牧兼充の作品一覧
「牧兼充」の「イノベーターのためのサイエンスとテクノロジーの経営学」「科学的思考トレーニング 意思決定力が飛躍的にアップする25問」ほか、ユーザーレビューをお届けします！
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作品一覧
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科学的思考トレーニング 意思決定力が飛躍的にアップする25問
ビジネス・実用
-1巻950円 (税込)「競合A社がこの販促キャンペーンを行ったところ、売上が2倍になった。だから当社でも同じキャンペーンをやろう」「業界大手のB社がこのITシステムを導入したら、現場の業務コストが3割削減された。だから当社も同じシステムを導入しよう」そうした意思決定の多くは失敗に終わります。なぜなら、うまくいったケースには特殊な文脈や前提条件があるから。前提条件が変われば、結果も変わります。そこで必要なのが、「何が原因となって、どんな結果が生じるのか」という因果関係を推論するスキル。これこそが「科学的思考法」です。本書では、因果関係のない相関関係を、因果関係だと勘違いしないための区別の仕方を解説。さらに、あなたのビジネスで、ある施策を行うと、どんな効果があるのか、その因果関係を確かめる「科学的実験」の方法も解説します。科学的実験ができるようになると、仮説を立てて実験し、その結果を分析して、また仮説を立てる、というサイクルを正しく回すことができるようになります。そして、低コストで、かつ、速いスピードで、成功へと至ることができます。日米のビジネススクールで教鞭をとり、イノベーションについて研究する著者が、世界の急成長企業は当たり前にやっている、意思決定の質を高め、「正解のないイノベーション」を起こすための思考法を解説。「経験と勘」に頼った意思決定から脱しよう！ 《目次》●第1章 「科学的思考法」とは何か ●第2章 それは本当に「因果関係」？ ●第3章 真の因果関係を発見するための「科学的実験」の方法 ●第4章 「科学的実験」をデザインする ●第5章 「失敗」できる組織が科学的思考法を育てる -
DIAMOND ハーバード・ビジネス・レビュー論文(2024/10/2発売分まで)
ビジネス・実用
-1～999巻1,100円 (税込)キャリアの成功とは何だろうか。 キャリア形成コンサルタントの著者は、 次の3つが達成された状態だという。 すなわち、 （１）自分が職業人生で達成したい使命が明確になる、 （２）その使命の達成を自分の職業とできる、 （３）職業人生におけるコントロールを自分で握る、である。 そのために最も必要なのが、実はリーダーシップであると説く。 -
イノベーターのためのサイエンスとテクノロジーの経営学
ビジネス・実用
4.51巻2,860円 (税込)現在、米国を中心に世界では「イノベーションの経済学・経営学」に関する研究が盛んである。起業家はいかにしてどこから生まれるのか、なぜ起業家は特定の地域に集積するのか、科学技術はベンチャー企業の育成にいかにして役立つのか、といった実務に役立つ疑問について、さまざまな研究成果が生まれている。本書では、特に科学技術による新事業創造について多く扱うが、それは日本企業が、以前ほど科学技術を儲けに結びつけられなくなってきているという問題意識がある。 本書では、シリコンバレー型にとどまらない先端的なイノベーションや起業の研究について、32本の海外の学術論文（定量論文）を具体的に読み解きながら、そのエッセンスを紹介していく。ビジネスの現場では、アカデミックな知見とエビデンスを実務にどう役立てるのかという「科学的思考法」がますます重視されてきている。論文の探し方から情報の読み解き方までを学ぶ一冊としても有用である。
ユーザーレビュー
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Posted by ブクログ
ネタバレ私が2005年ごろにこんな研究したいな～と思っていたことを見事に具現化されたような内容。
自分が定量分析、実証研究の方法を実務家教員として教えるときにいいテキストになるものがないかと思って購入した本。大当たりだった。これから実証研究の方法を学ぶ観点でとてもよい書籍だと思う。13章はワークシートにできそう。トピックもとても私にとって興味深い内容だった。
特に9章以降が私には超おもしろかった。イノベーションの源泉や、促進要因はどこにあるのかについて考えさせてくれる内容が豊富に論じられている。スターサイエンティスト（実際に5章を読んでいただければ定義が分かる）の話は、未来に希望を感じる内容だった。素敵な考察ですねぇ～。やっぱり天才ってやさしんだなぁ、と。後継者育てようとしたり、貢献しようという意識が高くて。他にもインセンティブやサイエンティストの嗜好性とキャリア選択の話など興味深い話が目白押し。1か所12章の図表12-17で「プロトタイプの完成」から「VCから投資を受ける」のパスを図は「－」負の影響としているけど、これって「＋」正の影響なんじゃないかな。VCにとってのリスクを下げる結果、VCからの投資は増える、という説明だと思うんだけど。
統計のバイアスについても触れていたが、統計的に扱うこと自体の課題についても注意する必要があると学ばせてもらえた。ベンチャーキャピタルの重要性についてスティーブン・カプランの論文を議論する章（9章）があるのだけど（この論文のタイトルがとってもファンキー（笑））、このリサーチクエスチョンが「投資は、人を見るべきか、ビジネスアイデアを見るべきか」
学者の論文から出た現状の答えは、「ビジネスアイデアを見る」方が勝るらしい。そして本文にも、実務家からは「人を見るべき」という見解が多そうで、この結果に違和感があるだろう、外的妥当性の検証を積み重ねることが必要だという内容の指摘がある。はい、その通りだと思います。この結果に対する私の考察は以下の通り。
統計的に情報を扱える、すなわちある程度の量があるデータが入手できた上での分析から導かれている答えであって、そもそも良いビジネスアイデアがそうそう簡単に出てくるものでもないという視点が抜けているのではないかと考える。そりゃよいアイデア（誰が売っても売れるようなアイデア）が出てくれば、それが統計的にはよしとする答えが出やすいだろう。属人性に近くなるほど、ベストプラクティスを導出するのに複雑さや成果が出るまでの階層性が存在するはずだから。そうなってしまうと、定量分析の限界で質的研究を登場させるしかないかもしれない。人間は、なんとなくその複雑さや階層性の重要性を肌感覚で理解しているから違和感があるのではないかと思う。このあたりが人にはできてAIにはできない話にもつながるのかもしれない。 -
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Posted by ブクログ
産学連携や起業支援の仕事をしてて、この取り組み、長期的に見て本当に有効なんだろうかと思うことは少なくない。経験上あるいは過去の実績等から見て、まず正しいのだろうと思っているが、客観的、科学的かというとやや心許ない。本書では、そのような、いつも向き合う問題点について、最新の論文の紹介と解説をしてくれている。世界一流の科学者の分析であり、説得力があり、今後の仕掛けづくりにとても参考になる。また、多くの方が論文なんて縁遠いと感じていると思うが、どうやらそうでもないらしい。確かに、多くの研究者に読まれる論文ということは、厳しいスクリーニングにさらされて残った研究成果の結晶であり、信頼できる文献と言える。論文の読み方、特に鵜呑みにしない読み方や、注意点なども説明してくれていて、本書をきっかけにして、多くの方が、（いい加減なコメンテーターの意見ではなく）論文を読んで、いろいろな判断をするようになれば良いなあと感じる。
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