データ分析・解析(Python)の依頼・外注

データをお預かりしデータ分析作業を行います

近年、ビジネスには多くのデータが使われるようになってきました。しかしデータを活用するには基本的な知見が必要なこともあり、専門人材を採用するにも育成するにも難しい企業も多いかと存じます。

このパッケージはそうした貴社のデータ分析作業をお手伝いするものです。

データサイエンティスト検定（リテラシーレベル）を取得しており、データ分析の基礎知識をもとに、Excel・Power BIでの従来の分析手法に加え、生成AIを活用した分析の高速化にも対応しています。「このデータから読み取れる傾向は？」といった自然な問いかけベースの分析や、レポート作成の効率化にも生成AIを活用することで、従来より短時間でのご提供を目指します。

ご購入の際は、希望する分析内容をお伝え下さい。どういった分析を行うのが良いかわからない場合はお客様の事業を伺った上でご提案致します。

★提出可能な形式

• Excel ファイル
• Power BI ファイル
• Python で作成した画像を貼り付けたレポート
• ※その他はお問い合わせください

★作業内容

• お客様からデータをお預かりし規定の時間データ分析作業を行い作成したファイルを提出致します
• データの事前処理が必要であった場合はそのデータ処理済のデータをお渡しすることも可能です
• お打ち合わせの際はワークスペース機能のビデオ会議を使用致します

★プラン毎の違い

• お試しプラン　：分析内容のお打ち合わせ＋８時間の作業
• １６時間プラン　：分析内容のお打ち合わせ＋１６時間の作業
• ２４時間プラン：分析内容のお打ち合わせ＋２４時間の作業
• ※継続の場合は「分析内容のお打ち合わせ」は初月のみとなります
• ※納期は参考期間です

★対象外の作業

• データ入力のみの作業は対象外とさせて頂いておりますのでご了承ください

★過程においてデータ処理プログラムを作成した場合に関して

• プログラムを含めた納品をお望みの場合はこのパッケージではなくプロフィール画面のメッセージ機能にてそれを希望する旨メッセージでお知らせください

★その他注意事項

• お預かりしたデータは検収終了後に破棄致します
• データをオンラインで渡すことが不可能な場合は可能な方法を相談内容にお書きください
• その他質問がございましたら見積もり依頼の際に相談内容にお書きください

ご覧いただきありがとうございます。
看護・医療・介護分野の研究支援を行っている 田原裕希恵（看護学博士） です。

「データを集めたけれど、どんな解析をすればいいかわからない」
「結果のまとめ方や考察に自信がない」

そんな研究者の方に向けて、統計解析と考察作成を一貫してサポートいたします。

＜当パッケージの特徴＞
- 看護・医療・介護研究に特化
　分野特有のデータ構造や臨床背景を理解したうえで、適切な統計手法をご提案します。

- 無料統計ソフト「JASP」を使用
　アカデミアで最も広く使われているJASPを主に用いるため、統計知識に自信がなくても再現可能です。

- 完全代行ではなく“伴走型”の支援
　結果の読み解き方・考察の方向性も一緒に整理し、研究を「理解しながら進められる」ようにします。

＜対応できる解析例＞

• 記述統計・群間比較（t検定、χ²検定、Mann-Whitneyなど）
• 相関分析・回帰分析（単回帰・重回帰・ロジスティック回帰）
• 分散分析（ANOVA/ANCOVA）
• 交絡因子を考慮した解析
• 自由記述アンケートの集計と可視化

＜使用するツール＞
JASP／Excel／R／Python／KH coder

＜納品物＞

• 解説入り統計解析の図表（Excel）
• 結果・考察の要約（Word）

＜ご依頼の流れ＞

1. ご相談内容・研究目的をヒアリング
2. データ確認・解析手法のご提案
3. 統計解析・考察レポートの作成
4. 必要に応じてビデオチャットで解説

「統計解析がゴールではなく、研究の目的を見える化する一歩として活用したい」
そんな方におすすめです。
まずはお気軽にメッセージでご相談ください。

統計解析やデータ分析でお困りの方へ。統計解析のためのデータ可視化（統計ソフトR使用、ggplot2等）や、統計モデル（線形回帰、一般化線形混合モデル（GLM）、一般化線形混合モデル（GLMM）等。基本的にRを使用しますが、Pythonも応相談）の作成を承ります。StanやBUGS（JAGS, Nimble）によるベイズ統計モデル（階層ベイズモデル等）も対応可能です。

できるだけご要望に沿いますので、まずはご相談ください。

※ 統計モデルについては、実際のデータを提供いただいて、こちらで実行までおこなうことも可能です。ただし、大規模なデータや複雑なモデルではお時間をいただくことや、当方の環境では実行不可能なこともありえますので、あらかじめご了承ください。

医療系大学で教員をしています。解析手法の引き出しはたくさん持っています。ざっくりとした考えをお持ちのクライアント様からご依頼をいただけると嬉しいです。

研究の専門分野は、統計解析、ビッグデータの解析、及び予測モデルの構築であり、10年以上にわたり、主に医療関連データなどの統計解析を行ってきました。

医療従事者として医療現場での実務経験もあります。実験データ、臨床データ及びビッグデータを使った解析により、学会発表や論文執筆（英文・和文）の経験を持っています。

2022年12月から2024年1月にかけて、アンケート調査会社の依頼にて、医療に関連するアンケート調査の統計解析計画書の作成ならびにデータ分析の経験があります

具体的には、以下のことを行えます。

1. データ解析:
   PythonやRを用いて、統計解析およびデータマイニングを実施することができます。特に、データの前処理、解析、モデル構築、結果の解釈において力を発揮できると考えています。具体的には、PythonやRを使って次のような統計解析や機械学習モデルを構築することができます。

・群間の有意差検定全般
・クラスター解析
・主成分分析
・重回帰分析
・多変量ロジスティック回帰分析
・生存時間分析（カプランマイヤ―曲線の作成、ログランク検定、Cox比例ハザードモデル）
・時系列分析（トレンドや周期性の分析、未来予測、異常検知など）
・各種機械学習モデル（決定木分析、ランダムフォレスト回帰・分類、サポートベクターマシーン、ニューラルネットワークモデル）の構築とバリデーション（ブーストラップ、k分割クロスバリデーション）

2.オミクス解析
・大規模な遺伝子発現データセットからエンリッチメント解析やパスウェイ解析による洞察
・副作用報告データベースからデータ抽出し、統計解析(多変量ロジスティック回帰分析による報告オッズ比算出)

3.SQLによるデータベース構築と解析
・日本の医薬品副作用報告データベースを構築し、解析するためのノウハウを持っています。
・MIMIC-IVデータベースを構築し、解析するためのノウハウを持っています。

• 具体的な納品物
  解析結果や結果の考察をレポートにまとめ、提出します。
  レポートはWORDファイルなどを想定していますが、可能な限りクライアント様のご希望に応じます。

• ご依頼いただいてからの業務の進め方
  メールなどで打合せを行わせていただき、その際に目的などをご教示いただきたいと思っています。
  データセットを提出していただき、こちらでデータセットの整理や統計解析を行い、考察を含めてレポートとして提出いたします。

【ベーシック】
スクレイピングやAPIを利用して、販売履歴や相場、出品状況などを自動でリスト化するツールを作成します。eBay、BUYMA、ヤフオク、Amazon、など多数実績

【スタンダード】
スクレイピングやAPIを利用して、販売履歴や相場、出品状況など複数のリストを作成して対比させるツールを作成します。
高利益率商品のリサーチなどが可能です。
Chromの拡張機能の結果なども自動で取得可能です。

【プレミアム】
スクレイピングやAPIを利用して、販売履歴や相場、出品状況など複数のリストを作成するスタンダードプランにプラスして、利益商品の監視やアラート機能などを提供します。

※Google Shopping、eBay Product Research(テラピーク)、eBay 商品検索、AmazonAPI、Amazon商品検索　他多数、などの結果の自動取得、更には、お手持ちのChrome 拡張機能による表示結果の自動取得、リスト化、自動集計、分析が可能です。

Python×AIで競馬データ分析を自動化。オリジナル競馬分析システムを開発します

このようなお悩みはありませんか？

・競馬データを毎回手作業で集計している
・過去レースやオッズ情報を効率的に分析したい
・独自の予想ロジックをシステム化したい
・AIや機械学習を使った競馬分析ツールを作りたい
・大量データを管理できる環境を構築したい

このような課題を、Python・AI・機械学習技術を活用して解決します。

ご提供内容

競馬データの収集から分析、予測モデル開発、Webシステム化まで対応可能です。

対応例：

・競馬情報の自動収集
・過去レースデータ取得
・オッズ、戦績、出走情報の管理
・CSV / Excelへのデータ出力
・競馬データの統計分析
・機械学習による予測モデル構築
・独自条件によるランキング作成
・ブラウザで確認できる分析画面開発

対応技術

・Python
・スクレイピング
・機械学習
・PyTorch
・TensorFlow
・SQL
・Django
・データ分析

ご購入後の流れ

① メッセージでご相談

作成したいシステム内容、取得したいデータ、分析方法などを確認します。

② 仕様整理・設計

目的に合わせて必要な機能、開発方法、システム構成をご提案します。

③ 開発・テスト

Pythonを中心にデータ収集処理、分析ロジック、システム開発を進めます。

④ 納品・確認

動作確認後、システム本体と利用方法をご説明します。

開発プラン

データ収集ツール

競馬サイトやデータソースから必要な情報を取得し、分析用データを作成します。

AI分析モデル開発

収集したデータを利用し、機械学習による分析モデルや独自ロジックを構築します。

競馬分析システム開発

データ収集、AI分析、ブラウザ画面を統合したオリジナルシステムを開発します。

私の強み

開発経験9年以上のエンジニアが、要件整理から実装・テストまで一貫して対応します。

単なるデータ取得ツールではなく、
「実際に継続利用できるシステム」
を意識した設計・開発を行います。

専門的な内容でも分かりやすく説明し、ランサーズ内のメッセージ機能を中心に効率的に進行いたします。

注意事項

※本サービスは競馬結果や利益を保証するものではありません。
※AIモデルは過去データを利用した分析・予測支援システムとして提供します。
※対象データの取得可否はサイト仕様や利用条件を確認した上で判断します。

競馬データ分析、自動収集、AI予測システム開発をご検討の方はお気軽にご相談ください。

「リピート率が上がらない」
「どの顧客を優先フォローすべきかわからない」
「会員データを活用できていない」

そんな課題を、Pythonによるサバイバル分析・Coxモデルを用いて“数値で明確化”します。

顧客離反の全体像から、離反しやすい顧客の特徴、フォローすべきタイミングまで、
現場で使いやすい形に整理したレポートとExcel成果物をご提供します。

■ 提供内容
① サバイバル分析（Kaplan-Meier）
最終来店（または購入）からの経過日数に応じて、
「どの層がどれくらいのスピードで離反しやすいか」を可視化します。

・全体
・会員ランク別
・年代別
・商品カテゴリ構成別

など複数の切り口で比較し、離反傾向を直感的に把握できます。

② Cox比例ハザードモデルによる離反要因分析
会員ランク、年代、カテゴリ比率など複数要因を同時に投入し、
「離反リスクを高める要因／抑える要因」をハザード比として算出します。

例としまして
・ニット・アウター比率が高い顧客は離反しやすい
・シャツ比率が高い顧客は継続しやすい

など、施策に直結するインサイトを抽出します。

③ 危険ゾーン分析（フォローすべき顧客の特定）
「最終来店から◯〜◯日経過した顧客が何人いるか」をランク別に集計し、
フォローすべきタイミングの目安を明確化します。

例としまして
・上位ランク：60〜90日
・下位ランク：90〜150日

など、CRM施策の優先順位付けに活用できます。

④ レポート作成（PDF／PowerPoint相当）
分析結果をグラフ中心にまとめ、
「結果の要約」「気づき」「現場で意識すべきポイント」をわかりやすく文章化します。

