思考の道具箱 ─ データと創造のフレームワーク集

投稿者: 創作未来研究所

🧩 ステップ別：かけだしIP発展フレーム（成長段階別アプローチ）

2025年5月18日

コンテンツ制作, マーケティング理論

IPビジネス, IP戦略, IP設計, Uターンファン, インディーズIP, キャラクタービジネス, コレクション性, コンテンツ戦略, サーガ構造, ステップ論, ファンダム, メディアミックス, ローカルIP, 二次創作, 創作支援, 地方創生, 推しキャラ, 物語設計
仮説検定がゲシュタルト崩壊しそうなあなたへ

2025年5月18日

統計

4象限, CBAS, α, β, Φ関数, 仮説検定, 偽陰性, 偽陽性, 効果量, 検出力, 検定力, 第1種の過誤, 第2種の過誤, 累積分布関数, 統計学, 統計検定
MVVとUVPの違いと使い分け：プロダクト志向と経営戦略の交差点

2025年5月17日

アジャイル支援フレームワーク, マーケティング理論

MVV, UVP, アジャイル開発, エレベーターピッチ, スタートアップ, デザイン思考, バリュー, ビジネスモデル, ビジネス戦略, ビジョン, プロダクト開発, ミッション, リーンキャンバス, 企業理念
地方創生に活かせる！大成功IPの構造分析と創出フレーム

2025年5月11日

コンテンツ制作, マーケティング理論

IPビジネス, ガンダム, キャラクタービジネス, コンテンツ戦略, コンテンツ産業, サーガ構造, スターウォーズ, ファンダム, フィギュア, プラモデル, ポケモン, メディアミックス, 二次創作, 収益化戦略, 地域IP, 地方創生, 文化資本, 産業構造, 自治体, 起業
Vertex AI WorkbenchにおけるSparkカーネル活用：試験対策と実践ベストプラクティス

2025年5月6日

チーム間連携によるデータ・モデルの管理

BigQuery, Cloud Storage, Dataproc, GCP認定, Google Cloud, IAM, ML試験, Notebook統合, Spark, Vertex AI Workbench, セキュリティ対策, パフォーマンス最適化, 分散処理, 機械学習エンジニア, 試験対策
【Google認定MLエンジニア】セキュリティ対策のベストプラクティス：Vertex AI Workbench編

2025年5月6日

チーム間連携によるデータ・モデルの管理

Audit Logging, CMEK, DLP API, GCP, GCP認定MLエンジニア, IAM, KMS, Machine Learning, Security Command Center, TLS, Vertex AI, VPC Service Controls, セキュリティ, 試験対策
GCPにおけるJupyter Backendの選定と構成ポイント

2025年5月6日

チーム間連携によるデータ・モデルの管理

BigQuery, Cloud ML, Dataproc, GCP, GCP資格対策, Jupyter, Jupyter構成, MLエンジニア, Notebook最適化, pandas_gbq, Spark, TensorFlow Extended, TFX, Vertex AI Workbench, 機械学習インフラ
【Google認定MLエンジニア】機械学習パイプラインにおける機密データの取り扱い

2025年5月3日

チーム間連携によるデータ・モデルの管理

Apache Beam, BigQuery, GCP, GDPR, HIPAA, MLエンジニア試験, PII, Python, セキュリティ, データ匿名化, ハッシュ化, マスキング, 機密データ
価格変更と競合他社への対応：効果的な判断フレームとは？

2025年5月2日

マーケティング理論

ビジネス判断フレーム, ブランド戦略, フレームワーク, ポジショニング, マーケティング戦略, 価格変更, 価格戦略, 値下げ対応, 無視反撃防御適応, 競合対策
t検定とz検定の違い、そして不偏分散の本当の意味とは？

2025年5月2日

統計

t分布, T検定, z分布, Z検定, 不偏分散, 分散の推定, 推定理論, 有意性検定, 検定手法, 標本分散, 標準誤差, 母分散, 統計学, 統計検定, 自由度