最適分担：
JMP＝仮説発見・検証設計（EDA/統計/DOE/シミュレーション） →
PredictionOne＝精度＆説明性の高い予測器（現場で回るAutoML） →
生成AI＝意思決定・説明・文書化・自動運用の言語化層（RAG/オーケストレーション）。
経営企画/ファイナンス活用：
JMPで“正しい問い”と設計を固め、PredictionOneで“当てる力”を作り、生成AIで“動かす文章・会議体・周知”を自動化。この三位一体が最短でROIを出します。
外部環境： 需要変動・コスト高・金利/為替の不確実性が同時多発。予測精度の1%改善とナレッジ作業の省力化がPL/CFに直撃。
内部環境：
データ多層化： 取引（表形式）、センサ（時系列）、文書（規程・議事録）、CRMログ（テキスト）。
人材混在： アナリスト/現場マネジャー/経営層で統計・ML・ドメイン知識のレベルが違う。
ツール特性：
JMP： 可視化主導の探索的データ解析（EDA）、仮説検定、回帰/分散分析、実験計画（DOE）、予測プロファイラ/モンテカルロ的感度解析、品質工学/信頼性/統計的工程管理（SPC）。
PredictionOne： 非専門家でも分類・回帰の高精度モデルを自動構築。特徴量重要度や予測理由が出せ、バッチ運用や一括スコアリングに強い。
生成AI： 要約・説明・資料化・Q&A・手順書生成・RAG（社内文書を参照）、タスク自動化の司令塔。
制約条件： 説明責任（監査・モデルリスク管理）、個人情報/機密情報、従量課金/ライセンス、導入LT（PoC→本番）。
なぜ重要か： “当てる→決める→伝える→動く”の一連プロセスを1つの言語（データと言葉）で閉じるほど、組織の意思決定サイクルは短縮します。
視点の三分法：
科学（JMP）：仮説立案・検証設計・統計的妥当性
工学（PredictionOne）：スケールする予測器・説明性・運用性
経営言語（生成AI）：意思決定メモ・稟議・現場手順・ナレッジ化
落とし穴回避：
生成AIに数値予測そのものをやらせない（再現性/校正が弱い）。
PredictionOneをブラックボックス採用しない（JMPで前工程のデータ理解/仮説設計を必ず実施）。
JMPの統計的有意性≠事業インパクト。経済性評価（円換算）で意思決定。
評価軸：
JMP：仮説の有用性、効果サイズ、設計の妥当性、再現手順
PredictionOne：AUC/RMSE/利潤寄与、キャリブレーション、理由の納得度
生成AI：誤情報率、一次ドラフト時間▲、周知の定着、生産性（件/人時）
問いを正しく立てる（JMP）
EDA→仮説検定→DOE→感度/相互作用の把握→KPI設計
当てる仕組みを作る（PPredictionOne）
学習/検証→スコア閾値→重要特徴量→再学習計画→バッチ運用
説明・文章化・実装（生成AI）
経営会議用資料/稟議/FAQ/手順書/通知文→RAGで根拠明示→ワークフロー自動化
| フェーズ | 主担当 | 成果物 | 代表KPI |
|---|---|---|---|
| データ理解・仮説 | JMP | EDAレポート、要因仮説、DOE設計 | 効果サイズ、p値、相互作用の把握度 |
| 予測器構築 | PO | 予測モデル、重要度、しきい値設計 | AUC/RMSE、利潤寄与、キャリブレーション |
| 施策化・周知 | 生成AI | 稟議/会議資料、メール、手順書、FAQ | 作成時間▲、理解度、逸脱ゼロ |
Design（JMP）：EDA、仮説検定、DOE、感度解析、予測プロファイラで「何に効くか」を数理的に特定。
Predict（PredictionOne）：表形式データで分類/回帰の高精度モデルをAutoMLで量産。重要度・予測理由を可視化。
Prescribe（最適化/ルール）：安全在庫や価格・割引・優先順位の意思決定ルールを定義（必要なら線形/整数計画）。
Explain（生成AI）：意思決定ロジックを経営言語に変換。RAGで根拠文書を参照し、稟議・周知・FAQ・監査ログを自動生成。
JMP：
EDA/可視化（外れ値・欠損・季節波動の把握）
回帰/分散分析/対比検定（要因効果の定量化）
DOE（価格×販促×媒体×地域などの交互作用検証）
プロファイラ×乱数化（擬似モンテカルロで感度分布を見る）
PredictionOne：
分類/回帰（解約確率、故障予兆、需要推定、滞留確率、延滞リスク等）
特徴量重要度/個別予測理由（“なぜその顧客が高リスクか”）