データ分析に不慣れな方でも読みやすい構成です。

⑤ Excel成果物の提供
社内で二次利用しやすい形で以下をまとめて納品します。

・生存関数
・ハザード比
・ランク別の離反中央値
・危険ゾーン人数
・離反顧客リスト
・各種集計表

〇自己紹介
私は、アパレル業界での卸営業・SVとしての現場経験と、Pythonによるデータ分析スキルの
両方を持っているため、単に「分析結果を出す」だけでなく、

「現場でどう活かすか」
「どの層から優先的に手を打つべきか」

といった視点も含めて整理することを意識しています。

「まずは離反の全体像を知りたい」「ランク別・年代別の違いを見たい」
「離反要因を数値で把握したい」といったニーズに合わせて、
プランに応じた深さで分析・レポートをご提供します。

「リピート率が上がらない」
「どの顧客を優先フォローすべきかわからない」
「会員データを活用できていない」

そんな課題を、Pythonによるサバイバル分析・Coxモデルを用いて“数値で明確化”します。

顧客離反の全体像から、離反しやすい顧客の特徴、フォローすべきタイミングまで、
現場で使いやすい形に整理したレポートとExcel成果物をご提供します。

■ 提供内容
① サバイバル分析（Kaplan-Meier）
最終来店（または購入）からの経過日数に応じて、
「どの層がどれくらいのスピードで離反しやすいか」を可視化します。

・全体
・会員ランク別
・年代別
・商品カテゴリ構成別

など複数の切り口で比較し、離反傾向を直感的に把握できます。

② Cox比例ハザードモデルによる離反要因分析
会員ランク、年代、カテゴリ比率など複数要因を同時に投入し、
「離反リスクを高める要因／抑える要因」をハザード比として算出します。

例としまして
・ニット・アウター比率が高い顧客は離反しやすい
・シャツ比率が高い顧客は継続しやすい

など、施策に直結するインサイトを抽出します。

③ 危険ゾーン分析（フォローすべき顧客の特定）
「最終来店から◯〜◯日経過した顧客が何人いるか」をランク別に集計し、
フォローすべきタイミングの目安を明確化します。

例としまして
・上位ランク：60〜90日
・下位ランク：90〜150日

など、CRM施策の優先順位付けに活用できます。

④ レポート作成（PDF／PowerPoint相当）
分析結果をグラフ中心にまとめ、
「結果の要約」「気づき」「現場で意識すべきポイント」をわかりやすく文章化します。

データ分析に不慣れな方でも読みやすい構成です。

⑤ Excel成果物の提供
社内で二次利用しやすい形で以下をまとめて納品します。

・生存関数
・ハザード比
・ランク別の離反中央値
・危険ゾーン人数
・離反顧客リスト
・各種集計表

〇自己紹介
私は、アパレル業界での卸営業・SVとしての現場経験と、Pythonによるデータ分析スキルの
両方を持っているため、単に「分析結果を出す」だけでなく、

「現場でどう活かすか」
「どの層から優先的に手を打つべきか」

といった視点も含めて整理することを意識しています。

「まずは離反の全体像を知りたい」「ランク別・年代別の違いを見たい」
「離反要因を数値で把握したい」といったニーズに合わせて、
プランに応じた深さで分析・レポートをご提供します。

「リピート率が上がらない」
「どの顧客を優先フォローすべきかわからない」
「会員データを活用できていない」

そんな課題を、Pythonによるサバイバル分析・Coxモデルを用いて“数値で明確化”します。

顧客離反の全体像から、離反しやすい顧客の特徴、フォローすべきタイミングまで、
現場で使いやすい形に整理したレポートとExcel成果物をご提供します。

■ 提供内容
① サバイバル分析（Kaplan-Meier）
最終来店（または購入）からの経過日数に応じて、
「どの層がどれくらいのスピードで離反しやすいか」を可視化します。

・全体
・会員ランク別
・年代別
・商品カテゴリ構成別

など複数の切り口で比較し、離反傾向を直感的に把握できます。

② Cox比例ハザードモデルによる離反要因分析
会員ランク、年代、カテゴリ比率など複数要因を同時に投入し、
「離反リスクを高める要因／抑える要因」をハザード比として算出します。

例としまして
・ニット・アウター比率が高い顧客は離反しやすい
・シャツ比率が高い顧客は継続しやすい

など、施策に直結するインサイトを抽出します。

③ 危険ゾーン分析（フォローすべき顧客の特定）
「最終来店から◯〜◯日経過した顧客が何人いるか」をランク別に集計し、
フォローすべきタイミングの目安を明確化します。

例としまして
・上位ランク：60〜90日
・下位ランク：90〜150日

など、CRM施策の優先順位付けに活用できます。

④ レポート作成（PDF／PowerPoint相当）
分析結果をグラフ中心にまとめ、
「結果の要約」「気づき」「現場で意識すべきポイント」をわかりやすく文章化します。

データ分析に不慣れな方でも読みやすい構成です。

⑤ Excel成果物の提供
社内で二次利用しやすい形で以下をまとめて納品します。

・生存関数
・ハザード比
・ランク別の離反中央値
・危険ゾーン人数
・離反顧客リスト
・各種集計表

〇自己紹介
私は、アパレル業界での卸営業・SVとしての現場経験と、Pythonによるデータ分析スキルの
両方を持っているため、単に「分析結果を出す」だけでなく、

「現場でどう活かすか」
「どの層から優先的に手を打つべきか」

といった視点も含めて整理することを意識しています。

「まずは離反の全体像を知りたい」「ランク別・年代別の違いを見たい」
「離反要因を数値で把握したい」といったニーズに合わせて、
プランに応じた深さで分析・レポートをご提供します。

■サービス説明
イベント施策を実施した後、こんな課題はありませんか。

・売上は伸びたが、本当にイベントの効果か分からない
・店舗ごとの成果差を説明できない
・次回も同じ施策をやるべきか判断できない

本サービスは、この“判断できない状態”を、
投資判断できる状態 へ変える分析サービスです。

アパレル店舗では ABテストのように
「施策あり／なし」をランダムに比較することが難しいですが、
本サービスでは 疑似因果推定 を用いて、

「イベントがなかった場合の売上」＝反実仮想 をデータから再現します。

そのうえで、
実績との差分を イベント効果として定量化 し、

・どの店舗で効果が出たのか
・なぜ効果が出たのか
・その効果に再現性があるのか

まで明確にし、「次に何をすべきか」まで提示します。

■この分析で得られること
・イベント継続 or 中止の判断ができる
・店舗別に最適な施策配分ができる
・費用対効果ベースで意思決定ができる
→ “感覚の施策”から“戦略の施策”へ 変わります。

■分析内容（具体的に分かること）
・イベント効果（全体・店舗別）
・効果の信頼区間（ブレ・再現性）
・売上に影響する要因（客数・曜日・店舗特性）
・実績 vs イベントなし予測（反実仮想）
・店舗別ランキング
・改善に直結する示唆

■なぜ経営判断に使えるのか
✔ ABテストが難しい環境でも“因果推定”で効果を測定
アパレル店舗ではランダム割付ができません。
本サービスは疑似因果推定により、
「イベントがなかった場合」と比較し、効果の有無を明確にします。

✔ 店舗別戦略に落とし込める
効果の大きい店舗・小さい店舗を把握し、
戦略的な施策配分が可能になります。

✔ 効果の安定度（再現性）まで分かる
ブートストラップにより、
“たまたま”ではない施策かを判断できます。

✔ 次回施策に直結する示唆が得られる
売上要因を分解することで、
改善ポイントが明確になります。

■ポートフォリオについて
ポートフォリオには、

・分析手法の解説資料
・ダミーデータを用いた分析レポート一式

を掲載しています。

「どのような分析を行うのか」
「どのレベルまで意思決定に落とし込めるのか」
→ 実際のアウトプットをご確認いただけます。

■こんな方におすすめ
・イベント施策の費用対効果を明確にしたい
・店舗別の反応差を把握し、戦略的に運営したい
・次回イベントの精度を上げたい
・データに基づいた意思決定を行いたい

■ご相談について
「このデータでどこまで分析できる？」
「自社データで再現可能か？」

といった段階でも問題ありません。

ポートフォリオと同様の形式で、
貴社データを用いた分析イメージもご提示可能です。

まずはお気軽にメッセージにてご相談ください。

売上が高い店舗は本当に優秀なのでしょうか？

売上には、

・店舗立地
・季節要因
・販促施策
・販売チャネル
・地域特性
・気温や天候

など、さまざまな要因が影響しています。

本サービスでは売上データを分析し、

✅ どの要因が売上に影響しているのか
✅ 本当に評価すべき店舗や商品は何か
✅ 改善余地がどこにあるのか

を数値とレポートで可視化します。

【分析できる例】
■ 店舗分析
・店舗ごとの実力評価
・売上に影響する店舗特性の把握
・好調店舗／不調店舗の要因分析

■ 商品分析
・本当に売れている商品の特定
・カテゴリごとの売上傾向分析
・商品別の成長ポテンシャル評価

■ 顧客分析
・優良顧客の特定
・購買行動の傾向分析
・顧客ごとの貢献度評価

■ 売上要因分析
・販促施策の効果検証
・季節要因の影響分析
・地域差の分析
・気温や天候の影響分析
・販売チャネルの比較分析

※分析対象や知りたい内容に応じて柔軟に対応します。

【納品内容】
・分析結果レポート
・売上要因の可視化資料
・改善ポイントの整理
・経営会議／営業会議向け資料作成（プランによる）

【こんな方におすすめ】
・売上を伸ばすためのヒントが欲しい
・店舗評価を公平に行いたい
・商品の強みと弱みを知りたい
・販促施策の効果を検証したい
・営業提案に使える根拠を作りたい
・データを活用した意思決定をしたい

専門的な統計知識は不要です。

データの内容や目的をヒアリングしながら、
実際の業務で活用できる形で分析結果をお渡しします。

まずはお気軽にご相談ください。

※分析手法について
売上データは、店舗差・商品差・季節要因・販促施策・地域特性など、多くの要因が同時に影響しています。

本サービスでは、一般的な集計や単純な回帰分析だけでなく、必要に応じて階層ベイズモデル（Bayesian Hierarchical Model）を用いて分析を行います。

階層ベイズモデルは、

・店舗ごとの実力推定
・商品の真の販売力評価
・販促施策の効果測定
・地域差やチャネル差の補正
・外的要因を考慮した要因分解

などに強く、近年はマーケティング分析、需要予測、医療統計、金融分析など幅広い分野で活用されています。

単なる集計結果ではなく、意思決定に活用できる分析結果としてお届けします。

■サービス説明
イベント施策を実施した後、こんな課題はありませんか。

・売上は伸びたが、本当にイベントの効果か分からない
・店舗ごとの成果差を説明できない
・次回も同じ施策をやるべきか判断できない

本サービスは、この“判断できない状態”を、
投資判断できる状態 へ変える分析サービスです。

アパレル店舗では ABテストのように
「施策あり／なし」をランダムに比較することが難しいですが、
本サービスでは 疑似因果推定 を用いて、

「イベントがなかった場合の売上」＝反実仮想 をデータから再現します。

そのうえで、
実績との差分を イベント効果として定量化 し、

・どの店舗で効果が出たのか
・なぜ効果が出たのか
・その効果に再現性があるのか

まで明確にし、「次に何をすべきか」まで提示します。

■この分析で得られること
・イベント継続 or 中止の判断ができる
・店舗別に最適な施策配分ができる
・費用対効果ベースで意思決定ができる
→ “感覚の施策”から“戦略の施策”へ 変わります。

■分析内容（具体的に分かること）
・イベント効果（全体・店舗別）
・効果の信頼区間（ブレ・再現性）
・売上に影響する要因（客数・曜日・店舗特性）
・実績 vs イベントなし予測（反実仮想）
・店舗別ランキング
・改善に直結する示唆

■なぜ経営判断に使えるのか
✔ ABテストが難しい環境でも“因果推定”で効果を測定
アパレル店舗ではランダム割付ができません。
本サービスは疑似因果推定により、
「イベントがなかった場合」と比較し、効果の有無を明確にします。

