BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:AI導入効果を数字で語る前に ー 相関と因果・R OIの落とし穴 X-WR-CALNAME:AI導入効果を数字で語る前に ー 相関と因果・R OIの落とし穴 X-WR-TIMEZONE:Asia/Tokyo BEGIN:VTIMEZONE TZID:Asia/Tokyo BEGIN:STANDARD DTSTART:19700101T000000 TZOFFSETFROM:+0900 TZOFFSETTO:+0900 TZNAME:JST END:STANDARD END:VTIMEZONE BEGIN:VEVENT UID:998061@techplay.jp SUMMARY:AI導入効果を数字で語る前に ー 相関と因果・ROIの 落とし穴 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20260908T120000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20260908T124500 DTSTAMP:20260716T125856Z CREATED:20260708T083343Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/99806 1?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n━━━━━ ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ━━\nその数字は本当にAIの効果ですか\n── 相関と因 果を見分ける目を持つ45分\n━━━━━━━━━━━━ ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\n✓ 「AIを 使っている部署ほど業績が良い」という数字を鵜呑み にしている\n✓ 導入前後の単純比較だけで効果を語っ てしまっている\n✓ ROI試算のどこに落とし穴があるか 、チェックする観点を持っていない\n✓ 経営会議で効 果を説明する立場だが、数字の裏付けに自信がない\n もし一つでも当てはまるなら、\n足りないのは数式で はなく「数字に騙されない見方」です。\n相関と因果 の違い、効果測定の正しい設計、\nROI試算の7つの落と し穴を、身近な例で整理します。\nこの45分で、提示さ れた数字に\n「その数字は本当か」と問える目を持ち 帰ることができます。\n■ こんな方におすすめです\n ──────────────────────── ────────\n✓ AI導入の効果やROIを判断・説明 する立場の経営企画・PM・DX推進担当の方\n✓ 「相関と 因果」の違いを業務の言葉で理解したい方\n✓ 導入前 後の比較や効果測定の設計を、正しく組み立てたい方\ n✓ ROI試算の数字に潜む落とし穴をチェックリストで 持っておきたい方\n■ セッション説明\n────── ──────────────────────── ──\n「AIを導入したら業務時間が30%減った」「AIを使 っている部署ほど業績が良い」 ー こうした数字が経 営会議に並ぶ場面が増えました。だが、その数字は本 当にAIの効果なのでしょうか。経営企画やDX推進の現場 で、効果やROIの数字を判断・説明する立場にある人ほ ど、ここで足をすくわれます。\n本セッションは、AI導 入の効果を数字で語る前に押さえておきたい「数字に 騙されない見方」を、データサイエンスの視点から整 理します。まず、相関と因果の違いという最大の落と し穴を、アイスクリームと水難事故、コーヒーと心筋 梗塞、残業と昇進といった身近な例で押さえます。次 に、効果測定そのものの設計を扱います。導入前後の 単純比較がなぜ危険なのか、対照群と反事実をどう作 るか、A/Bテストや差の差分析という現実的な手立てを 、業務の例で示します。\n後半は、ROI試算で陥りやす い7つの落とし穴 ー チェリーピッキング、ベースライ ン未設定、時間削減の金額換算の罠、隠れコスト、グ ッドハートの法則まで ー をチェックリストで渡しま す。数式の知識は前提にしません。今日のゴールは、 提示された数字に「その数字は本当か」と問える目を 持ち帰ることです。\n■ 今回話す内容\n────── ──────────────────────── ──\n\nその数字は本当か ー 相関と因果の違い、擬似 相関・交絡・バイアス\n効果をどう測るか ー 前後比較 の罠と、対照群・A/Bテストの正しい設計\nROI試算の7つ の落とし穴 ー チェリーピッキングからグッドハート の法則まで\n\n■ 登壇者\n───────────── ───────────────────\n三好大悟 （株式会社リベルクラフト 代表）\nデータサイエンテ ィスト出身。製造業・大手ITを中心に、AI・データ活用 のコンサルティングと社内研修を手がける。「技術を 現場で動く施策に翻訳する」をミッションに、導入判 断から構築・運用展開まで一気通貫でサポートしてい る。Python・SQLによる実装経験と、経営層へのプレゼン ・合意形成の両方を持つ実務家。\nX: 三好大悟\, リベ ルクラフト LOCATION: URL:https://techplay.jp/event/998061?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR