現場が経験的に知っている「成果が出る節目」「一時的に荒れる工程」「本当に見るべき KPI」 を、 AI が扱える観測項目へ変換します。
リリース直後の混乱と、 月末・四半期末に出る成果を分けて読み、 早すぎる失敗判断を防ぎます。
Almon、 局所投影法、 Koyck、 段階導入 DiD、 DLNM などの既存手法を使い、 効果の出方が一貫しているかを確認します。
数値やグラフだけで終わらせず、 「継続」「改善」「観測範囲拡張」「横展開」 の判断文と次アクションに変換します。
AI が出した判断を、 単なる文章生成で終わらせないために、 既存の検証手法を並列で使います。
目的は、 難しい手法を見せることではなく、 同じ結論が複数の見方でも支えられているかを確認することです。
施策の効果が、 リリース直後だけでなく、 何日後に山として現れるかを見ます。 月末に効果が集中する場合、 逆ラグの発想と整合します。
リリースから 1 日後、 2 日後、 3 日後…と、 日数ごとの変化を直接見ます。 効果がいつ立ち上がるかを確認するための補助線です。
施策の影響が一時的に終わるのか、 時間をかけて残り続けるのかを見ます。 教育・運用変更・AI 導入のように、 効果が徐々に定着する施策と相性があります。
部署ごとに導入タイミングが違う場合、 どの部署でいつ効果が出たかを比較します。 全社展開や横展開の判断に使えます。
施策の強さと、 効果が出るまでの時間差を同時に見ます。 強い介入ほど早く効くのか、 一定の節目まで待たないと効かないのかを確認します。
| 観点 | 見ていること | 結果 | 経営判断への意味 | 次アクション |
|---|---|---|---|---|
| 効果の山 (Almon) | 本来成果がどの日に強く出るか | — | — | — |
| 日数ごとの反応 (LP) | 日ごとの効果の立ち上がり | — | — | — |
| 持続性 (Koyck) | 効果がどれくらい残るか | — | — | — |
| 部署差 (段階 DiD) | 導入タイミング別の効果 | — | — | — |
| 強さ × 時間差 (DLNM) | 介入の強さと遅れの関係 | — | — | — |
Demo 2 は、 Demo 1 の逆ラグ観測を AI 融合によって拡張したものです。 現場の暗黙知を、 AI が扱える観測軸に変換し、 複数の検証手法で補助確認し、 最後に経営判断と次アクションへ落とし込みます。
これにより、 AI 導入や業務改革の評価は、 単なる「導入した / していない」 ではなく、 「どの節目で、 どの成果が、 どの程度、 経営目的に効いたか」として判断できるようになります。
ここで見せたいのは、 AI がグラフを作ることではありません。
企業固有の業務プロセスや暗黙知を、 経営に使える判断 OS へ変換できることです。