✔ 店舗別戦略に落とし込める
効果の大きい店舗・小さい店舗を把握し、
戦略的な施策配分が可能になります。

✔ 効果の安定度（再現性）まで分かる
ブートストラップにより、
“たまたま”ではない施策かを判断できます。

✔ 次回施策に直結する示唆が得られる
売上要因を分解することで、
改善ポイントが明確になります。

■ポートフォリオについて
ポートフォリオには、

・分析手法の解説資料
・ダミーデータを用いた分析レポート一式

を掲載しています。

「どのような分析を行うのか」
「どのレベルまで意思決定に落とし込めるのか」
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■こんな方におすすめ
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■ご相談について
「このデータでどこまで分析できる？」
「自社データで再現可能か？」

といった段階でも問題ありません。

ポートフォリオと同様の形式で、
貴社データを用いた分析イメージもご提示可能です。

まずはお気軽にメッセージにてご相談ください。

売上が高い店舗は本当に優秀なのでしょうか？

売上には、

・店舗立地
・季節要因
・販促施策
・販売チャネル
・地域特性
・気温や天候

など、さまざまな要因が影響しています。

本サービスでは売上データを分析し、

✅ どの要因が売上に影響しているのか
✅ 本当に評価すべき店舗や商品は何か
✅ 改善余地がどこにあるのか

を数値とレポートで可視化します。

【分析できる例】
■ 店舗分析
・店舗ごとの実力評価
・売上に影響する店舗特性の把握
・好調店舗／不調店舗の要因分析

■ 商品分析
・本当に売れている商品の特定
・カテゴリごとの売上傾向分析
・商品別の成長ポテンシャル評価

■ 顧客分析
・優良顧客の特定
・購買行動の傾向分析
・顧客ごとの貢献度評価

■ 売上要因分析
・販促施策の効果検証
・季節要因の影響分析
・地域差の分析
・気温や天候の影響分析
・販売チャネルの比較分析

※分析対象や知りたい内容に応じて柔軟に対応します。

【納品内容】
・分析結果レポート
・売上要因の可視化資料
・改善ポイントの整理
・経営会議／営業会議向け資料作成（プランによる）

【こんな方におすすめ】
・売上を伸ばすためのヒントが欲しい
・店舗評価を公平に行いたい
・商品の強みと弱みを知りたい
・販促施策の効果を検証したい
・営業提案に使える根拠を作りたい
・データを活用した意思決定をしたい

専門的な統計知識は不要です。

データの内容や目的をヒアリングしながら、
実際の業務で活用できる形で分析結果をお渡しします。

まずはお気軽にご相談ください。

※分析手法について
売上データは、店舗差・商品差・季節要因・販促施策・地域特性など、多くの要因が同時に影響しています。

本サービスでは、一般的な集計や単純な回帰分析だけでなく、必要に応じて階層ベイズモデル（Bayesian Hierarchical Model）を用いて分析を行います。

階層ベイズモデルは、

・店舗ごとの実力推定
・商品の真の販売力評価
・販促施策の効果測定
・地域差やチャネル差の補正
・外的要因を考慮した要因分解

などに強く、近年はマーケティング分析、需要予測、医療統計、金融分析など幅広い分野で活用されています。

単なる集計結果ではなく、意思決定に活用できる分析結果としてお届けします。

■サービス説明
イベント施策を実施した後、こんな課題はありませんか。

・売上は伸びたが、本当にイベントの効果か分からない
・店舗ごとの成果差を説明できない
・次回も同じ施策をやるべきか判断できない

本サービスは、この“判断できない状態”を、
投資判断できる状態 へ変える分析サービスです。

アパレル店舗では ABテストのように
「施策あり／なし」をランダムに比較することが難しいですが、
本サービスでは 疑似因果推定 を用いて、

「イベントがなかった場合の売上」＝反実仮想 をデータから再現します。

そのうえで、
実績との差分を イベント効果として定量化 し、

・どの店舗で効果が出たのか
・なぜ効果が出たのか
・その効果に再現性があるのか

まで明確にし、「次に何をすべきか」まで提示します。

■この分析で得られること
・イベント継続 or 中止の判断ができる
・店舗別に最適な施策配分ができる
・費用対効果ベースで意思決定ができる
→ “感覚の施策”から“戦略の施策”へ 変わります。

■分析内容（具体的に分かること）
・イベント効果（全体・店舗別）
・効果の信頼区間（ブレ・再現性）
・売上に影響する要因（客数・曜日・店舗特性）
・実績 vs イベントなし予測（反実仮想）
・店舗別ランキング
・改善に直結する示唆

■なぜ経営判断に使えるのか
✔ ABテストが難しい環境でも“因果推定”で効果を測定
アパレル店舗ではランダム割付ができません。
本サービスは疑似因果推定により、
「イベントがなかった場合」と比較し、効果の有無を明確にします。

✔ 店舗別戦略に落とし込める
効果の大きい店舗・小さい店舗を把握し、
戦略的な施策配分が可能になります。

✔ 効果の安定度（再現性）まで分かる
ブートストラップにより、
“たまたま”ではない施策かを判断できます。

✔ 次回施策に直結する示唆が得られる
売上要因を分解することで、
改善ポイントが明確になります。

■ポートフォリオについて
ポートフォリオには、

・分析手法の解説資料
・ダミーデータを用いた分析レポート一式

を掲載しています。

「どのような分析を行うのか」
「どのレベルまで意思決定に落とし込めるのか」
→ 実際のアウトプットをご確認いただけます。

■こんな方におすすめ
・イベント施策の費用対効果を明確にしたい
・店舗別の反応差を把握し、戦略的に運営したい
・次回イベントの精度を上げたい
・データに基づいた意思決定を行いたい

■ご相談について
「このデータでどこまで分析できる？」
「自社データで再現可能か？」

といった段階でも問題ありません。

ポートフォリオと同様の形式で、
貴社データを用いた分析イメージもご提示可能です。

まずはお気軽にメッセージにてご相談ください。

初めまして、ご覧いただきありがとうございます。

本サービスは、単にデータを分析して終わるものではなく、
「次に何をすべきか」まで、実務で使える形でお渡しします。

■ できること（例）

・どの商品を増やすべきか
・どの顧客にアプローチすべきか
・どの施策が本当に効果があったのか

アパレル卸営業として20年間、
現場で売上・在庫・顧客と向き合ってきた経験と、
Pythonによるデータ分析を組み合わせ、
現場で判断に使えるアウトプットを作成します。

■ 支援できる意思決定の例
・商品別の売上予測
→ 発注精度の向上、欠品・過剰在庫の防止

・顧客分析
→ 離反防止、優良顧客の育成

・イベント分析
→ 本当に効いた施策” の特定

・急浮上アイテムの検出
→ 売り逃し防止、VMD改善

☆分析で終わらず、改善提案まで行うのが特徴です。

■ 対応内容
・ 顧客分析（離反予測・クラスタリング）
・売上予測（10日〜3ヶ月）
・イベント効果測定
・急浮上アイテム検出
・週報／月報のテキスト分析
・その他、データを使った意思決定支援全般

■サービスの特徴
一般的なデータ分析では、 グラフや数字を出して終わりです。

しかし本サービスでは…
→ 「だから何をすべきか」まで落とし込む
→ 現場でそのまま使える形で提供

■ アウトプットについて
分析内容はPDFで、
手法の説明から 示唆出しまで一つのレポートにまとめます。**

専門知識がなくても理解できるよう、
図解・文章・要点整理を組み合わせて構成します。

■ ポートフォリオについて
ポートフォリオには、
ダミーデータを用いた分析レポート一式（手法説明〜示唆出しまで）
を掲載しています。

・どのような分析を行うのか
・どのレベルまで意思決定に落とし込めるのか
を具体的に確認いただけます。

■ ご相談について

「このデータで何ができる？」
「自社データでどこまで分析できる？」

といった段階でも問題ありません。

ご興味をお持ちいただけましたら、
ポートフォリオ掲載資料をお送りすることも可能です。**

まずはお気軽にご相談ください。

売上が高い店舗は本当に優秀なのでしょうか？

売上には、

・店舗立地
・季節要因
・販促施策
・販売チャネル
・地域特性
・気温や天候

など、さまざまな要因が影響しています。

本サービスでは売上データを分析し、

✅ どの要因が売上に影響しているのか
✅ 本当に評価すべき店舗や商品は何か
✅ 改善余地がどこにあるのか

を数値とレポートで可視化します。

【分析できる例】
■ 店舗分析
・店舗ごとの実力評価
・売上に影響する店舗特性の把握
・好調店舗／不調店舗の要因分析

■ 商品分析
・本当に売れている商品の特定
・カテゴリごとの売上傾向分析
・商品別の成長ポテンシャル評価

■ 顧客分析
・優良顧客の特定
・購買行動の傾向分析
・顧客ごとの貢献度評価

■ 売上要因分析
・販促施策の効果検証
・季節要因の影響分析
・地域差の分析
・気温や天候の影響分析
・販売チャネルの比較分析

※分析対象や知りたい内容に応じて柔軟に対応します。

【納品内容】
・分析結果レポート
・売上要因の可視化資料
・改善ポイントの整理
・経営会議／営業会議向け資料作成（プランによる）

【こんな方におすすめ】
・売上を伸ばすためのヒントが欲しい
・店舗評価を公平に行いたい
・商品の強みと弱みを知りたい
・販促施策の効果を検証したい
・営業提案に使える根拠を作りたい
・データを活用した意思決定をしたい

専門的な統計知識は不要です。

データの内容や目的をヒアリングしながら、
実際の業務で活用できる形で分析結果をお渡しします。

まずはお気軽にご相談ください。

※分析手法について
売上データは、店舗差・商品差・季節要因・販促施策・地域特性など、多くの要因が同時に影響しています。

本サービスでは、一般的な集計や単純な回帰分析だけでなく、必要に応じて階層ベイズモデル（Bayesian Hierarchical Model）を用いて分析を行います。

階層ベイズモデルは、

・店舗ごとの実力推定
・商品の真の販売力評価
・販促施策の効果測定
・地域差やチャネル差の補正
・外的要因を考慮した要因分解

などに強く、近年はマーケティング分析、需要予測、医療統計、金融分析など幅広い分野で活用されています。

単なる集計結果ではなく、意思決定に活用できる分析結果としてお届けします。

「リピート率が上がらない」
「どの顧客を優先フォローすべきかわからない」
「会員データを活用できていない」

そんな課題を、Pythonによるサバイバル分析・Coxモデルを用いて“数値で明確化”します。

顧客離反の全体像から、離反しやすい顧客の特徴、フォローすべきタイミングまで、
現場で使いやすい形に整理したレポートとExcel成果物をご提供します。

■ 提供内容
① サバイバル分析（Kaplan-Meier）
最終来店（または購入）からの経過日数に応じて、
「どの層がどれくらいのスピードで離反しやすいか」を可視化します。

・全体
・会員ランク別
・年代別
・商品カテゴリ構成別

など複数の切り口で比較し、離反傾向を直感的に把握できます。

② Cox比例ハザードモデルによる離反要因分析
会員ランク、年代、カテゴリ比率など複数要因を同時に投入し、
「離反リスクを高める要因／抑える要因」をハザード比として算出します。

例としまして
・ニット・アウター比率が高い顧客は離反しやすい
・シャツ比率が高い顧客は継続しやすい

など、施策に直結するインサイトを抽出します。

③ 危険ゾーン分析（フォローすべき顧客の特定）
「最終来店から◯〜◯日経過した顧客が何人いるか」をランク別に集計し、
フォローすべきタイミングの目安を明確化します。

例としまして
・上位ランク：60〜90日
・下位ランク：90〜150日

など、CRM施策の優先順位付けに活用できます。

④ レポート作成（PDF／PowerPoint相当）
分析結果をグラフ中心にまとめ、
「結果の要約」「気づき」「現場で意識すべきポイント」をわかりやすく文章化します。

