2026-10

デザインのアプローチは、作り手の思い込みではなく、利用者の視点から課題をとらえ、試して確かめながら良いサービスを作る考え方です。UX、人間中心設計、サービスデザイン、デザイン思考、ペルソナの5つを、どこが違い、どうつながるのかに絞ってまとめます。

プロダクト（製品・サービス）を、企画から廃止まで一続きで面倒を見る考え方です。向かう先を決めるプロダクトビジョン、売上の4つの段階で見るプロダクトライフサイクル、売上を削るコモディティ化とカニバリゼーション、段階の違う製品を組み合わせるプロダクトポートフォリオまでをまとめます。

識別AIは、データをもとに予測する、グループに分ける、よりよい行動を選ぶことで、業務の判断を支えるAIです。教師あり学習による売上予測・成約予測・離反予測、教師なし学習による顧客セグメンテーション・店舗クラスタリング、強化学習による配車ルートの最適化を、結果を業務でどう使い、どう使い続けるかまでまとめます。

データマネジメントは、業務で生まれるデータを、判断や改善に使える状態に保つための組織の活動です。データドリブン経営とDIKWモデル、行政・立法・司法にたとえる機能の分け方、データ品質の5つの特性、メタデータとデータカタログまでをまとめます。

売り方を決める前に、外の環境、市場と競合と自社、顧客の声を調べ、その結果からだれにどの立ち位置で売るかを決めます。PEST分析、3C分析、市場調査とサンプリング、STP分析（セグメンテーション・ターゲティング・ポジショニング）、RFM分析までを、公開問題を解ける形でまとめます。

イノベーションを、ひらめきや偶然にまかせず組織として繰り返し生み出すための8つの原理原則（価値の実現・未来志向リーダー・戦略的方向性・組織文化・洞察の活用・不確実性のマネジメント・柔軟性・システムアプローチ）を、国際規格 ISO 56002 の考え方にそってまとめます。

生成AIを業務で役立てるための基礎知識です。文章の添削・要約からアイディアの提案、画像・音声の生成、情報収集までの活用例、マルチモーダルAI、意図に沿った回答を引き出すプロンプトエンジニアリング、答えのばらつきを使い分けるランダム性の制御、社内の文書を答えの材料にするRAG、複数の生成AIを使った検証までを、公開問題を解ける形でまとめます。

生成AIは、文章・画像・プログラムなどを新しく作り出すAIです。土台になる基盤モデルと事前学習・ファインチューニング、LLM が次のトークンを予測して文章を作る仕組み、パラメータを変えずに例から学ぶコンテキスト内学習、検索した文書を入力に加える RAG までをまとめます。

労働基準法の労働時間と36協定、フレックスタイム制と裁量労働制、労働者派遣の雇用契約・派遣契約・指揮命令、偽装請負と二重派遣、労働契約法・労働安全衛生法・男女雇用機会均等法・育児介護休業法・パワハラ防止法・公益通報者保護法までを、公開問題を解ける形でまとめます。

個人データを外に渡すときは、先に本人の同意を得るのが原則です。同意の取り方、オプトインとオプトアウトの違い、同意なしで渡せる例外と第三者にあたらない場合、オプトアウトで提供するための手続、データマスキングなど本人を分かりにくくする加工の手法までを、条文とガイドラインに沿ってまとめます。