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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。

3/7/2026

PyMC-Marketingの上級機能を完全解説。階層ベイズGeoモデルによる地域別分析、HSGPによる時変パラメータ推定、リフトテスト統合、MV-ITSによるカニバリゼーション分析、時系列交差検証まで。

3/7/2026

PyMC-Marketing v0.18.2の全体像を解説。MMMだけでなくCLV・カニバリゼーション分析まで統合したベイジアンマーケティング分析ライブラリの特徴、アーキテクチャ、Adstock/Saturation選択ガイド、導入企業の実績を網羅します。

3/7/2026

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。

3/7/2026

PyMC-MarketingのBG/NBDモデルとGamma-Gammaモデルを使い、顧客生涯価値（CLV）を不確実性付きで推定する実践ガイド。RFMデータの作成からセグメント別CRM戦略まで、完全なワークフローを解説します。

3/7/2026

花王、DMM、DeNA、マクロミルなど日本企業11社＋グローバル4社のMMM導入事例を徹底分析。使用ツール、チーム構成、成果、課題を構造化し、日本市場におけるMMM導入の成功パターンを解説します。

3/7/2026

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。

3/1/2026

MMMの根幹をなす回帰分析の基礎を、数式だけでなく具体的な数値例を交えて分かりやすく解説。単回帰から重回帰、対数変換、ベイズ回帰まで、MMMに必要な統計知識を体系的に学べます。

3/1/2026

1960年代の計量経済モデルからモダンベイズMMMまで、マーケティングミックスモデリングの60年以上の歴史を振り返ります。MTA全盛期のMMM衰退から、プライバシー規制によるMMM再興、そしてAI統合の最前線まで。

3/1/2026

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。

3/1/2026

テレビCMとデジタル広告を同時期に増やしていませんか？MMMで頻繁に発生する多重共線性の問題について、直感的な解説から検出方法（VIF・相関行列）、5つの具体的な対処法まで、Pythonコード付きで解説します。

3/1/2026

「テレビCMの効果が異常に高い」「検索広告のROIが過大評価されている」——その分析結果、内生性の罠にはまっているかもしれません。MMMで発生する3つの内生性パターンと、実務で使える対処法を体系的に解説します。

3/1/2026