データ分析に不慣れな方でも読みやすい構成です。

⑤ Excel成果物の提供
社内で二次利用しやすい形で以下をまとめて納品します。

・生存関数
・ハザード比
・ランク別の離反中央値
・危険ゾーン人数
・離反顧客リスト
・各種集計表

〇自己紹介
私は、アパレル業界での卸営業・SVとしての現場経験と、Pythonによるデータ分析スキルの
両方を持っているため、単に「分析結果を出す」だけでなく、

「現場でどう活かすか」
「どの層から優先的に手を打つべきか」

といった視点も含めて整理することを意識しています。

「まずは離反の全体像を知りたい」「ランク別・年代別の違いを見たい」
「離反要因を数値で把握したい」といったニーズに合わせて、
プランに応じた深さで分析・レポートをご提供します。

30年の実績。お預かりしたデータを「伝わる可視化」と「深いインサイト」に変換します

このようなお悩みはありませんか？

・アンケートや調査データはあるが、可視化や分析の手が回らない
・グラフは見栄え良く作れるが、そこからビジネスの施策に繋がる示唆（インサイト）を引き出せない
・社内やクライアント向けの報告書・提案資料の作成リソースが不足している
・数値の表面的な動きだけでなく、因果推論や統計的な裏付けのある確実な分析結果が欲しい

発注の流れ

1. ランサーズ上でのご相談・ヒアリング
   ランサーズのメッセージ機能にて、データの状態、分析の目的、求める成果物のイメージをお伺いします。

2. お見積もりとプランのご提案
   ヒアリング内容に基づき、最適なプランまたは個別カスタマイズのお見積もりを提示いたします。

3. ご契約・仮払い
   内容に合意いただけましたら、ランサーズ上でご契約および仮払い手続きをお願いいたします。

4. データのご提供
   分析対象となるデータ（個人情報をマスキング（必須）したもの）をご共有いただきます。

対応範囲・価格

簡易集計と基本可視化：25000円〜
データのクレンジング、基本的なクロス集計、Excelを用いたグラフ作成など、データ整理から可視化の土台を作ります。

標準分析・インサイトレポート作成：55,000円〜
データの集計に加えて、課題要因の分析と要点の解説、PowerPointによるレポートスライド（約10枚）を納品します。

高度統計解析・施策提言資料作成：125,000円〜
因果推論や多変量解析、仮説検証など高度な分析手法を用い、具体的な改善施策の提案を含むスライド（約20枚）を納品します。

納期

ご契約後、分析データの受領から約7〜30日（プランによる）

制作の流れ

データ確認・クレンジング
お預かりしたデータのエラー値や表記揺れを補正し、分析に適した形に整理します。

集計・解析と仮説検証
目的や仮説に沿って、統計解析やクロス集計を行い、データの傾向や要因をあぶり出します。

グラフ可視化・スライド作成
一目で伝わる美しいグラフをデザインし、要点を整理したレポートスライドに落とし込みます。

初稿提出・フィードバック・納品
作成した成果物をご確認いただき、必要に応じて修正対応を行った後、最終納品いたします。

サービス内容

お預かりしたアンケートデータや社内データを、意思決定に役立つビジュアルレポートへと昇華させます。シンクタンク・コンサル業界で30年以上培ったノウハウを駆使し、単なる『数値のまとめ』にとどまらず、ビジネスの文脈に合わせた因果関係の整理や、次のアクションに繋がるインサイトの抽出を行います。RやPythonを用いた統計的なアプローチにも対応しており、分析結果の説得力を最大化します。社内報告やクライアントへの提案資料としてそのまま使えるクオリティで納品いたします。

お預かりした生データを綺麗に整え、集計・分析から美しいグラフ化、インサイトの抽出、そして説得力のあるレポート作成までを一貫してサポートします。『アンケートや調査データはあるが、どのように分析・可視化すべきか分からない』『集計作業に追われて、本質的な課題抽出や施策の検討に時間を割けない』といった課題を解決します。
私は、シンクタンクや公的機関、コンサルティング業界で30年以上にわたりデータ分析に携わってきました。単なる数値のグラフ化に留まらず、ビジネスの文脈を深く理解した上で、因果推論や統計解析を用いた質の高い分析を行います。これにより、社内やクライアントへの提案がスムーズに進む説得力ある資料を提供します。まずはランサーズのメッセージ機能よりお気軽にご相談ください。

■サービス概要

売上データで、将来の売上を高精度に予測し、
さらに「なぜその予測になるのか」まで分析・可視化します。

在庫データがなくても対応可能なため、
すぐに導入できるのが特徴です。

また、単なる数値納品ではなく、
そのまま社内・上司への説明に使える
分析レポート（示唆・提案付き）まで作成します。
※詳細は添付ファイルやポートフォリオをご覧ください

■こんな課題に対応

・どの商品を強化すべきか分からない
・売上の先読みができず、仕入れ判断が感覚になっている
・分析結果をうまく社内に説明できない
・在庫データが整備されていない

→ これらをまとめて解決します

■提供内容

①品番別売上予測（2週間〜3ヶ月の間の期間）
②全商品スコアリング（売れる順ランキング）
③要因分析（SHAPによる重要因子の可視化）
④分析レポート（意思決定サポート資料）
⑤Excelデータ納品（そのまま使える形式）

■強み

・在庫データなしでも高精度予測
・時系列×AIでトレンド変化も検知
・単なる分析で終わらず「意思決定」まで落とし込み
・現場でも使える実務寄り設計

特に、
「分析結果をどう使えばいいか分からない」
という課題に強いです。

■納品イメージ

・売上予測Excel（全商品）
・Top商品リスト
・分析レポート（PDF）

→ そのまま会議資料として使用可能

まずはメールにてご相談ください。
柔軟にご対応させていただきます。

お読みいただき、ありがとうございました。

初めまして、ご覧いただきありがとうございます。

本サービスは、単にデータを分析して終わるものではなく、
「次に何をすべきか」まで、実務で使える形でお渡しします。

■ できること（例）

・どの商品を増やすべきか
・どの顧客にアプローチすべきか
・どの施策が本当に効果があったのか

アパレル卸営業として20年間、
現場で売上・在庫・顧客と向き合ってきた経験と、
Pythonによるデータ分析を組み合わせ、
現場で判断に使えるアウトプットを作成します。

■ 支援できる意思決定の例
・商品別の売上予測
→ 発注精度の向上、欠品・過剰在庫の防止

・顧客分析
→ 離反防止、優良顧客の育成

・イベント分析
→ 本当に効いた施策” の特定

・急浮上アイテムの検出
→ 売り逃し防止、VMD改善

☆分析で終わらず、改善提案まで行うのが特徴です。

■ 対応内容
・ 顧客分析（離反予測・クラスタリング）
・売上予測（10日〜3ヶ月）
・イベント効果測定
・急浮上アイテム検出
・週報／月報のテキスト分析
・その他、データを使った意思決定支援全般

■サービスの特徴
一般的なデータ分析では、 グラフや数字を出して終わりです。

しかし本サービスでは…
→ 「だから何をすべきか」まで落とし込む
→ 現場でそのまま使える形で提供

■ アウトプットについて
分析内容はPDFで、
手法の説明から 示唆出しまで一つのレポートにまとめます。**

専門知識がなくても理解できるよう、
図解・文章・要点整理を組み合わせて構成します。

■ ポートフォリオについて
ポートフォリオには、
ダミーデータを用いた分析レポート一式（手法説明〜示唆出しまで）
を掲載しています。

・どのような分析を行うのか
・どのレベルまで意思決定に落とし込めるのか
を具体的に確認いただけます。

■ ご相談について

「このデータで何ができる？」
「自社データでどこまで分析できる？」

といった段階でも問題ありません。

ご興味をお持ちいただけましたら、
ポートフォリオ掲載資料をお送りすることも可能です。**

まずはお気軽にご相談ください。

15年の実績とAI知見で、眠れるデータを「価値ある情報」に変えるデータ分析のプロフェッショナル。

このようなお悩みはありませんか？

データが膨大すぎて何から手をつけていいか分からない、AI導入を検討しているが具体的な活用イメージが湧かない、マーケティング施策の効果をデータで可視化したい、データに基づいた客観的な意思決定をしたいが分析リソースが不足している、といったお悩みはありませんか？

発注の流れ

お問い合わせ・ヒアリング
まずはランサーズの「メッセージ機能」で現状の課題やご希望をお聞かせください。データ活用の目的や範囲を明確にします。

個別提案・お見積り
ヒアリング内容に基づき、最適なプランと具体的な分析アプローチ、お見積りをご提案します。

ご契約・仮払い
提案内容にご納得いただけましたら、ランサーズのシステムを通じて契約・仮払いをお願いします。

データ共有・分析開始
必要なデータをご共有いただき（機密保持契約も相談可）、分析作業を開始します。適宜進捗を共有します。

成果物納品・フィードバック
分析結果のレポートやダッシュボードを納品。内容にご不明点があれば、メッセージでご質問ください。

完了・評価
最終的な成果物にご満足いただけましたら、ランサーズ上で取引完了・評価をお願いします。

対応範囲・価格

AI・データ分析に関するものであればなんでもご支援いたします。
（可視化・予測・分類・BI構築・資料作成・コンサルティング）
基本的には30,000~100,000円のレンジでのご対応になるかと思いますが、お見積りにつきましてはお気軽にご相談ください。

納期

各プランの納期をご確認ください。

制作の流れ

課題理解と目標設定
貴社ビジネスにおけるデータ分析の目的と達成すべき目標を深く掘り下げます。

データ収集・整理
必要なデータを特定し、クレンジング・整形を行います。データソースの接続支援も可能です。

分析計画・モデル構築
課題解決に最適な分析手法やAIモデルを選定し、分析計画を策定します。

実行・評価・改善
分析を実行し、結果を評価。必要に応じてモデルのチューニングや改善を行います。

レポーティング・可視化
分析結果を分かりやすい形でレポート化し、BIツールでのダッシュボード構築を行います。

戦略提言・導入支援
分析結果に基づき、具体的なビジネス戦略やAI導入の次の一手を提言し、実行を支援します。

サービス内容

15年以上のデータ分析実務経験とAI/機械学習の専門知識を活かし、貴社のビジネス課題をデータドリブンで解決します。Python、BigQuery、Tableau、PowerBI、ChatGPTなどの最新ツールを駆使し、データの収集・分析からBIダッシュボード構築、AI導入コンサルティングまで一貫してサポート。貴社の眠っているデータを、事業成長のための強力な武器に変えるお手伝いをいたします。

貴社のビジネスにおける「データ活用」に、こんなお悩みはありませんか？「データが多すぎてどこから手をつければいいか分からない」「AI導入を検討しているが、具体的に何ができるかイメージできない」「分析結果を意思決定に活かしきれていない」といった声は少なくありません。15年以上の実務経験を持つデータ分析のプロフェッショナルとして、貴社の潜在的な課題を見つけ出し、データに基づいた最適な解決策をご提案します。Python、BigQuery、Tableau、PowerBI、そして最新の生成AIを活用し、データの収集から分析、ダッシュボード構築、さらにはAI導入までを一貫してサポート。複雑なデータも分かりやすく可視化し、貴社の事業成長を加速させるための具体的なアクションプランを共に創り上げます。まずは、貴社の「データ活用」に関するお悩みをお聞かせください。

▼ こんなお悩みありませんか？
・売上・顧客データはあるが、集計するだけで活かせていない
・「なんとなく」ではなく、数字の根拠を持って施策を決めたい
・広告・値付け・品揃えなどの施策効果を検証したい
・AIや機械学習を試したいが、何から始めればいいかわからない

▼ 私が提供できること
Python・統計学・機械学習を使い、データから「次の一手」の根拠を作ります。
単なる集計・グラフ化で終わらせず、「なぜそうなっているのか」「どうすべきか」の示唆までお出しします。

▼ 対応できる分析（例）
・売上分析（トレンド・季節性・商品/顧客セグメント別の分解）
・顧客分析（リピート・離脱・RFM分析）
・施策の効果検証（統計的検定による前後比較・要因分析）
・需要予測・売上予測（機械学習モデル）
・ダッシュボード構築（Tableau・Looker Studio等のBIツール）

