高単価な分析をAI（Claude)で実装する戦略コンサルティング会社
弊社（株）秤の主なスコープは予算全体の最適化や注力及び非注力領域の未定めなどの戦略意思決定に関わるマーケティング・アナリティクスです。マーケティングROI分析のMMM（マーケティング・ミックス・モデリング）のノウハウをレクチャーするインハウス支援が好評です。MMMは高度な分析スキルとマーケティング全般の知識がないとレベルの高い実装ができないため外注費が高額でしたが、その状況を変えるサービスが「Claude Skills as a Service」です。
サービス紹介資料(https://vocal-quokka-3db44e.netlify.app/claude%20skills%20as%20a%20service260605.pdf） ※下記画像クリックでも資料PDFにアクセスできます
「Claude Skills as a Service」とは？
サービス紹介資料（https://exquisite-longma-352a1b.netlify.app/claude%20skills%20as%20a%20service260528.pdf） ※下記画像クリックでも資料PDFにアクセスできます
従来の分析コンサルティングは「分析者が毎回手を動かす」労働集約型でした。秤のモデルは構造が根本的に異なり、スキル・エンジン・CLAUDE.md・プロンプトルールという「分析の型」をクライアント企業のClaude環境に移植します。企業側の担当者がExcelを置いてプロンプトを実行するだけで、単発数100万円、年間数千万円相当の分析を実装できる様にします。
MMM（マーケティング・ミックス・モデリング）の活用と非活用で大きな差が生まれるのは「認知ROI」
MMMなどのマーケティング・アナリティクスを活用できるか？できないか？大きな差が生まれるのは認知ROI（認知施策のROI）です。（競合よりも高精度に）TrueROI、TrueROAS、TrueCPAを評価することで認知施策を"伸びしろ"として活用することが重要です。プロ仕様のTVメタデータを使って大阪・関西万博の東日本（関東データ使用）と西日本（関西データ使用）のテレビ番組とテレビCM効果をそれぞれ分析する本格的なMMM演習の動画と演習データを無料配布しています。
AIでしか実現できないスピード Claudeでできるマーケティング・ミックス・モデリング
【ストアカ講義「Claudeでできるマーケティング・ミックス・モデリング】
https://www.street-academy.com/myclass/127707
ストアカ講義のClaudeできるMMM（マーケティング・ミックス・モデリング）では先進のLMM×MMM実装例を紹介します。最もインパクトが大きかった機能は、GA4など各種データソースとClaudeを連携し要因変数の自動探索機能を実現したことです。人間が既存のMMMツールで分析する限界を超え、AIでしか実現不可能な領域に踏みこんでいます。
消費者調査MMMは因果推論の傾向スコアや刀社の森岡毅さん今西聖貴さんの書籍「確率思考の戦略論」で紹介された「ガンマ・ポアソン・リーセンシー・モデル」を使う高度な分析です。インターネット調査からTVCMによって「コンビニで商品を見た」といった中間要因を経由した売上アップが17億円の様に、詳細な効果を金額に換算できます。
今はClaudeで分析からダッシュボード作成まで自動化しています。今はClaudeで分析からダッシュボード作成まで自動化しています。Claudeで生成したマーケティングROI分析ダッシュボードを公開【万博＋テーマパーク】で紹介した分析ダッシュボードを触ってみてください。ここまで分かるのか！？と驚かれると思います。
総合分析ダッシュボード https://statuesque-arithmetic-73117f.netlify.app/
ROI分析ダッシュボード https://delicate-smakager-3e829e.netlify.app/
効果詳細分析ダッシュボード https://lighthearted-beijinho-b25668.netlify.app/
【その他の公開分析例（テレビCM効果）】
・日清カップヌードル（49億円）／赤いきつねうどん（24億円）※2025年5月までの1年間
・アサヒスーパードライ（66億円）／サッポロ黒ラベル（22億円）※2024年12月の1か月間
