（私の問い）
JMPは“問いと設計の科学”という意味をもう少しわかりやすく解説してください
JMPは“問いと設計の科学”という意味をもう少しわかりやすく解説してください
（ChatGPTの回答）
2-1. 結論（ショートアンサー）
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「問いと設計の科学」とは：JMPは、ビジネス上の曖昧な疑問を「統計的に検証可能な問い」へ翻訳し、その答えを最短コストで引き出すための“実験・観察の設計”を体系的に支援する道具です。
要は：何を確かめるか（問い）を明晰化し、どう確かめるか（設計）を最適化することで、意思決定を因果と確率に基づいて行う—これを日常業務の速度で回せるのがJMPの価値です。
なぜ“問い”が重要か
経営の多くの失敗は「問いが曖昧」「測る指標がズレている」「比較相手が適切でない」から生じます。JMPは、Y（目的変数）・X（要因）・C（交絡/ノイズ）を明示化し、“何を・何と比べ、どれだけ差が出れば意思決定が変わるか”を定義するところから始めさせます。
なぜ“設計”が重要か
現場で手に入るデータはしばしば偏り・欠測・季節性・相互作用を含みます。誤ったデータ構造のまま回帰やグラフを作れば、見かけの相関（擬似相関）に引きずられます。JMPは実験計画（DOE）、ブロッキング/ランダマイズ、検出力（パワー）とサンプルサイズ、測定系の信頼性（Gage R&R）まで含め、「間違えない取り方・比べ方」を設計段階で整えます。
経営企画・ファイナンスにとっての前提
意思決定には因果の手がかりと効果サイズ（円換算）が必要です。JMPは効果の大きさ・確実性・感度を可視化し、“投じるコストに対して割に合うか”を判断しやすくします。
問い＝意思決定の境界条件
「割引10%は粗利を何%押し下げ、転換率を何%押し上げれば採算が合うか？」
この水準（最低有意効果）を先に決めると、必要サンプル数と実験期間が自動的に定まります。
設計＝情報効率の最適化
同じ検証でも、設計次第で必要データ量と期間は1/2以下に縮まります（例：直交表やD最適計画の活用）。
結果の読み筋＝“p値”より“効果サイズ×再現性”
有意でも小さすぎる効果は実務的に無意味。JMPの予測プロファイラや感度分析で、政策変数→利益指標への連鎖を見切る。
落とし穴の回避
交絡（例：季節×販促）、シンプソンのパラドックス、データ漏洩、多重比較。設計段階のブロック化/層化/事前登録で抑え込む。
(A) ビジネス問い → 統計問いへの翻訳
例：「広告AとB、どちらが効く？」→ Y：売上/粗利/転換率、X：広告タイプ（A/B）、出稿量、C：季節・地域・価格
目的：差の大きさ（効果サイズ）と確信度（信頼区間/検出力）を同時に得る
(B) 設計案の分解（MECE）
比較設計：A/B、階層化（地域×季節）、反復測定
実験計画（DOE）：要因と水準、交互作用、直交・D最適
測定系：Gage R&R、ばらつき要因の切り分け
サンプル/期間：必要数、停止基準、中間解析ルール
評価指標：粗利・在庫回転・欠品率・CCCなど財務KPIへの変換式を先に定義
(C) 実行 → 解析 → 学習のループ
解析：分散分析（ANOVA）/回帰/ロジスティック/生存解析
学習：重要要因・相互作用・感度を特定
反復：次の実験計画（探索→搾り込み→最適化）へ
EDA（探索的データ解析）
分布/相関/外れ値/季節性を短時間で把握。問いの方向を定める“地図作り。
DOE（実験計画）
全因子/直交表/部分因子/D最適をGUIで設計。交互作用を早期に掴み、試行回数を最小化。
予測プロファイラ＆最適化
スライダーで要因を動かし、目的（粗利最大・不良最小など）の組合せを探索。制約条件（在庫/人員）も反映可。
パワーとサンプルサイズ
期待する効果サイズに対し、何サンプルあれば意思決定が変えられるかを事前算定。
品質・信頼性（MSA/Gage/寿命）
測定のブレを先に摘む。ブレが大きいと、どんな高度なモデルも不安定。
SPC/監視
管理図で工程・KPIの逸脱を自動検知。意思決定の“平時/有事”境界を明確化。
問い：割引はどの組合せで粗利最大化に効くか？
設計：JMPで部分因子DOEを作成（価格2水準×販促3水準×媒体2種×週次×地域ブロック）。
解析：ANOVAで主効果と交互作用（価格×販促）を把握。予測プロファイラで粗利最大の組合せを探索。
意思決定：「割引7%＋媒体B＋週末」が最適、天候（雨）時のみ追加販促で在庫圧縮。
効果：試行回数は総当たりの1/3、粗利＋2.3pt、在庫回転＋0.3回。
問い：不良率低下の主因は温度か速度か人か？
設計：JMPでブロッキング（ライン/シフト）＋直交表（温度×速度×材料ロット）。
解析：交互作用（温度×速度）が支配的。Gageで検査員間差を把握、測定系改善を先行。
意思決定：温度の上限引上げ＋速度の中央値設定で不良率▲35%、検査標準化で判定ばらつき▲60%。
問い：解約に効いているのは価格改定か、UI変更か、サポート待ち時間か？
設計：時系列×セグメントで層化A/B、中間解析を定義。
解析：ロジスティック回帰＋相互作用で、“価格×コア機能利用の低下”が主要因と判明。
意思決定：値上げ時はコア利用が低い層に限定クレジット付与。平均顧客寿命＋1.8ヶ月。
問い：為替/金利のボラ下で、どのヘッジ比率が“粗利変動＜許容範囲”を満たすか？
設計：JMPの予測プロファイラで為替・金利の感度曲面を作り、許容値（粗利CV）を制約に最適化。
結果：50–60%ヘッジが最小コストで目標CV内。月次で感度更新し、方針を維持/改定。
問いの型を固定する：「何を増やす/減らす？」「比較対象は？」「意思決定が変わる閾値は？」「評価は円換算？」
“因果のヒント”を設計で稼ぐ：ランダマイズ、ブロック、層化、前後比較、差分の差分。
測定系を先に直す：Gage R&Rで再現性・再現可能性がNGなら実験は延期。
効果サイズと検出力：p値に依存せず、最小検出可能効果（MDE）を先に決める。
相互作用を軽視しない：一見効かない施策も“誰には効くか”で逆転。DOEで早期に掘る。
財務への翻訳：各効果を粗利・在庫・CCC・リスク許容に換算。経営会議は“統計語”ではなく“財務語”で。
小回り重視：2週間スプリントで「EDA→小実験→次設計」を反復。
JMP活用テンプレ（10ステップ）
ビジネス問い（意思決定と閾値）を1文で定義
Y（目的）・X（候補要因）・C（交絡/ノイズ）を列挙
評価KPIを財務に結びつける式を用意
EDA：分布/外れ値/季節性/相関の把握
測定系（Gage）を確認
設計：A/B or DOE（直交/部分因子/D最適）、ブロック/層化を設定
検出力（パワー）とサンプルサイズを決定
実施ルール（中間停止、逸脱時の対処）を明文化
解析：ANOVA/回帰/ロジスティック＋相互作用
予測プロファイラで感度→意思決定ルール化→財務換算→周知
運用チェックリスト
目的変数は“意思決定に直結”しているか
比較・対照の取り方は正しいか（交絡を抑えているか）
MDE・サンプル・期間の事前合意はあるか
測定系の再現性は十分か
結果の効果サイズ×CIで話しているか（p値だけで判断していないか）
財務KPIへの換算ができているか
次の実験設計が更新されたか（学習ループ）
まとめ
JMP＝問いと設計の科学とは、意思決定を左右する“比較と測定の作法”を前倒しで設計し、最小コストで最大の情報を引き出すことです。
これにより、偶然の相関に振り回されず、相互作用と効果サイズに基づく判断が可能になります。
次のステップ（すぐできる導入）
直近の重要案件を1つ選び、問いの1文定義＋MDE＋評価式（円換算）を決める（30分）。
JMPでEDA→仮説メモを1枚（60分）。
簡易DOEまたは層化A/Bを設計し、必要サンプル・期間・停止基準を明記（60分）。
実施→JMPで解析→予測プロファイラで意思決定ルール化→財務換算→周知（1〜2週）。
成果と学びを次の設計へ還流（反復）。
MDE（最小検出可能効果）を、粗利・在庫・CCCに換算した意思決定閾値として各部門で定義できているか？
我々の主要KPIに対し、相互作用が疑われる要因ペアは何か（価格×販促、熟練度×負荷、UI×価格など）—DOEで先に検証できないか？
測定系の不確かさ（人・装置・手順）はどれほど結果を歪めているか？Gage R&Rの結果を経営指標にどう反映するか？
検出力とサンプルコストのトレードオフを可視化し、最短で結論に達する設計を標準化できているか？
JMPの予測プロファイラで得た感度情報を、現場の意思決定ルール（しきい値・優先順位・例外処理）に落とし、監査可能な形で維持できているか？
要するに：JMPは「データ分析ソフト」ではなく、意思決定の“前工程”を科学するフレームです。問いをクリアにし、検証の作法を整え、効果の大きさで判断する。そこにPrediction One（当てる装置）と生成AI（伝える・運用する装置）を接続すれば、仮説→検証→最適化→周知のループが速く・ブレず・儲かる形で回り始めます。