▼ 使用技術
Python（pandas / scikit-learn）／統計解析（検定・回帰・時系列）／SQL／BIツール
※Kaggle（世界最大級のデータ分析コンペ）での実践経験があります

▼ 進め方

1. ヒアリング（課題と意思決定のゴールを整理）
2. データ確認（形式・量・品質をチェックし、分析方針をご提案）
3. 分析・モデル構築
4. レポート納品＋結果の解釈サポート

▼ データの取り扱い
・秘密保持を徹底し、お預かりしたデータは本業務以外に使用しません
・納品後、ご希望に応じてデータを完全に削除します

▼ ご購入前のご相談
「このデータで何ができる？」の段階でもお気軽にご相談ください。
データの状態をお伺いした上で、最適なプランをご提案します。

▼ 樹データは「設計から実装まで」一貫で対応します
・集計・帳票などの業務自動化（Excel / VBA / Python）
・データ分析（統計・予測モデル）
・事業計画・収支シミュレーション
散らばったデータの整理から、分析・意思決定まで通してご相談いただけます。

【コンセプト：あなたの「面倒なルーチンワーク」をボタン一つに】
「毎日、複数のシートからデータを集計して転記している」
「決まった時間に、決まった内容のメールを何通も送っている」
「PDFの内容をExcelに手入力するのが苦痛だ」

その作業、プロの技術で自動化しませんか？
私は、官公庁や金融系システムで7年間、「1ミリのミスも許されない」運用の現場を支えてきました。
単にツールを作るだけでなく、「誰が使っても間違えない」「メンテナンスがしやすい」設計を重視しています。

【対応可能な業務例】
・スプレッドシート/Excel： 複数ファイルからのデータ集計、条件に合わせた自動転記、請求書・納品書の自動作成。
・メール送信自動化： スプレッドシートの名簿に基づいた個別メールの自動送信、リマインド送信。
・外部連携： フォーム回答の自動集計、Slack/LINEへの通知、Googleカレンダーへの自動登録。
・PDF/ファイル操作： 大量ファイルの名称変更、PDFからのデータ抽出（Python使用）。

【神代に依頼するメリット】
１．「誰でも使える」親切設計
プログラミングの知識は不要です。ボタンを一つ押すだけ、あるいは決まった時間に勝手に動くような、直感的なツールを提供します。
２．金融系品質の正確性
「データがズレる」「計算が合わない」といったトラブルを防ぐため、徹底した検証を行います。
３．図解入りの運用マニュアル（オプション）
「担当者が変わっても使い続けられる」よう、操作手順を丁寧にまとめたマニュアルを作成します。属人化を防ぎたい企業様にもご好評いただいております。

まずは「今のこの作業、楽にならない？」というざっくりしたご相談で構いません。お客様の貴重な時間を、よりクリエイティブな業務に使えるようサポートいたします。

GIS分析を自動化し、
作業時間を約75%削減するツールを提供します。

・バッファ処理
・空白地抽出
・人口按分
・PDF帳票出力

これらをワンクリックで実行可能です。

データベース分析×GISデータ分析で、現場の課題を見える化し、意思決定をサポートします。

このようなお悩みはありませんか？

交通量データが活用できていない、公共交通の運行最適化に課題がある、道路設備の劣化状況を効率的に把握したい、膨大な空間データを業務に活かしたい、データに基づいた客観的な意思決定がしたい。

発注の流れ

1. ヒアリング
   まずはお客様の課題や目的、お手元にあるデータについて詳しくお聞かせください。オンラインで丁寧にご要望を伺います。

2. 企画・提案
   ヒアリング内容に基づき、最適な分析手法やアウトプット、必要なデータなどを盛り込んだ企画書をご提案いたします。

3. お見積もり・ご契約
   提案内容にご納得いただけましたら、詳細な費用と納期を記載したお見積もりを提示し、ご契約手続きに進みます。

4. 開発・分析実施
   契約内容に基づき、データ処理、空間解析、可視化資料作成、ツール開発などの実作業を進めてまいります。

5. 納品・レビュー
   成果物（レポート、ツールなど）を納品し、内容をご確認いただきます。必要に応じて修正やご説明を行います。

対応範囲・価格

簡易GISデータ可視化：30,000円〜
お持ちのGISデータをQGISで地図上にプロットし、基本的な可視化を行います。現状把握に役立つレポート付きです。

空間データ分析＆レポート：80,000円〜
空間解析（バッファ、オーバーレイなど）を実施し、具体的な課題特定と解決策のヒントとなる分析レポートを作成します。

データ処理自動化パッケージ：200,000円〜
PythonとPostGISを連携させ、定型的なデータ処理やGIS分析作業を自動化するツールを開発します。

納期

案件内容により変動しますが、最短で2週間、大規模案件では1ヶ月〜3ヶ月程度が目安です。

制作の流れ

データ準備・整備
提供いただいたデータを分析に適した形式に変換し、必要に応じてクレンジングや統合を行います。

空間解析・統計処理
QGISやPostGIS、Pythonを用いて、バッファ分析、オーバーレイ、統計分析などの空間解析を実施します。

可視化・アウトプット作成
分析結果を地図やグラフ、レポートとして分かりやすく整理し、意思決定に役立つ形に仕上げます。

サービス内容

道路・交通分野における豊富な経験とGISデータ分析の専門知識を活かし、複雑な現場の課題を「見える化」します。QGIS、PostGIS、Pythonを駆使し、データ収集から空間解析、可視化、そして業務効率化のための自動化まで、一貫したサポートを提供。官公庁やコンサルティング企業の皆様の意思決定をデータドリブンで支援し、実務で使える具体的なアウトプットをお届けします。

「この道路の渋滞、なぜ解消されないんだろう？」「公共交通の空白地帯、データで客観的に示せないだろうか？」そんなお悩みを抱えていませんか？長年、道路・交通分野で培ったデータベース分析とGISデータ分析の知見で、複雑な現場の課題を見える化し、具体的な解決策を導き出すお手伝いをいたします。QGISやPythonを駆使し、データ収集・分析・可視化・自動化まで一貫して対応。感覚ではなく、データに基づいた意思決定を支援し、業務効率を劇的に向上させるための「使える」アウトプットをお届けします。まずは、お気軽にご相談ください。

大手光学機器メーカーでの17年の経験を活かし、御社のデータ分析を精密かつ迅速にサポートします！

このようなお悩みはありませんか？

データ分析の精度向上、分析時間の短縮、市場調査の効率化、研究開発の加速

発注の流れ

お問い合わせ
お気軽にお問い合わせください。ご希望の分析内容やデータの種類についてお伺いします。

ヒアリング
分析の目的や課題、ご提供可能なデータについて詳しくヒアリングします。

プラン提案・お見積もり
ヒアリング内容に基づき、最適な分析プランとお見積もりをご提案します。

ご契約・データご提供
ご提案内容にご納得いただけましたら、ご契約となります。分析に必要なデータをご提供ください。

分析・レポート提出
データ分析を行い、結果を分かりやすくレポートにまとめます。必要に応じて、オンラインでご説明します。

対応範囲・価格

基本統計解析：5万円〜
既存データの統計解析を行い、傾向や課題を明確にします。基本的なグラフ作成を含みます。

詳細市場調査：10万円〜
市場動向や競合分析を行い、レポートを作成します。データに基づいた戦略立案を支援します。

顧客データ分析：15万円〜
顧客データやアンケート結果を分析し、顧客ニーズを可視化します。顧客満足度向上に貢献します。

納期

最短1週間

制作の流れ

データ準備
お客様からご提供いただいたデータを確認し、分析に必要な準備を行います。

データ分析
統計解析や3Dモデリングなどの専門スキルを駆使し、データ分析を行います。

レポート作成
分析結果を分かりやすくまとめ、レポートを作成します。

結果報告・質疑応答
レポート内容について、お客様にご説明します。ご質問やご要望にも丁寧にお答えします。

修正・改善
お客様からのフィードバックを基に、レポートを修正・改善します。

サービス内容

大手光学機器メーカーで培ったデータ分析力で、お客様のビジネス課題を解決します。精密な分析と分かりやすいレポートで、御社の意思決定をサポートします。

御社のビジネスを成功に導くデータ分析を提供します。光学機器メーカーでの17年の経験で培った精密な分析力と、誠実な対応が強みです。データに基づいた客観的な視点から、 hiddenな課題を明らかにし、具体的な改善策をご提案します。まずはお気軽にご相談ください。

【概要】

認知・心理行動分野の修士号(工学)保有3年目データサイエンティストがPythonを用いたデータ分析を承ります。マーケット調査や行動心理分析が専門ですが、その他の業界・分野・分析手法の案件もご対応可能です。ぜひお気軽にご相談ください。

【進め方】

1. データ分析ご依頼の相談：基本的にチャットで承ります。
2. 分析の実施：基本的に中間時点の進捗報告は行わない想定です。
3. 分析結果の納品：①.ipynbファイル②分析結果の簡易的なレポート③グラフの3点を納品いたします。
4. ご質問対応。回数はご選択の商品によって異なります。

業務内容

大量のデータの扱いに困ってはいませんか？
膨大で複雑なデータを集計・解析・分析し、分かりやすく見やすい表とグラフにいたします

＜納品までの流れ＞

1. ご相談

まずは、次の項目を教えてください。
・データの概要
　全体を見せていただくことが望ましいですが、代表的な部分を一部でもお見せください。ご相談のみの場合でも、秘密は厳守いたします。
・データから知りたいこと
　どのような分析を行ってほしいか教えてください。不明瞭な場合でも、こちらからご提案可能です。
・納品のイメージ
　どのようなグラフがほしいか、報告がほしいのか教えてください。不明瞭な場合でも、こちらからご提案可能です。

2. 無料調査

このパッケージで対応可能かどうか、対応可能な場合の費用はいくらになるか、無料で調査し、ご報告いたします。（納期外のなりますので、状況により多少のお時間をいただきます。）

3. お見積り

このパッケージで可能な場合は、必要な作業量から、工数と料金を算出いたします。
お見積りの段階では、必要となる時間数と単価をお示します。基本単価は3,000円／時間です。
＜例＞
データクレンジング　　3時間
解析プログラミング　　3時間
グラフ作成　　　　　　2時間
　　　計　　　　　　　8時間　×　3,000円/時間　＝　24,000円（税抜き）
※ 途中、想定を超えた作業量が発生する場合は事前にご説明・ご相談の上、工数の修正をお願いいたします。

4. 発注

お見積り内容・条件を承諾・発注していただいた後、作業を実施します。

5. 成果品

解析・分析後の集計表・グラフをエクセル・Google Spreadsheetなどの形式でお納めします。
再利用しやすいようにGoogle Colaboratoryでの納品も可能です。

6.納品完了

成果品の内容をご確認していただき、最終納品完了となります。

■ 売上が伸びない原因をデータから特定します

「売上が伸び悩んでいるが原因が分からない」
「Excel集計が複雑で分析まで手が回らない」
そんなお悩みを解決します。

■ サービス内容
売上を「客数 × 客単価 × リピート」で分解し、
どこに課題があるのかを明確にします。

・売上分解分析（客数・単価）
・新規/既存/リピート分析
・簡易レポート作成（Excel）

■ 提供物
・分析レポート（Excel / PDF）
・改善の方向性（コメント付き）

■ 価格
10,000円〜（内容に応じてご提案）

■ こんな方におすすめ
・売上の原因を整理したい
・データはあるが活用できていない
・まずは簡単に分析してみたい

■ 強み
小売業の現場と事業企画の両方を経験しており、
「現場で使える分析」と「具体的な改善アクション」まで落とし込みます。

まずはお気軽にご相談ください。
簡単な方向性であれば無料でご提示可能です。

スタンダードプラン｜構造的リスク診断レポート

サービス概要
分散投資を行っていても、市場環境が変化した局面では資産が同時に崩れることがあります。
その原因は銘柄選択のの巧拙ではなく、ポートフォリオの「構造」に起因する場合があります。