運用（CSVバッチ、月次スコアリング、しきい値/アラート）
生成AI：
RAGで自社マニュアル・規程・過去資料・契約雛形を参照
経営資料の下書き（PL/BS/Cashの説明文、注記、ボードQ&A想定）
現場周知（仕入先発注文、営業トーク、FAQ、手順書）
| 観点 | JMP | PredictionOne | 生成AI |
|---|---|---|---|
| 目的 | 因果/要因の洞察・設計 | 当てる/確率付与 | 伝える/動かす/自動化 |
| 強み | 統計的厳密性、設計力、可視化 | 精度・理由・現場運用容易 | 文書生成、説明、周知、接続性 |
| 依存データ | 設計のための検証データ | 構造化データ（表） | 未構造（テキスト）＋各種アウトプット |
| 成果の変換 | “仮説→設計” | “スコア→意思決定” | “意思決定→言語化・実装” |
課題：欠品と過剰在庫。発注メールの作成が属人。
JMP：過去販売×天候×価格×販促×曜日をEDA、交互作用を検定。DOEで販促×価格の実験を設計し、効果サイズを把握。
PredictionOne：SKU×店舗×週の需要予測モデルを構築、重要特徴量を抽出。MAPEとサービスレベルから安全在庫ルールを設計。
生成AI：仕入先向け発注文・店内周知・本部レポートを自動起案（根拠：需要予測・天候要因・販促計画）。
成果例：MAPE▲15%、在庫回転＋0.4回、欠品率▲25%、発注文作成工数▲80%。
つまずき：EDAを省略→外れ値/季節性未処理でPO精度が伸びない。JMP前処理が勝負所。
課題：突発停止と保全報告のばらつき。
JMP：センサ時系列の異常分布・季節性をプロファイラで確認、部品寿命の要因を推定。
PredictionOne：故障確率/残存寿命モデルで部品交換タイミングを確率付け。
生成AI：交換手順書/教育チェックリスト/トラブルFAQをRAGで即時更新。
成果例：稼働率＋3–5pt、予防交換の最適化で部品在庫滞留▲20%、新人立ち上がり▲40%。
課題：チャーン上昇、対策オファーが刺さらない。
JMP：セグメント別の解約要因を検定、DOEでオファー×タイミング設計。
PredictionOne：顧客ごと解約確率＋寄与要因を算出。しきい値別にROIが最大化する施策ルールを設計。
生成AI：セグメント別メール/FAQ/チャット想定問答を量産、AB結果を会議体用の1枚絵に自動要約。
成果例：解約率▲2.0–2.5pt、NPS＋、オファー原価適正化。
JMP：為替・金利・原料価格の感度/相関とシナリオ分布（乱数化プロファイラ）。
PredictionOne：取引先延滞確率や与信スコアモデルで運転資本の悪化を早期検知。
生成AI：ボード説明メモ、為替ヘッジ方針案、レンディング契約注記のドラフトを自動作成。
成果例：想定外の資金ショックを早期アラート、ヘッジ判断の社内合意形成が高速化。
“問い”の品質が8割（JMP）：KPI分解→仮説→検証設計→効果サイズ。統計的有意性より経済的有意性（円換算）。
データ前処理はJMP→PredictionOneの順：外れ値・季節性・リークの除去。学習と評価の分離を徹底。
PredictionOneの“説明”を人が運用：重要特徴量/個票の“予測理由”を現場レビューで合意。公開ルール化。
生成AIはRAG＋監査ログ：根拠文書リンク、生成ポリシー、プロンプトガイド、禁則集、改版履歴。
ガバナンス：モデルリスク台帳（所有者、目的、入力、評価、再学習周期）、二段階承認（重要意思決定）。
評価設計：PredictionOne＝AUC/RMSE＋利益寄与、生成AI＝一次ドラフト時間▲と誤情報率、JMP＝設計品質（実験の力・再現性）。
組織RACI：
JMP（R）：アナリスト/業務設計
PredictionOne（R）：データ担当/現場責任者
生成AI（R）：経企/広報/法務連携
CFO/CEO（A）：KPIとリスクの承認
小さく回して早く本番：3ユースケースで90日ロールアウト（後述）。
フェイルセーフ：しきい値の**“グレー帯”**は必ず人間審査。
教育：JMP基礎統計2h、PredictionOne運用1h、生成AIプロンプト/ガバナンス2hの速習パックを四半期ごとに刷新。
JMP：EDA、統計解析、DOE、予測プロファイラ（感度/最適化）、品質/信頼性、SPC。
Prediction One：分類・回帰のAutoML、特徴量重要度、個票の予測理由表示、バッチ運用。