・レッドブル（58億円）／モンスターエナジー（22億円）※2024年1月までの1年間
・東京ディズニーランド（147億円）／ユニバーサル・スタジオ・ジャパン（56億円）※2023年9月までの1年間
・マクドナルド（234億円）／ケンタッキーフライドチキン（111億円）※2023年3月までの1年間
・さとふる（258億円）／ふるなび（179億円）※2024年11月までの1年間
・Refa（37億円）／Dyson(28億円）※ともに高級ドライヤーの女性売上への貢献のみ。2024年11月までの1年間
【企業広告のテレビCM効果の分析例】
・効果指標「ご自身の仕事に役立てるために、調べた」回数 Sky（71.7万回）／TIS(41.5万回）
確率モデルと因果推論の分析を組み合わせて競合ブランドのコミュニケーション構造を可視化する分析法の消費者調査MMMやMETA社のMMMツール「Robyn」を用いたMMM（マーケティング・ミックス・モデリング）などの分析技術を解説しました。「エビデンス・ベースド・マーケティング」の骨格を理解することができます。
マーケティング・アナリストとして事業会社の中に入り投資判断や需要予測などの上流の意思決定をアシストし、ブランドの成長に貢献しています※。MMMの活用を主なスコープとした複数のプロジェクトでマーケティング投資の最適化に関わっています。戦略策定プロセスを確かなものにするリテラシーを組織に定着させていきます。
※サポート人材（データ・アナリスト）のアサインを含めた準委任契約。MMM（マーケティング・ミックス・モデリング）などの機密性の高い分析受託の場合は個別契約書で一業種一社の規定も可能。
秤のミッションは日本のマーケティング組織にMMM（マーケティング・ミックス・モデリング）を浸透させながら、特許技術の「消費者調査MMM」を世界のリサーチ市場の多くを締める米国と欧州で活用される状況にすることです。
グローバルブランドのマーケターにヒアリング
MMM（マーケティング・ミックス・モデリング）はマスとデジタルメディア、広報販促、UXデザインなど、コミュニケーション全般の前提知識がある上で、データサイエンスのスキルとプロジェクト・マネジメント力も求められます。現在、日本でそのノウハウと経験がある方は希少ですが、欧米のブランドのマーケティングの現場ではMMMは一般的なノウハウです。MMMを活かしてグローバルで活躍するFMCGブランドの方に消費者調査MMMの技術を紹介し、可能性と課題をインタビューしました。
欧州系大手グローバルFMCG企業
Global Headquarters – Leading European FMCG Company
本社所属 コンシューマーインサイトマネージャー
Global Consumer Insights Manager
ジョルジョ・マリア・デ・コンチリス氏
Giorgio Maria de Conciliis
消費者調査を入力データとして活用することで、競合ブランドの施策や要因の効果も推定できる点や、施策（例：テレビCM）と要因（例：コンビニやスーパーで当該ブランドを見た）を段階的に分析し金額換算できる点を理解しました。
さらに、年代や性別ごとに詳細な分析が可能であり、時系列データを用いた一般的なMMMでは実現できない細かい粒度で効果を評価できるのは非常に興味深い分析モデルだと思います。一方で課題としては、予測精度が十分か、真の効果を正確に反映しているか、そしてその結果を意思決定者に理解させ、納得させる説明ができるかが重要だと考えます。
消費者調査MMMは、調査対象者の記憶に依存するため、時系列データを使用した従来のMMMと比較すると、テレビCMなど記憶に残りやすい施策の効果が強調される傾向があることは理解できます。
また、消費者調査ベースでは矛盾する回答を削除できますが、たとえば認知度が高いブランドが実際にはテレビCMを放映していなくても「CMを見た」と勘違いされて回答されるケースまでは完全には排除できません。このような誤りは現状そのままにしているとのことですが、実際のブランドの売上金額と推定された売上金額のズレを補正することで、効果推定の信頼性を高めようとするアプローチは非常に意義深いと思います。
時系列データMMMと消費者調査MMMの推定結果の違いを関係者が具体的に理解できるようにし、その違いを踏まえた上で予測モデルを活用することで売上増加につながるという確信が持てるようになれば、安心して使えるモデルになると思います。※インタビュー取材は2025年5月