本レポートは、保有ポートフォリオの構造的リスク特性を整理し、市場環境の変化に応じてどのように
下方リスクが拡大しやすいかを定量的に可視化する分析レポートです。

価格予測や売買推奨を目的とするものではありません。
あくまで、現在の構造を客観的に把握し、リスク特性を整理することを目的としています。

分析思想
市場リスクは一定ではありません。
平常時と危機局面では、リターン分布の形状・テールの厚み・銘柄間の連動性が大きく変化します。

本分析では、

• フェーズ（市場環境区分）

• 条件付きテール分析

• ボラティリティ圧力指数（VPI）

を用い、リスクの非対称性を整理します。

特に重要なのは、「高圧力局面でどの程度テールが深くなるか」という構造的特徴です。
これにより、下落局面における崩れやすさの傾向を把握します。

分析フレーム
本レポートでは以下の観点から整理を行います。
1．セクター構成と構造的偏り
　ポートフォリオのセクター依存構造を可視化します。
2．フェーズ別リスク特性
　2000年以降の市場を複数フェーズに区分し、環境ごとの挙動を比較します。
3．VaR（5%）およびExpected Shortfall（5%）
　下位5%水準の損失規模を算出し、下振れリスクを定量化します。
4．VPI感応度分析
　市場に蓄積するボラティリティ圧力の高まりに対し、ポートフォリオのテールがどのように変化するかを検証します。
5．銘柄間の同時崩れリスク
　危機局面における連動性の強まりを確認します。

VPIについて
VPI（Volatility Pressure Index）は、市場に蓄積するボラティリティ圧力を定量化した指標です。
価格方向の予測を行うものではなく、テール拡大局面の観測を目的としています。

高VPI局面においてExpected Shortfallがどの程度拡大するかを確認することで、構造的な脆弱性を把握します。

このような方へ

• 銘柄数が多く、構造的な偏りを把握したい方

• ETFと個別株を組み合わせて運用している方

• 危機局面のテールリスクを事前に整理したい方

• 感覚ではなくデータで確認したい方

ご提出いただく情報

• 銘柄一覧（ティッカー）

• 保有比率（%）

• 通貨ベース（円/USD）

※上記をご提出いただいた場合、保有ポートフォリオに基づく個別診断を実施します。

対応市場

• 米国株

• 日本株

※その他市場はご相談ください。

リスク・免責事項
本レポートは、過去のデータに基づく統計分析および構造整理を目的とした資料です。
特定の銘柄の売買推奨、投資助言、将来の価格予測を行うものではありません。

本分析結果は将来の成果を保証するものではなく、市場環境の変化により結果は大きく異なる可能性があります。

最終的な投資判断はご自身の責任において行っていただきますようお願いいたします。

※本サービスは、金融商品取引法に基づく投資助言には該当しません。

▼こんな方におすすめ

・売上データを集計しているが活用できていない

・アクセス数やPV数を見ているが改善方法が分からない

・毎月のレポート作成に時間がかかる

・数字を見える化して経営判断に活かしたい

・GoogleスプレッドシートやExcelの集計作業を効率化したい

▼ご提供内容

・売上データ分析

・アクセス解析

・Googleスプレッドシート集計

・Excel集計

・KPI管理表作成

・グラフ作成

・レポート作成

・改善提案

・データ整理

・集計業務の効率化提案

▼ご購入後の流れ

① ご相談

② 分析対象データの共有

③ 分析内容の確認

④ 分析実施

⑤ レポート作成

⑥ 納品・ご報告

▼対応可能データ

・売上データ

・アクセスデータ

・顧客データ

・業務管理データ

・Googleアナリティクスデータ

・Googleスプレッドシート

・Excelデータ

▼料金プラン

【ベーシック】
売上データやアクセスデータを集計し、現状を把握できるレポートを作成します
10,000円

【スタンダード】
売上・アクセス・業務データを分析し、課題の整理と改善提案を行います
30,000円

【プレミアム】
データ分析から改善提案、管理シート作成まで一括で対応します
50,000円

▼オプション

・Googleスプレッドシート管理表作成　+10,000円

・KPI管理シート作成　+10,000円

・改善提案レポート作成　+10,000円

・グラフ・ダッシュボード作成　+10,000円

▼納期

ベーシック：3日

スタンダード：5日

プレミアム：7日

※データ量により変動する場合があります。

▼最後に

数字を集計するだけでなく、「次に何を改善すれば良いか」が分かる状態を目指してサポートいたします。

まずはお気軽にご相談ください。

カナダの現場経験とデータ分析力で、あなたのビジネスの「なぜ」を解き明かし、確かな成長戦略を導きます

このようなお悩みはありませんか？

データがあるのに活用しきれていない、売上や顧客行動の本当の原因が不明、勘に頼らないデータドリブンな経営判断がしたい、社内にデータ分析専門家がいない、海外データも扱いたい、といったお悩みを、カナダの現場経験と専門スキルで解決します。現在はSQL・Python・Tableauを活用した分析プロジェクトを継続的に制作しており、Tableau PublicやGitHubにも実際のダッシュボードや分析内容を掲載しています。

「どんなものを作れるのか見てみたい」という方は、ぜひご覧ください。

【GitHub】
https://github.com/yusei1118

【Tableau Public】
https://public.tableau.com/app/profile/yusei.hosoya/vizzes

発注の流れ

お問い合わせ・ご相談
まずはLancersメッセージで、現在の課題、目的、ご希望の分析内容、予算、納期などをお気軽にご連絡ください。

ヒアリング・要件定義
詳細なヒアリングを通じて、データ分析の目的、KGI/KPI、ターゲット、ご提供可能なデータ形式などを具体的に擦り合わせ、要件を明確にします。

企画・お見積り
ヒアリング内容に基づき、最適な分析プラン、成果物、お見積り、スケジュールをご提案します。内容にご納得いただけましたら、仮払いへ進みます。

データご提供・分析開始
仮払い確認後、分析に必要なデータをご提供いただき、データクリーニングから分析作業を開始します。

中間報告・調整
分析の進捗状況を中間報告し、必要に応じて方向性の微調整を行います。

最終成果物納品
完成した分析レポートやダッシュボードをLancers上で納品します。ご要望に応じて、オンラインでの説明も可能です。

対応範囲・価格

プラン

■ ベーシック（10,000円〜）
SQLでの主要KPI分析とTableauでの基礎ダッシュボード制作。日々の状況把握を効率化します。

■ スタンダード（10,000円〜）
複数データを用いた分析・KPI可視化・実践的ダッシュボード制作を行います。

■ プレミアム（10,000円〜）
SQLを用いたデータ加工から高度な分析・インタラクティブダッシュボード制作まで対応します。

納期目安

・ベーシック：7日程度
・スタンダード：14日程度
・プレミアム：21日程度

制作の流れ

データ整理・準備
ご提供データをクリーニングし、分析しやすい形に整えます。

課題深掘り・分析
設定された目的に沿って、SQL, Pythonで多角的にデータを分析します。

ダッシュボード制作
分析結果をTableauで視覚化し、インタラクティブなダッシュボードを構築します。

最終調整・納品
お客様のフィードバックを反映し、最終成果物をLancersで納品します。

サービス内容

データからビジネスの「なぜ」を解明し、Tableauダッシュボードと分析レポートで、納得のいく経営判断をサポートします。

「データが多すぎて、何から手をつけていいか分からない…」「売上が伸び悩む本当の原因は？」そんなお悩みはありませんか？カナダの飲食業界でマネージャーとして、売上・コスト・顧客行動データを現場で活用し、改善に繋げてきた経験を持つ私が、あなたのビジネス課題をデータで解き明かします。SQL, Python, Tableau, Excelを駆使し、単なる数字の羅列ではない「なぜ」を深掘りする分析と、直感的に理解できるダッシュボードを制作。データに基づいた、納得のいく経営判断をサポートいたします。まずはお気軽にご相談ください。

データ分析とAI活用で、御社のビジネスを新たな高みへ！課題解決から未来予測まで、データに基づいた戦略的なご提案で、御社の成長を力強くサポートします。

このようなお悩みはありませんか？

売上低迷、顧客獲得難、業務効率化の遅れ、市場変化への対応不足、データ活用方法不明

発注の流れ

ヒアリング・課題定義
現状の課題やご要望をヒアリングし、分析の目的やゴールを明確にします。

企画提案・お見積り
課題解決に最適なデータ分析・AI活用戦略をご提案します。具体的な分析手法やスケジュール、費用などを提示します。

ご契約・分析開始
ご提案内容にご納得いただけましたら、契約を締結し、分析を開始します。

結果報告・改善提案
分析結果を分かりやすくご報告し、次の一手につながる具体的なアクションプランをご提案します。

対応範囲・価格

データ探索・可視化：10万円～
既存データの可視化、基本統計量の算出、課題発見のための探索的分析を行います。

機械学習モデル構築：30万円～
機械学習モデルの構築、予測モデルの作成、精度評価、ビジネス活用提案を行います。

Python自動化・基盤構築：60万円～
Pythonを用いたデータ分析基盤の構築、自動化スクリプトの作成、業務効率化を行います。

納期

10日～

制作の流れ

データ収集・クレンジング
お客様から提供されたデータや、必要に応じて収集したデータを整理・加工します。

データ分析
統計解析、機械学習などの手法を用いて、データの分析を行います。

レポート作成
分析結果を可視化し、分かりやすいレポートを作成します。

改善提案
分析結果に基づき、お客様の課題解決に繋がる具体的な改善策をご提案します。

サービス内容

データ分析とAI活用を通じて、お客様のビジネス課題を解決し、成長を支援します。データに基づいた戦略的な意思決定をサポートし、競争優位性を確立します。

御社のビジネスに眠るデータを活用し、売上向上、コスト削減、業務効率化を実現しませんか？

データ分析・AI活用は、難しそう、費用対効果が分からない...そんな風に思っていませんか？

私は、AI・データサイエンス領域に特化したコンサルタントとして、データを「成果につながる形」に変換することを最も重視しています。

御社の課題を丁寧にヒアリングし、最適なデータ分析・AI活用戦略をご提案します。分析結果を分かりやすくご報告するだけでなく、次の一手につながる具体的なアクションプランまでご提示いたします。

まずは、お気軽にご相談ください。御社のデータ活用を成功に導くお手伝いをさせていただきます。

Tableauを導入したいけれど、
「どのデータをどう可視化すればいいか分からない…」
「ダッシュボードを作ったけれど、うまく活用できていない…」
そんなお悩みに、経験豊富なTableau支援者が並走サポートいたします。

🔍 パッケージ内容
貴社のデータ環境・業務フローのヒアリング

Tableau導入の目的整理と最適なデータ設計のご提案

ビジネスに即したダッシュボード設計・データ可視化のアドバイス

効率的なデータ接続・データブレンディングのサポート

導入後すぐに使える！実践的なダッシュボード作成＆活用支援

✅ 対象の方
Tableauを使い始めたばかりで、設定や活用方法に不安がある

どの指標を可視化すれば良いか悩んでいる

社内のデータ活用レベルを上げたいが、何から手を付けるべきか分からない

ベンダーに丸投げではなく、自社で運用・活用できるようにしたい

❗ ご注意（対応範囲外）
Tableauのカスタムスクリプト（Python/Rの組み込み）

SQLの詳細なデータ加工やDB構築

📦 納品までのステップ
事前ヒアリング（シート記入またはZoom）

課題と方向性の共有（中1〜2営業日）

ダッシュボード設計・アドバイス資料の納品

オンラインによる質疑応答・アドバイス

「ビジネスにフィットしたデータ可視化と活用」を目指し、丁寧に伴走いたします。
まずはお気軽にご相談ください！

ご提供内容

・数多くの臨床試験・観察研究や疫学研究に携わりつつ、様々な職種の方に教育セミナーを実施してきた生物統計家が専属となりサービスを提供します。

・学術論文誌に掲載されている数多くの論文と同様の解析を行うことはもちろん、新たな視点を与えるために最先端の統計手法まで幅広く対応致します。

ご購入後の流れ

1. ご依頼内容に関する打ち合わせ（E-mail、電話、オンライン会議、直接面談）
   まずはじめに、ご依頼の内容を確認させて頂き、サービス提供までの具体的なスケジュールや成果物のイメージについて共有します。

