舉辦主題為「您能分辨出超越相關性的『導向成果的根本原因』嗎？」的網路研討會
Key facts
- 舉辦主題為「您能分辨出超越相關性的『導向成果的根本原因』嗎？」的網路研討會
- Hootfolio 公司將舉辦一場網路研討會，利用其因果分析 AI「causal analysis®︎」來識別導向成果的根本原因。研討會將介紹如何在日益複雜的數據分析中，建立可重複的決策流程，而非僅依賴表面上的相關性。
- Source: PR Times
- Date: 2026年6月11日
Direct answer
Hootfolio 公司將舉辦一場網路研討會，利用其因果分析 AI「causal analysis®︎」來識別導向成果的根本原因。研討會將介紹如何在日益複雜的數據分析中，建立可重複的決策流程，而非僅依賴表面上的相關性。
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- 舉辦主題為「您能分辨出超越相關性的『導向成果的根本原因』嗎？」的網路研討會 (2026年6月11日), PR Times
- Source
- PR Times
- Date
- 2026年6月11日
Hootfolio 公司將舉辦一場網路研討會，利用其因果分析 AI「causal analysis®︎」來識別導向成果的根本原因。研討會將介紹如何在日益複雜的數據分析中，建立可重複的決策流程，而非僅依賴表面上的相關性。
📋 文章處理履歷
- 📰 發表: 2026年6月11日 18:00
- 🔍 收集: 2026年6月11日 09:21
- 🤖 AI分析完成: 2026年6月12日 16:52（收集後31小時31分鐘）
詳情與報名參加
■ 數位化加速，決策日益複雜
隨著數位化的進展，企業能夠獲取和利用的數據量逐年增加。
客戶接觸點橫跨線上線下，措施也日益多樣化。數據利用已成為行銷、銷售和產品改進等所有領域的先決條件。
此外，生成式 AI 的出現極大地提高了分析和報告的速度。一個環境正在就緒，即「擁有數據」且「能夠進行分析」。
■ 從複雜交織的因素中識別「導向成果的根本原因」
然而，儘管許多企業都在利用數據，但很少有企業能夠解釋「為何會取得成果」或「需要改變什麼才能增加成果」。
例如，在一家度假飯店，人們可能認為應該加強「客戶服務」或「待客之道」以提高客戶滿意度和重複入住意願。但實際上，影響成果的因素可能隱藏在餐飲、客房、價格和住宿體驗等多重交織的因素之中。
僅僅依賴表面上的分數和相關性，可能會導致誤判真正需要關注的重點，而耗費時間和成本的措施可能無法產生預期的成果。
■ 透過「實驗」驗證假設的可重複決策流程
即使您識別出了僅憑相關性無法看到的「真正有效的因素」，但若未經驗證，您仍無法確定由此產生的措施是否會真正帶來成果。
本次網路研討會將介紹一種決策流程，透過因果分析和實驗來科學地確認措施的有效性，並持續選擇「致勝措施」。
我們將根據實際分析案例，具體闡述如何從識別導向成果的根本原因，到假設設計、驗證和落實到後續行動的整個過程。
■ 作為支持決策的機制，因果 AI「causal analysis」
Hootfolio 公司秉持「讓科學決策惠及每個人」的宗旨，於 2025 年從日本電氣株式會社（NEC）分拆出來。
透過其在 NEC 研究實驗室開發的因果 AI「causal analysis®︎（因果分析）」，無需專業知識即可從數據中識別出「驅動成果的因素」。它提供從措施規劃到透過實驗進行驗證和改進的一站式服務。
它支持生成式 AI 時代所需的、可重複的科學決策實踐。
■ 推薦對象
- 在識別有效訊息和措施方面遇到困難者。
- 擁有數據但無法充分利用於決策者。
- 希望擺脫基於經驗或直覺的判斷者。
- 希望建立可重複的行銷和業務策略者。
