Knowledge

Knowledge とは

Knowledge は、marketing-ai.biz に蓄積していく
マーケティング × データ分析 × AI活用 × 経営・組織 に関するナレッジの入り口ページです。

実プロジェクトでの試行錯誤や勉強会資料、日々のインプットをもとに、
「現場で本当に役に立った知識」だけを少しずつ整理して公開していきます。

Knowledgeは以下のフォルダで構成されています。
🗂️ Strategy
🗂️ DX / Digital Transformation
🗂️ Data / Database
🗂️ Analytics
🗂️ AI / ML / LLM
🗂️ Organization
🗂️ Behavioral Principales
🗂️ Marketing Frameworks


どんなときに使うページか

  • いまサイト内にどんなテーマのコンテンツがあるか、全体像をざっと把握したいとき

  • データ分析・AI・DXの知識を、体系的に学び直したいとき

  • 経営・組織・人材を含めた視点で、次の一手を考えたいとき

  • 何かの課題があって、まずはヒントになりそうな記事を探したいとき

ここから各カテゴリページ・個別記事へとたどっていただくことで、
「自分のいまの課題」に近いナレッジにアクセスしやすくなるよう設計していきます。


カテゴリ一覧

Knowledge のコンテンツは、次のようなカテゴリで整理していきます。
各リンクから、カテゴリ別のまとめページへ移動できます。

■ Strategy

DX・AI・データ活用を前提にした、経営戦略・事業戦略の考え方をまとめるエリアです。
「どんな方向を目指すのか」「そこにデータとAIをどう組み込むのか」を扱います。

  • データドリブン経営・DX戦略のフレームワーク

  • マーケティング戦略・顧客戦略とデータ活用のリンク

  • 新規事業・既存事業グロースにおけるAI活用のポジショニング

  • 中小企業における「背伸びしすぎない」DX・AI導入のロードマップ など

👉 Strategy カテゴリへ


■ Data/Database

マーケティングやプロダクト開発のための
データの持ち方・集め方・整え方に関するナレッジです。

  • データモデリングの考え方

  • DWH / データマート設計のポイント

  • ログ設計・イベント設計 など

👉 Data/Database カテゴリへ


■ Analytics

事業インパクトのある分析テーマの立て方・指標設計・分析プロセスを扱います。
従来の「統計(Stats)」に相当する内容も、このカテゴリに統合します。

  • LTV・解約分析・セグメンテーション

  • A/Bテスト・実験設計

  • 回帰分析・クラスター分析などの統計・機械学習の使いどころ

  • ダッシュボード設計・KPIツリー など

👉 Analytics カテゴリへ


■ AI / ML / LLM

機械学習・生成AIなど、AI テクノロジーをマーケティングや事業運営にどう組み込むかを扱います。

  • 予測モデル(スコアリング、レコメンド など)の実務的なポイント

  • 生成AIを活用した業務効率化・コンテンツ生成

  • MLOps・運用設計の勘どころ

  • AI導入の「やってはいけないこと」 など

👉 AI/ML/LLM カテゴリへ


■ Organization

どれだけ戦略やAIが優れていても、動かすのは人と組織です。
「人があっての企業」という前提で、組織づくり・人材育成・マネジメントに関するナレッジを扱います。

  • データ組織・アナリティクス組織の立ち上げとスケーリング

  • マーケター × データサイエンティスト × エンジニアの協働モデル

  • 人材育成・キャリアパス設計・評価の考え方

  • 組織文化・心理的安全性・現場の納得感をどうつくるか

  • M&A・PMIや組織再編におけるデータ組織のマネジメント など

👉 Organization カテゴリへ


■ Practice & Others

カテゴリにきれいに収まらないけれど、現場ではむしろ重要なトピックを扱います。

  • ツールの使い方 TIPS・環境構築メモ

  • プロジェクト推進・ステークホルダーマネジメントの工夫

  • 勉強法・資格試験・キャリアのログ

  • 雑記・コラム・失敗談 など、「周辺だけど効いてくる」話題

👉 Practice & Others カテゴリへ


はじめての方へのおすすめの読み方

  1. Concept / About をざっと読む
    サイト全体の方向性や、運営者のバックグラウンドを把握します。

  2. Knowledge の中から、気になるカテゴリを1つ選ぶ

    • データ基盤寄りなら:Database

    • 施策の検証や指標設計なら:Analytics

    • AIの使いどころを知りたいなら:AI

    • 経営目線で全体像を整理したいなら:Strategy

    • 組織・人材・チームづくりが気になるなら:Organization

  3. 最初は「概要寄りの記事」から
    詳細なテクニック集よりも、背景や考え方を整理した記事から読むことで、
    自分の現場にどう当てはめるかをイメージしやすくなります。


更新方針

Knowledge のコンテンツは、完成品の教科書ではなく、
実務の中で学んだことを少しずつ追加・修正していく**「成長するノート」**のような位置づけです。

  • 新しいプロジェクトで得た知見の追加

  • 古い情報のアップデート

  • 読者からのご質問・フィードバックを踏まえた改善

などを通じて、マーケティングAI・DX・組織づくりの
実務ナレッジベースとして育てていきます。


このサイトでやりたいことは・・・

「データとAIを前提に、
戦略・組織・現場の実行までを一気通貫で考える。」

Knowledge が、そのためのヒントを見つける入り口になれば幸いです。

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