2. データの受け渡し
   電子ファイル等を通じてデータの受け渡しをさせて頂きます。この際に、プロジェクト単位での秘密保持契約の締結も対応致します。

3. 解析作業開始
   ご依頼に応じて解析サービスを実施致します。途中の経過報告や計画の修正に関しても検討致します。
   ＊定期的な面談も対応いたします。

4. 納品・フィードバック
   成果物がある場合には納品を行い、ご依頼者様にレビューをして頂きます。

料金プランやオプション

表示されている料金プランについては一例です。研究費などの予算に応じたディスカウントも検討させて頂きますので、お気軽にご相談ください。

納期

可能な限りご要望に応じて納期を設定させて頂きます。お急ぎの場合には事前にご連絡頂けますと幸いです。

データの整理や分析に工数がかかっていませんか？
膨大で煩雑なデータの整理をお手伝いします。
また、データを分析し、目的に合致したグラフを作成いたします。

分析対象例：
・分析化学機器や免疫測定の実験データの集計や示唆出し
・健康診断やレセプトデータの集計
・アンケート結果の集計

＜納品までの流れ＞

1. ご相談
   まずは、次の項目を教えてください。
   ・データの概要
   　全体を見せていただくことが望ましいですが、代表的な部分を一部でもお見せください。ご相談のみの場合でも、秘密は厳守いたします。
   ・データから知りたいこと
   　どのような分析を行ってほしいか教えてください。不明瞭な場合でも、こちらからご提案可能です。
   ・納品のイメージ
   　どのようなグラフがほしいか、報告がほしいのか教えてください。不明瞭な場合でも、こちらからご提案可能です。

2. 無料調査
   このパッケージで対応可能かどうか、対応可能な場合の費用はいくらになるか、無料で調査し、ご報告いたします。

3. お見積り
   このパッケージで可能な場合は、必要な作業量から、工数と料金を算出いたします。
   お見積りの段階では、必要となる時間数と単価をお示します。基本単価は3,000円／時間です。
   ※ 途中、想定を超えた作業量が発生する場合は事前にご説明・ご相談の上、工数の修正をお願いいたします。

4. 発注
   お見積り内容・条件を承諾・発注していただいた後、作業を実施します。

5. 成果品
   作成したTableauダッシュボードまたはpdfをお納めします。

6. 納品完了
   成果品の内容をご確認していただき、最終納品完了となります。

▼こんな方へオススメ
・アンケートや業務データを集めたが、どう分析すればよいか分からない方
・統計的な根拠をもとに、社内提案や意思決定の資料を作りたい方
・論文・学会発表・社内報告に向けて、統計解析や可視化を依頼したい方
・自社で分析する時間がなく、専門家にまとめて任せたい法人・研究者の方

▼ご提供内容
・データの集計・整理（クレンジング、欠損・外れ値の処理）
・記述統計、クロス集計、グラフによる可視化
・統計解析（t検定・分散分析・相関・回帰分析・多変量解析・ベイズ統計など）
・アンケート分析、医療統計、マーケティング分析
・分析結果をまとめた考察付きレポート（Word / PowerPoint / PDF）

▼使用ツール
・R / Python / Excel / Googleスプレッドシート
・可視化、ダッシュボード（Looker Studio など）

▼ご購入後の流れ

1. ご相談・ヒアリング（データの内容、分析の目的、希望する納品物を確認）
2. データのご提供（Excel・CSV など）
3. 分析・レポート作成
4. 納品・ご説明、必要に応じて修正対応

▼実績・強み
・理学療法士として医療・福祉現場で約10年、データ活用や業務改善に従事
・大学院で医療研究に取り組み、統計解析を用いた学会発表・受賞歴あり
・専門知識のない方にも伝わる、わかりやすいレポート作成を心がけています

※守秘義務に配慮し、具体的なクライアント名や機密情報は記載していません。
※納期は内容により延びる可能性があります。まずはお気軽にご相談ください。

▼おすすめしたい事業者様
・データを持っているが、活用できていない方
・データを活用したビジネス上の課題解決をご検討されている方
・今後も定期的に同様のデータ分析結果を出力するプログラムを作成したい方

▼ご提供内容
お持ちのデータを分析し、分析結果レポートにまとめてPDFでご納品します。分析結果には、データを集計したグラフと、分析結果の要約コメントや結果に対する当方の見解を記載します。
スタンダードまたはプレミアムの場合は、統計学や機械学習を活用した分析モデル (分析に用いたPythonコード) を納品します。今後も同様のデータを収集する場合に、ご自身で同様の分析結果をPythonというプログラミング言語にて出力できるプログラムとなります。

▼流れ

1. 依頼内容の確認、納期・予算の相談
2. ご依頼者さまからデータのご提供（データの内容がわかる資料を含む）
3. データ分析を実施
4. 分析結果レポートのご納品
5. (スタンダードまたはプレミアムの場合) 使用した分析手法をご自身で再現できる分析モデル(Pythonコード)のご納品
6. (プレミアムの場合) メッセージ機能を通じ、お手持ちのパソコンにPythonプログラムを実行する環境を構築するサポート実施

▼対応可能な分析手法
・単純集計
・クロス集計
・回帰分析 (単回帰分析、重回帰分析)
・決定木分析
・クラスタリング
・相関分析
※分析手法はご指定がなければ、当方で最適な方法を選択いたしますのでご安心ください

▼納期
基本的にはメニューの通りですが、ご依頼内容によって変動することがあります。

▼その他
見積もり相談は無料でさせていただいています。
データ量や集計・分析内容に応じて、納期や金額は変動する可能性があります。
まずはお持ちのデータ、解決したいビジネス課題、希望する分析内容をお伝え下さい。
どういった分析を行うのが良いかわからない場合は、ヒヤリング内容を基にご提案いたします。

YouTubeチャンネルの運営を成功に導くためのトレンド分析・競合分析サービスを提供します。本サービスでは、データに基づいた客観的な分析を通じて、皆様のチャンネル運営を強力にサポートします。

──◆◇ こんな方におすすめ ◆◇───
・チャンネルの成長が停滞している方
・効果的なコンテンツ戦略を立てたい方
・競合に差をつけたい方
・データドリブンなアプローチでチャンネル運営を強化したい方

──◆◇ サービス内容詳細 ◆◇───

①トレンド分析
最新のYouTubeトレンドを徹底調査し、あなたのチャンネルに適したコンテンツアイデアを提供します。Google Trendsやソーシャルメディアのデータを活用し、視聴者の興味を引くトピックを特定します。

②競合チャンネル分析
YouTube APIとPythonを用いて、競合チャンネルの動画パフォーマンスやエンゲージメントを詳細に分析します。競合の成功要因を抽出し、皆様のチャンネル運営に取り入れるための具体的なアドバイスを提供します。

③データに基づく戦略立案
消費者行動/心理分析の専門知識を活かし、視聴者の行動パターンを解明。視聴者のニーズに応じたコンテンツ戦略を提案します。
視聴データやエンゲージメントデータを基に、チャンネルの強みを最大限に引き出す戦略を設計します。

④レポート提供
分析結果を分かりやすくまとめたレポートを提供します。具体的な改善点や次のステップを明示し、実践的なアクションプランを提示します。レポートには、データビジュアライゼーションを用いて直感的に理解しやすい形式で結果を表示します(スライド10枚程度)。

──◆◇ 期待できる効果 ◆◇───

①視聴回数・登録者数の増加
トレンドを捉えたコンテンツ作成と競合から学んだ改善策で、視聴者の関心を引き、チャンネルの成長を促進します。

②エンゲージメントの向上
視聴者の行動パターンを理解し、より効果的なコミュニケーションを図ることで、エンゲージメント率を高めます。

③効率的なチャンネル運営
データに基づく戦略的なアプローチにより、無駄のない効果的な運営が可能になります。

皆様のYouTubeチャンネルを次のレベルに引き上げるためのサポートをいたします。少しでも気になった方はお気軽にご連絡ください。
購入にあたってのお願い
事前に以下の事を簡単にお知らせ頂けますと幸いです。

【目標設定】

• 達成したい具体的な目標（視聴回数の増加、登録者数の増加、特定動画のパフォーマンス向上など）
• 長期的なチャンネル運営のビジョンや戦略 (※チャンネル名は非公開で構いません)

【希望する分析の範囲と内容】

• トレンド分析と競合分析のどちらに重点を置きたいか
• 特に興味のある分析項目や知りたい情報（例: 視聴者の視聴行動、特定の動画のパフォーマンスなど）

▼ こんな方へオススメ
・特定ジャンルの情報を毎日自動で収集・整理したい方
・情報収集にかかる時間を大幅に削減したい方
・収集した情報をダッシュボードで一元管理したい方
・業界トレンドをリアルタイムで把握したい企業・個人の方

▼ ご提供内容
収集ジャンル・機能はご要望に合わせて完全カスタマイズします。

【基本機能（全プラン共通）】
・指定ジャンルの情報を毎日自動収集
・AIによる日本語自動要約・重要度スコアリング
・専用ダッシュボードでリアルタイム閲覧

【オプション機能（ご要望に応じて追加）】
・投稿文の自動生成（X・note・メルマガなど）
・Slack・メール通知連携
・社内レポートの自動生成
・週次トレンド分析レポート
・収集ソースのカスタマイズ（RSS・業界サイトなど）

▼ 対応ジャンル例
AI・テクノロジー・不動産・株式・仮想通貨・美容・
医療・マーケティング・EC・飲食・その他ご相談ください

▼ ご購入後の流れ

1. ヒアリング（収集ジャンル・必要な機能を確認）
2. お客様専用システムを構築
3. 動作確認・納品
4. 操作説明・引き渡し

▼ 強み
汎用的な基盤の上に必要な機能だけを追加する方式のため
無駄なく・低コストで導入できます。
自社で同システムを毎日実運用しており
品質・安定性が保証されています。

▼ 料金プラン
・ベーシック ¥49,800（納期7日・基本機能のみ）
・スタンダード ¥98,000（納期10日・オプション追加可）
・プレミアム ¥148,000（納期14日・フルカスタム・1ヶ月サポート付き）

▼ 納期
ご要望・プランにより異なります。
お急ぎの場合はお気軽にご相談ください。

本パッケージをご覧いただきありがとうございます。
猫好きの研究者CodeCatStatsと申します。
皆様がお持ちのデータについて、R言語経験10年以上の博士研究者が
データ分析、データサイエンス、データアナリストとして、皆様のデータの解析をお手伝いします。
またRでの図化には自信がありますので、得られた結果を論文、学会発表用にきれいに美しく仕上げます。

・群間の有意差検定・分散分析
・多変量解析
・ランダムフォレスト回帰分析・分類
・生存時間分析
・モデルの構築とバリデーション
ビッグデータの解析もお任せください。

まずはメッセージでご相談ください。
使用ソフトは主にRstudio,VSCode となります。 スクリプトの提供も可能です。
Pythonでの解析も可能です。
得られたデータの解説や、PowerPointなどでまとめる（オプション）こともできます。

