Mixpanel、GA4、Amplitudeをはじめとするプロダクト分析ツールでは、AI機能の台頭によりデータ活用のあり方が根本から変化しつつあります。
かつてのように人間が手動で集計軸を選び、ダッシュボードを組み立てる運用から、「自社ビジネスを学習したAI Agentと対話し、異常値の検知から原因の特定（Why）、次の一手の提案までをAIに自律実行させる」スタイルへと進化を遂げています。分析ツールは「グラフを見るための画面」ではなく、「自社専用の専属アナリスト」として活用する時代です。
しかし、どれだけAI機能が高度化しても変わらない考え方があります。

「Garbage In, Garbage Out（粗悪なデータからは粗悪な成果しか出ない）」

バックグラウンドでAIが自動集計や推論を行う現代だからこそ、入力データである「トラッキングプラン（Tracking Plan）」の設計品質が、AIの提示するインサイトの信頼性を直接左右します。

本セミナーでは、AI時代におけるトラッキングプランの定義を再整理し、AIの分析精度を高めるための設計指針と、MixpanelのAI機能群を活用した分析業務の効率化についてわかりやすく解説します。