■ 主辦/協辦單位
Hootfolio 公司
■ 合作
Majisemi 公司
詳情與報名參加
Majisemi 將持續舉辦對「參與者有益」的網路研討會。
過往研討會公開資料及其他募集中研討會請由此處 ▶ 查看。
Majisemi 公司
地址：東京都千代田區紀尾井町 3-12，郵遞區號 102-0094
諮詢：https://majisemi.com/service/contact/
關鍵字：
■ 數位化加速，決策日益複雜
隨著數位化的進展，企業能夠獲取和利用的數據量逐年增加。
客戶接觸點橫跨線上線下，措施也日益多樣化。數據利用已成為行銷、銷售和產品改進等所有領域的先決條件。
此外，生成式 AI 的出現極大地提高了分析和報告的速度。一個環境正在就緒，即「擁有數據」且「能夠進行分析」。
■ 從複雜交織的因素中識別「導向成果的根本原因」
然而，儘管許多企業都在利用數據，但很少有企業能夠解釋「為何會取得成果」或「需要改變什麼才能增加成果」。
例如，在一家度假飯店，人們可能認為應該加強「客戶服務」或「待客之道」以提高客戶滿意度和重複入住意願。但實際上，影響成果的因素可能隱藏在餐飲、客房、價格和住宿體驗等多重交織的因素之中。
僅僅依賴表面上的分數和相關性，可能會導致誤判真正需要關注的重點，而耗費時間和成本的措施可能無法產生預期的成果。
■ 透過「實驗」驗證假設的可重複決策流程
即使您識別出了僅憑相關性無法看到的「真正有效的因素」，但若未經驗證，您仍無法確定由此產生的措施是否會真正帶來成果。
本次網路研討會將介紹一種決策流程，透過因果分析和實驗來科學地確認措施的有效性，並持續選擇「致勝措施」。
我們將根據實際分析案例，具體闡述如何從識別導向成果的根本原因，到假設設計、驗證和落實到後續行動的整個過程。
■ 作為支持決策的機制，因果 AI「causal analysis」
Hootfolio 公司秉持「讓科學決策惠及每個人」的宗旨，於 2025 年從日本電氣株式會社（NEC）分拆出來。
透過其在 NEC 研究實驗室開發的因果 AI「causal analysis®︎（因果分析）」，無需專業知識即可從數據中識別出「驅動成果的因素」。它提供從措施規劃到透過實驗進行驗證和改進的一站式服務。
它支持生成式 AI 時代所需的、可重複的科學決策實踐。
■ 推薦對象
- 在識別有效訊息和措施方面遇到困難者。
- 擁有數據但無法充分利用於決策者。
- 希望擺脫基於經驗或直覺的判斷者。
- 希望建立可重複的行銷和業務策略者。
■ 主辦/協辦單位
Hootfolio 公司
■ 合作
Majisemi 公司
詳情與報名參加
Majisemi 將持續舉辦對「參與者有益」的網路研討會。
過往研討會公開資料及其他募集中研討會請由此處 ▶ 查看。
Majisemi 公司
地址：東京都千代田區紀尾井町 3-12，郵遞區號 102-0094
諮詢：https://majisemi.com/service/contact/
關鍵字：
常見問題
這次網路研討會能學到什麼？
您將學到如何從數據中識別導向成果的「根本原因」，並建立基於因果關係而非僅僅是相關性的可重複決策流程。
推薦給哪類公司參加？
推薦給擁有數據但面臨數據利用或連結決策挑戰的公司，以及希望擺脫憑藉經驗或直覺判斷的公司。
「causal analysis®︎」這款 AI 具體是做什麼的？
這是一款無需專業知識即可從數據中識別影響成果因素的 AI，並支援從措施規劃到透過實驗進行驗證和改進的整個流程。
如何參加這次網路研討會？
您可以點擊文章中的「詳情與報名參加」連結，進入報名頁面進行報名。
參加這次網路研討會預期能帶來什麼效果？
預期能透過識別真正有效的措施，避免依賴表面分析，並優化時間和成本，從而提升業務成果。