでアンケートの自由回答を分析する実務を、原文整形、コードブック作成、アフターコーディング、人手確認、集計、示唆化の順に解説します。回答を勝手に要約・一般化せず、根拠へ戻れるプロンプトと確認表も紹介します。
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AIでアンケート作成｜設問生成とバイアスを防ぐ実務
AIでアンケート作成を進める実務を、調査後の判断設定、設問生成プロンプト、AI初稿の比較と再指示、バイアス検品、版管理、分岐・出力テストの順に解説します。架空ケースを通じて、設問の採用・棄却基準と結果を適用できる範囲、配信準備まで具体化します。