最新記事一覧
マクドナルドが圧倒的シェアを握っているハンバーガー市場。後発のバーガーキングはいかにして独自のポジションを築いてきたのか。運営会社ビーケージャパンホールディングスの野村一裕社長に聞いた。
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初歩から応用までステップアップしながら学んでいく『やさしいデータ分析』シリーズ（仮説検定編）の第14回。これまで、13回にわたって、主に2群の差や分散などについて検定の考え方やその手順を見てきました。今回は、3群以上の場合にも対応するために、分散分析の考え方や手順を解説します。
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バーガーキングの外食業界における存在感は年々増しており、マクドナルドやモスバーガーに続く主要チェーンとしての地位を確立しつつある。なぜここまで成長できたのか。その舞台裏を、運営会社社長に聞いた。
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米Goldman Sachs（ゴールドマン・サックス）によるバーガーキング日本事業の買収は、外食業界で大きな話題となった。世界有数の金融機関が巨額の資金を投じてでも手に入れたかった企業に今、何が起きているのか。バーガーキング運営会社の社長に、この買収劇の背景と今後の展望を聞いた。
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2025年のITエンジニア採用市場を振り返ると、人材不足は依然として解消されておらず、多くの企業が採用目標を達成できない状況が続いています。これからのIT人材の採用において重要なことは、企業が候補者に対し、自社の考え方や期待する役割をどこまで具体的に示せているかです。今回は、企業の採用現場が意識すべき考え方について紹介します。
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初歩から応用までステップアップしながら学んでいく『やさしいデータ分析』シリーズ（仮説検定編）の第13回。前回、前々回と、ノンパラメトリック検定に取り組んでいますが、今回は、順位を基にした相関係数の検定方法について解説します。
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初歩から応用までステップアップしながら学んでいく『やさしいデータ分析』シリーズ（仮説検定編）の第12回。前回から、ノンパラメトリック検定に取り組んでいますが、今回は、分布のばらつきに違いがあるかどうかを検定する方法について解説します。
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初歩から応用までステップアップしながら学んでいく『やさしいデータ分析』シリーズ（仮説検定編）の第11回。今回からノンパラメトリック検定に取り組みます。まず、中央値の差を検定する方法について解説します。
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トヨタ自動車がクルマづくりにどのような変革をもたらしてきたかを創業期からたどる本連載。第10回は、豊田佐吉に大きな影響を与えた武藤山治について解説した後、豊田自動紡織工場や豊田紡織、中国の豊田紡織廠などを通して、人生の晩年に近づいた佐吉と、豊田紡織に就職し本格的に活動を始めた豊田喜一郎の活動を見ていく。
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初歩から応用までステップアップしながら学んでいく『やさしいデータ分析』シリーズ（仮説検定編）の第10回。今回は、重回帰分析における回帰式の係数の有効性を検定する方法について解説します。
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リーディングマークが難関大学に通う2027年卒の就活生を対象に調査を実施した。最も人気の企業はどこだったのだろうか？
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初歩から応用までステップアップしながら学んでいく『やさしいデータ分析』シリーズ（仮説検定編）の第9回。今回は、重回帰分析における回帰式の当てはまりの良さを検定する方法について解説します。
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技術力と人材育成で企業の「自走」を支援する豆蔵。生成AIからフィジカルAIまで領域を広げ、高度な内製化支援を実施する同社とAWSのパートナーシップの在り方に迫る。
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ここ数年で「AIリストラ」というワードが話題になるなど、生成AIにより採用抑制に踏み切る動きが相次ぎました。生成AIの普及によって変化した採用動向を整理しつつ、「AIを契機に採用を加速させる企業の特徴」「AI時代にIT人材へ求められるスキルの変化」を解説します。
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初歩から応用までステップアップしながら学んでいく『やさしいデータ分析』シリーズ（仮説検定編）の第8回。今回は、相関係数の検定方法について解説します。
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初歩から応用までステップアップしながら学んでいく『やさしいデータ分析』シリーズ（仮説検定編）の第7回。今回は、2つのカテゴリが独立であるか（＝関連がないか／あるか）を調べる方法について解説します。
