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PyMC-Marketingの公式AI設定（Claude Code 23コマンド、Cursor 7スキル）とYAML駆動モデリングを組み合わせた次世代MMMワークフローを解説。CLAUDE.mdテンプレート、対話例、AIアンチパターンまで網羅。

2026/3/7

PyMC-Marketingを使ったMMMモデルの実装手順を10ステップで解説。環境構築、データバリデーション、モデル定義、事前予測チェック、MCMC推論、収束診断、チャネル貢献度、ROAS算出、予算最適化、モデル保存まで。コピペ可能なコード付き。

2026/3/7

MMMの分析結果をどう読み解き、実際のマーケティング意思決定に活かすのか。チャネル貢献度分解、ROI、レスポンスカーブなど、レポートの正しい読み方を体系的に解説します。

2026/3/1

Pythonを使ったマーケティング・ミックス・モデリング（MMM）の始め方を、環境構築からGoogle Colabでの初回実行まで、コード付きで丁寧に解説します。プログラミング未経験のマーケターでも安心して取り組めるステップバイステップガイドです。

2026/3/1

テレビCMの係数がマイナス、ROASが1000%超え、ベースラインが90%以上…MMMでよくある「おかしい結果」のパターン別に、原因の特定と修正手順を体系的に解説します。

2026/3/1

Meta（旧Facebook）が開発したオープンソースMMMツール「Robyn」の環境構築からモデル実行、予算最適化まで、Rコード付きでステップバイステップに解説します。

2026/3/1

データが1〜2年分しかない、チャネル数が限られている…そんな「小規模データ」でMMMを成功させるための7つの実践的対処法を、ベイズ事前分布の活用から階層モデルまで詳しく解説します。

2026/3/1

平均ROIと限界ROI（Marginal ROI）の違いから、限界ROIカーブの導出、scipy.optimizeを使った最適予算配分、制約条件の設計まで、MMMの結果を予算最適化に活用する実践的な方法をPythonコード例とともに解説します。

2026/3/1

MMMの精度はデータの品質で決まります。Google Ads、Meta、Yahoo!広告、LINE広告、テレビCMなど、主要プラットフォーム別に取得すべき指標・取得方法・注意点をチェックリスト形式で網羅的にまとめた実務ガイドです。

2026/3/1

MMM、マルチタッチアトリビューション、実験（A/Bテスト・ジオリフト）の3つの計測手法を統合的に活用する三角測量フレームワークを解説。結果の照合方法、不一致の原因分析、Google Meridianのキャリブレーション機能まで実践的に紹介します。

2026/3/1

「MMMは大企業向け」は過去の話。月額1万円から始められるMMM Labを使い、中小企業でもデータドリブンな広告予算配分を実現する方法を解説します。

2026/2/26

Google広告、Meta広告、YouTube広告…複数のデジタル広告チャネルの予算配分を、感覚ではなくデータで最適化する方法を解説します。MMMを活用した科学的アプローチ。

2026/2/26