データ分析で、あなたのビジネスに眠る可能性を呼び覚まします！

このようなお悩みはありませんか？

データに基づいた意思決定ができていない、データの活用方法がわからない、分析に時間がかかりすぎる

発注の流れ

ヒアリング
お客様のビジネスとデータに関する課題や目標について詳しくお聞かせください。秘密保持契約も締結可能です。

プラン提案・お見積もり
お伺いした内容を元に、最適な分析プランとお見積もりをご提示します。

データ準備
分析に必要なデータをご提供いただきます。データの形式や提供方法については、事前に丁寧にご説明します。

分析実行・レポート
プランに基づき、データ分析を実行し、結果をレポートとしてご報告します。必要に応じて、オンラインで結果をご説明します。

改善提案・実行支援
分析結果を元に、具体的な改善策をご提案します。実行支援や継続的なサポートも可能です。

対応範囲・価格

データ分析の第一歩：5万円
初期データの整理と基本的な分析を行います。現状把握から課題発見までをサポートします。

ビジネスを加速させるデータ分析：10万円（目安）
こちらで分析対象のデータ収集が必要な場合はやや多くいただく場合があります。

データに基づいたビジネス変革：15万円（目安）
その他継続的なご依頼や大規模な案件などは別途ご相談ください

納期

最短1週間

制作の流れ

データ前処理
お客様から提供されたデータを確認し、分析に必要な前処理を行います。データのクリーニング、欠損値処理、形式変換などを行います。

データ分析
統計モデル、機械学習モデルなど、最適な分析手法を選択し、データ分析を実行します。Python、Rなどのツールを使用します。

レポート作成
分析結果を分かりやすくまとめ、レポートを作成します。グラフや図表を効果的に使用し、データの意味を明確に伝えます。

結果報告・質疑応答
レポートの内容について、お客様にご説明します。オンラインでのご説明も可能です。質疑応答を通して、お客様の理解を深めます。

改善提案
分析結果を元に、お客様のビジネスに役立つ改善策をご提案します。具体的なKPI設定やアクションプランの策定を支援します。

サービス内容

データ分析を通じて、お客様のビジネス課題を解決し、成長を支援します。データに基づいた意思決定を可能にし、競争優位性を確立します。

データ分析でお困りではありませんか？

「データはあるけど、どう活用すればいいかわからない…」
「分析に時間がかかりすぎて、本業に集中できない…」
「データに基づいた意思決定をしたいけど、何から始めれば…」

そんなお悩みをお持ちではありませんか？

私は、フリーランスのデータサイエンティストとして、お客様のビジネスに眠るデータを最大限に活用し、課題解決と成長を支援します。

4年間のデータ分析業務経験と、大学院での研究を通して培った高度な知識と技術を駆使し、お客様のビジネスに最適なソリューションをご提供します。

データ分析を通じて、御社のビジネスを新たなステージへと導きます。

ぜひ一度、お気軽にご相談ください。

PythonとStreamlitを活用し、ビジネスデータを見やすいダッシュボードへ変換します

このようなお悩みはありませんか？

・ExcelやCSVのデータはあるが、分析や活用ができていない

・毎回手作業で集計やレポートを作成している

・売上や業務状況を一目で確認できる仕組みが欲しい

・データを分かりやすく可視化したい

サービス内容

PythonとStreamlitを使用して、データ分析および可視化ダッシュボードを作成します。

データのクリーニングから分析、グラフ作成、ダッシュボード構築まで対応可能です。

対応データ例：

・CSV

・Excel

・JSON

・Google Spreadsheet

・PostgreSQL / MySQLなどのデータベース

ご依頼の流れ

1. ヒアリング

現在の課題や分析したい内容をお伺いします。

2. データ確認

サンプルデータを確認し、実現可能な内容をご提案します。

3. 開発

Pythonによるデータ処理と、Streamlitによるダッシュボード開発を行います。

4. 確認・修正

完成版をご確認いただき、必要に応じて修正対応します。

5. 納品

最終成果物を納品します。

プラン内容

【ベーシック：10,000円】

・データクリーニング

・基本分析

・グラフ作成

・PDFまたはExcelレポート納品

【スタンダード：15,000円】

・ベーシック内容を含む

・Streamlitダッシュボード作成

・インタラクティブなフィルター機能

・KPI可視化

【プレミアム：25,000円】

・スタンダード内容を含む

・複数データの統合

・高度な分析機能

・カスタマイズ対応

納期

ベーシック：5日

スタンダード：7日

プレミアム：14日

オプション

・Webデータ収集（+3,000円）

・追加修正対応（+2,000円）

まずはお気軽にご相談ください。
ご要望に合わせて最適な分析・ダッシュボードをご提案いたします。

こんな方に
　・自社商品の需要予測を行い、意思決定の参考にしたい

　・在庫管理や生産調整を行いたい

　・リスク管理を行いたい

詳細は添付のPDFファイルをご覧下さい。

番外編１
　・データを渡したくないので自社で分析してみたい

　・ソースコードをクラウド上やシステムに組み入れて運用、販売したい

番外編2
このパッケージで分析に使用する時系列モデルはARIMAというモデルです。昨今「データ分析」や「データサイエンス」という言葉は巷にあふれてますが、このモデルは最近できたモデルではなく以前から金融市場を分析する非常に強力なツールとして使われています。そこで、

　・ARIMAで株価や為替の分析を行いたい

という方も想定しています。是非ご相談下さい。

データ分析などを用いて課題を解決します。
まずは一緒に課題を明確にするところから始めます。
次に分析設計を行い分析に必要なデータ（定量・定性問わず）を確定し収集します。
そして集めたデータを分析し課題を解決する施策を企画します。
その後は実行支援、実行した施策の検証までを行います。
ご希望があればその後も上記のサイクルを回し続けていきます。
また一連のサイクルを自走できるようになるための支援も別途行います。
※過去ご依頼例（ランサーズ以外含む）
・事業推進支援
・マーケティング支援
・データ分析支援

当サービスをご覧いただきありがとうございます！

当サービスがオススメの方
こんな方にオススメです！
「データ分析を行いたいけれど、何から始めればいいのか分からない。。」
「教師あり学習を聞いたことがあるから、データを活かしたい。」
「データはあるのに、何も意思決定に利用できていない。。」
「統計的な分析を依頼してみたい！」
などなど、お気軽にまずはご相談ください！

サービス内容
Pythonを用いて教師あり機械学習により、データを分析いたします！
納品形式は、データ分析結果をレポートとしてお渡しいたします。
データは企業や個人の成長において非常に貴重な資産ですが、その価値を最大限に引き出すお手伝いを致します。

分析手法の例
・重回帰分析
・ロジスティック回帰分析
・決定木モデル
・k-NN法
・SVM

お取引の流れ
①お見積りのご相談
お気軽にご相談ください！
「データ分析で何をやりたいか決まっていない」、「データが適切に集まっているか不安」などお気軽にご相談ください。

②データ分析に必要なデータの受け取り
事前にご相談し、必要なデータを送っていただく形になります。データがまとまっていない場合でもお気軽にご相談ください。
基本CSV形式を想定しております。

③データ分析開始
分析目的、仮説を明確化しデータの前処理と分析を行います。

④データ分析結果のまとめ
レポート形式にておまとめします。
pdfファイルもしくはpptx形式になります。

⑤結果の確認後、納品
結果のご確認になります。疑問点等ありましたらお気軽にお聞きください。
修正は基本的に1回のみになります。

まずは、お気軽にご相談ください！

このようなお悩みはありませんか？

試験データの解析、論文作成、市場調査、統計解析

発注の流れ

お問い合わせ・ヒアリング
お持ちの課題やご要望について、詳細をお聞かせください。データの種類、解析の目的、希望納期などをヒアリングいたします。

企画提案・お見積り
ヒアリング内容に基づいて、最適な解析プランとお見積もりをご提案いたします。解析手法、納期、費用について詳しくご説明いたします。

ご契約・解析開始
ご提案内容にご納得いただけましたら、ご契約となります。契約内容に基づいて、解析作業を開始いたします。

結果報告・ご説明
解析結果をご報告いたします。結果の見方、解釈、今後のアクションについて、分かりやすくご説明いたします。

納期

要相談

制作の流れ

解析計画の立案
ヒアリング内容と提供されたデータに基づいて、解析計画を立案します。適切な統計手法を選定し、解析手順を明確にします。

統計解析の実行
Rを用いて、統計解析を実行します。データのクリーニング、必要な変数の作成、統計モデルの構築などを行います。

レポート作成
解析結果を分かりやすくまとめ、レポートを作成します。図表を用いて、結果を視覚的に表現します。

結果報告・ディスカッション
レポートの内容について、お客様にご説明いたします。結果の解釈、今後のアクションについて、ご提案いたします。

サービス内容

生物統計の専門家として、データ解析、統計解析、論文作成を支援します。10年以上の経験と多数の論文投稿実績を活かし、お客様のお手伝いをいたします。

10年以上の経験と多数の論文投稿実績を活かします。Rを用いたデータ解析、論文作成支援など、幅広く対応可能です。

まずは、お気軽にご相談ください。お客様の課題に合わせた最適なプランをご提案いたします。

エクセル、Python、Power BIを駆使し、医療データの潜在価値を最大限に引き出します！

このようなお悩みはありませんか？

医療データの分析・活用が進んでいない、データに基づいた意思決定ができていない、データの可視化が不十分、データ分析の専門家がいない

発注の流れ

ヒアリング・課題定義
現状の課題やご要望をヒアリングします。どのようなデータをお持ちで、どのような分析結果を求めているかお聞かせください。

データ評価・分析計画
お預かりしたデータを確認し、分析計画を立案します。データの種類、量、品質を評価し、最適な分析手法を選定します。

結果報告・改善提案
分析結果をご報告し、改善提案を行います。データから得られた知見、今後のアクションプランなどを分かりやすく解説します。

対応範囲・価格

データ整理・初期分析：20,000円〜
既存の医療データを整理し、基本的な統計分析を行います。データ入力、クレンジング、可視化を通じて、現状把握をサポートします。

詳細分析・予測モデル構築：100,000円〜
統計分析に加え、Pythonを用いた機械学習モデルの構築を行います。疾患予測や患者層の分析など、高度なデータ分析で新たな洞察を提供します。

Power BIダッシュボード構築：150,000円〜
Power BIを用いて、インタラクティブなダッシュボードを構築します。リアルタイムでのデータ監視、KPIの追跡、経営層への報告資料作成を効率化します。

納期

データの内容と規模によりますが、通常2週間から1ヶ月で初期分析と提案を行います。

制作の流れ

データクレンジング
データの形式を統一し、欠損値や誤りを取り除きます。分析可能な状態にデータを整えることで、より正確な結果を得られます。

データ分析
統計分析、機械学習、データ可視化など、最適な手法で分析を行います。エクセル、Python、Power BIなど、様々なツールを駆使します。

報告書作成
分析結果を分かりやすくまとめ、報告書を作成します。グラフや図表を多用し、視覚的に理解しやすい資料を作成します。

サービス内容

医療機関のデータを分析し、経営改善、患者ケア向上、研究開発に貢献します。データに基づいた意思決定を支援し、医療の質を高めます。

医療業界の皆様、データ活用でお困りではありませんか？

「患者さんの満足度を上げたいけど、何から手を付ければ…」
「経営状況を改善したいけど、データが多すぎて手に負えない…」
そんなお悩みを、データ分析で解決します！

私は、医療情報を取り扱うプロフェッショナルとして、エクセル、Python、Power BIを駆使し、眠っているデータを価値ある情報に変えます。
データ分析を通じて、患者ケアの質向上、経営効率化、研究開発の加速を支援し、医療現場の課題解決に貢献します。

まずは、お気軽にご相談ください。初回相談は無料です。
データ分析の力で、医療の未来を切り拓きましょう！

ご支給いただいたアンケートデータ（CSV、Excel、Googleフォーム集計結果等）を分析し、単純集計を超えた仮説検証型の知見をご提供します。

【こんな方におすすめ】

• 顧客満足度調査・社内意識調査・市場調査の結果を活かしきれていない方。
• クロス集計や有意差検定まで含めた本格的な分析を必要とされる方。
• 経営判断に使える形でレポートを受け取りたい方。

【提供形式】
集計結果（Excel／グラフ画像）と分析レポート（PDF）。

【担当者の強み】
教育社会学領域での大規模調査の設計・実施・分析経験があります。「数字を出す」だけでなく「意味を解釈する」段階まで責任を持ちます。

【オプション】

• 客先出向対応

ご希望があれば、新宿の事務所から首都圏のクライアント先へ出向いての作業（個人情報の匿名化処理等）にも対応可能です。お気軽にご相談ください。