生成AI：RAG（文書ベクトル化＋根拠開示）、資料ドラフト、FAQ/手順書生成、承認ワークフロー接続。
※具体ドキュメント・社内規程に合わせたRAG設計・テンプレは貴社環境に応じて作成します。
JMPで問いと設計を作る → PredictionOneで当てる装置を作る → 生成AIで動かす文章と自動化を敷く。
三者併用は、**予測精度×（意思決定速度×納得性）を最大化する“数理と言語の両輪”**です。
Day 0–14：設計（JMP中心）
KPI分解（売上・粗利・在庫・解約・運転資本）
EDA・仮説検定・DOE計画、評価設計（AUC/MAPE/利益寄与）
データガバナンス（匿名化、アクセス権）
Day 15–45：PoC（PredictionOne×JMP×生成AI）
PredictionOneで3ユースケース（需要/解約/予兆）モデル化、ベースライン比較
JMPで効果サイズ・交互作用の再検証、プロファイラで感度レンジ把握
生成AIで会議資料・稟議・周知テンプレ、RAG最小構成（社内文書20本）
Day 46–75：併用実装（Prescribe→Explain）
スコア→施策ルール→自動文書化（生成AI）→承認フロー
監査ログ、プロンプト/テンプレ標準化、逸脱アラート設計
Day 76–90：本番化
月次スコアリング（PredictionOne）、週次ナレッジ更新（生成AI）、四半期DOE（JMP）
KPIダッシュボード：予測精度・利益寄与・工数削減・逸脱
モデルリスク年次レビュー、教育更新
予測：AUC/RMSE、MAPE、利益寄与（円換算）
運用：在庫回転、欠品率、解約率、延滞率、稼働率
生成：一次ドラフト時間▲、誤情報率、承認往復回数▲
統治：RAGソース鮮度、監査ログ整合、逸脱0件
JMP：過去2年の販売/価格/販促/天候/曜日でEDA→交互作用を検定→DOE実施
PredictionOne：需要予測→MAPE最小化→重要度（価格/雨/販促強度）取得
最適化：SKU別安全在庫・価格帯ルール
生成AI：仕入先/店舗向け文案、ボード説明1枚、FAQ更新（根拠リンク付き）
JMP：セグメント差の検定、効果サイズで優先順位決定
PredictionOne：個票スコア＋理由を営業に配信、しきい値AB設計
生成AI：セグメント別オファーメール草案、FAQ、クレーム想定QA
モニタ：週次でスコア閾値とオファーROIを更新
JMP：金利/為替/原料の感度帯をプロファイラで可視化
PredictionOne：売上/入金遅延/需要スコアを月次バッチ
生成AI：取締役会資料・想定問答、ヘッジ方針メモ、注記ドラフト
会議サマリー：「添付のKPIダッシュボード（RAG）を基に、A3一枚で“今月の異常値/原因/打ち手/見込み差分”を要約。根拠ページを脚注で列挙。文体は役員会向け。」
現場周知：「SKU123の発注方針を、需要スコア・安全在庫ルールと天候要因の説明つきで、店長向けに500字以内。FAQを3つ付す。」
監査ログ：「本日生成した稟議・周知文の出典（RAG URI）と承認者・版を追記して監査台帳を更新。」
学習データと評価データの漏洩無し
季節性/トレンドの前処理（JMPで確認）
PredictionOneのキャリブレーション（確率の当て感）
生成AIの根拠提示（RAG）と語尾・禁則の統一
人間承認が必要な“グレー帯”定義
KPIを円換算でボードに報告
“予測誤差1%改善”が在庫・欠品・機会損失・運転資本に与える円換算効果は？（業種別にSカーブは異なる）
DOEで見つかった交互作用（例：価格×販促×天候）を現場運用ルールに落とす最小集合は何か？
PredictionOneの“個票の理由”を営業・購買の日々の判断に織り込むUI/通知頻度は適切か？（多すぎ・少なすぎ問題）
RAGの鮮度（更新頻度・責任者・レビュー体制）をどう定義すれば**誤情報率<1%**を維持できるか？
財務指標への橋渡し：MAPEやAUCを粗利・在庫回転・Cash Conversion Cycleに定期換算する参照式は整備済みか？
総括：
経営企画/ファイナンスにとって、JMPは“問いと設計の科学”、PredictionOneは“当てる装置”、生成AIは“言葉と仕組みの交通整理役”です。三者を直列化し、設計→予測→最適化→言語化→運用→監査の一本路にすることで、意思決定サイクルを四半期から月次/週次へ縮め、利益と統治の両立を実現します。