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かつてリモートワークを推進していた企業の多くが、次々と「原則出社」へと舵を切り始めています。出社回帰は単なる働き方の見直しにとどまらず、経営戦略の転換や事業の変化、組織の再編など、企業全体に影響を及ぼします。レバテックの最新調査データをもとに、「なぜ今、出社回帰が起きているのか」「企業はこの変化とどう向き合うべきか」を読み解きます。
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初歩から応用までステップアップしながら学んでいく『やさしいデータ分析』シリーズ（仮説検定編）の第6回（番外編）。今回は、G*Powerという便利なツールを使い、検定に当たって必要となるサンプルサイズを簡単に求める方法を紹介します。
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NTTが提唱する「IOWN構想」では2030年をメドに伝送容量を現在の125倍、遅延を200分の1、電力消費を100分の1に抑える計画だ。飛躍期を迎えたIOWNの歩みと、米南部ダラスで開かれた推進組織のメンバー会議の現地取材から今後の課題を展望する。
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トヨタ自動車がクルマづくりにどのような変革をもたらしてきたかを創業期からたどる本連載。第9回は、豊田佐吉が「発明家」から「技術経営者」に進化した1909年（明治42年）〜1914年（大正3年）における日本の政治経済の状況や世界のクルマの発展を見ていく。佐吉の長男でありトヨタ自動車工業を立ち上げた豊田喜一郎も登場する。
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初歩から応用までステップアップしながら学んでいく『やさしいデータ分析』シリーズ（仮説検定編）の第5回。今回は、正規分布する2つの母集団の分散が等しいかどうかを調べる方法について解説します。
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多くの製造業がDXで十分な成果が得られていない中、あらためてDXの「X」の重要性に注目が集まっている。本連載では、「製造業X」として注目を集めている先進企業の実像に迫るとともに、必要なものについて構造的に解き明かしていく。第1回は墨田区の浜野製作所を取り上げる。
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初歩から応用までステップアップしながら学んでいく『やさしいデータ分析』シリーズ（仮説検定編）の第4回。今回は、正規分布する母集団の分散がある値よりも大きいかどうかを検定する方法について解説します。
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年々深刻化するIT人材不足ですが、近年はAIの台頭やDX需要の高まりにより、上流工程で意思決定を担える人材の不足が一層顕著になってきました。なかでも特に深刻なのが、プロジェクトマネジャーやプロダクトマネジャーといった中間マネジメント層です。
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2019年に発売したベースブレッドが大きな転機となり、パンという日常食に入り込むことによって顧客層を急拡大してきた、ベースフード社。齋藤竜太CMOにファン作りの極意を聞いた。
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欧州最大の家電・IT見本市「IFA」。現地を取材したIT分野の調査・コンサルティング会社、MM総研の関口和一代表取締役所長がレポートする。
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初歩から応用までステップアップしながら学んでいく『やさしいデータ分析』シリーズ（仮説検定編）の第3回。今回は、正規分布する母集団の平均に差があるかどうかを検定する方法について解説します。
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メガトレンドは企業戦略の羅針盤となる。2010年代の代表的予測を検証し、「外れ」が示す不確実性から次の一手を考えたい。
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初歩から応用までステップアップしながら学んでいく『やさしいデータ分析』シリーズ（仮説検定編）の第2回。今回は、正規分布する母集団の平均が、ある値と異なるかを検定する方法について解説します。
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一時は赤字に転落しながらも、いまや営業利益が1000億円を超え、海外売上比率は80％以上まで成長し、見事なV字回復を遂げたアシックス。その裏には、ものづくり企業としての誇りを守りながらも、顧客目線でグローバルブランドとしての信頼を積み上げた変革の物語があった。
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MM総研の関口和一代表取締役所長は「日本で使われているDXという言葉は日本独自のローカル言語」だと指摘する。DXの真意を聞いた。
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建設DXの推進を目的に建設テック企業が中心となり、2023年1月に発足した任意団体「建設DX研究所」。今回は、建設DX研究所の一員で建設用3Dプリンタのスタートアップ企業「Polyuse」が、職人不足と施工単価の高騰という建設事業者に迫る課題に対し、抜本的な改革の必要性と建設DXの重要性について解説します。
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初歩から応用までステップアップしながら学んでいく『やさしいデータ分析』シリーズ第4弾がスタート。第1回は仮説検定の考え方や知っておくべきキーワード、今後の連載予定を紹介します。データ分析を実践的に役立てるための基礎をしっかり学んでみませんか？
