記事

ベイズ統計の基礎からマーケティングへの応用まで。従来の頻度主義との違い、Bayesian MMMのメリット、事前知識の活用方法を実例とともに解説します。

2026/2/21

機械学習とMMMを組み合わせた最先端の広告予算最適化手法を解説。自動化されたモデル更新、リアルタイム予算調整、次世代のマーケティング意思決定の姿を紹介。

2026/2/21

エージェントAIによるMMMの自動化（Agentic MMM）の最新動向。データ準備・モデリング・インサイト生成の自動化、リアルタイムMMM、実務者への影響を解説します。

2026/2/12

従来の回帰ベースMMMの限界を超える因果推論MMM（Causal MMM）の全貌。ベイズ構造因果モデル、DAG、精度比較、導入ロードマップを技術的に解説します。

2026/2/8

MMMの「相関と因果の混同」リスクを回避するインクリメンタリティテスト（リフトテスト）の設計方法と、ベイズ較正によるモデル精度向上手法を解説します。

2026/1/25

MMM三大オープンソースツール（Robyn・Meridian・PyMC-Marketing）を技術面・実用面から徹底比較。ベイズ vs 頻度論、速度、機能マトリクス、日本市場での適性を分析します。

2026/1/22

GoogleのオープンソースMMM「Meridian」の特徴、セットアップ方法、サンプルコードを解説。ベイズ推定、地域レベルモデリング、Google検索データ統合の実力を検証します。

2026/1/18