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生成AIの台頭は、エンジニアリングの現場にとどまらず、エンジニアの採用領域にも影響を及ぼしています。本稿では、企業と求職者の双方の視点から、生成AI時代におけるエンジニア採用について考察していきます。
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SMBC×SBIが、「Olive Infinite（オリーブ インフィニット）」というデジタル富裕層向けサービスを開始した。野村證券をはじめとする大手証券会社が切った「1億〜3億円層」に商機があるという。
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採用支援事業を展開するリーディングマークは、「旧帝大／早慶 新卒就職人気企業 夏期ランキング」を発表した。働きたい企業1位は……。
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年収をどれだけ高く提示しても採用できなかった――そんな声が、エンジニア採用の現場で増えています。報酬による差別化が限界を迎えており、各社ともに新たな打ち手を模索している状況です。
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人手不足や働き方改革を背景に、現場でのスキル継承が課題となる中、ClipLineはサービス業の暗黙知を形式知化する「ABILI Clip」にAI機能を追加した。実証実験には銚子丸などの企業が参加した。
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データ分析の初歩から応用まで少しずつステップアップしながら学んでいく連載（区間推定編）の第8回。今回は適切に区間推定を行うために必要なサンプルサイズの求め方とその考え方を解説します。
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2025年5月に発表された、アクセンチュアによるゆめみ（京都市）の買収は、IT業界におけるM&Aの動向を象徴する事例の一つとして注目を集めました。IT業界におけるM&A件数は過去10年で約3倍と急増しています。その背景には、何があるのでしょうか。
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文部科学省の情報教育・外国語教育課長としてGIGAスクール構想第1期の端末仕様や補助額の設定に深く携わり、世界標準を超える教育ICT環境の整備に奔走した髙谷浩樹氏に、MM総研代表の関口和一がインタビューで迫る
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データ分析の初歩から応用まで少しずつステップアップしながら学んでいく連載（区間推定編）の第7回。今回は正規分布する母集団同士の相関係数を区間推定する方法と考え方を解説します。
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前編に続き、審議官としてGIGAスクール構想立ち上げの陣頭指揮をとり、現在は文部科学審議官である矢野和彦氏にインタビューした。GIGAスクール構想立ち上げ時の実情、仕様策定時の真相に迫る。
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教育デジタル化の大きな転換点となった「GIGAスクール構想」はなぜ必要だったのか。審議官としてGIGAスクール構想立ち上げの陣頭指揮をとり、現在は文部科学審議官である矢野和彦氏に、MM総研代表の関口和一氏がインタビューで迫る。
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データ分析の初歩から応用まで少しずつステップアップしながら学んでいく連載（区間推定編）の第6回。今回は正規分布する母集団の分散の比を区間推定する方法と考え方を解説します。
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かつてエンジニアは「35歳定年説」がささやかれ、40代以降の転職は難しいといわれることも少なくありませんでした。しかし近年、IT転職市場において40〜50代＝ミドル・シニア層の転職が活発化しています。なぜ、40代以上のIT人材が求められるのでしょうか。
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2026年に旧帝大・早慶などの有名大学を卒業予定の大学4年生は、どのような企業への就職を希望しているのか。HR事業を手掛けるリーディングマークが調査したところ……。
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データ分析の初歩から応用まで少しずつステップアップしながら学んでいく連載（区間推定編）の第5回。今回は正規分布する母集団の平均の差を区間推定する方法と考え方を解説します。
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日立製作所は、データサイエンティストを対象とした新人研修プログラム「モノづくり実習」を2021年から展開している。狙いは何か。現場はどう変わったのか。日立の担当者に聞いた。
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データ分析の初歩から応用まで少しずつステップアップしながら学んでいく連載（区間推定編）の第4回。今回は本編のお話から少し離れ、ベイズ統計の確信区間について、その考え方と求め方を解説します。
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