木田浩理の作品一覧
「木田浩理」の「AIを味方につける仕事術 AI活用のもやもやを現場の力に翻訳する」「データ分析人材になる。 目指すは「ビジネストランスレーター」」ほか、ユーザーレビューをお届けします！
- 作者をフォローする
- フォローすると、この作者の新刊が配信された際に、お知らせします。
作品一覧
-
完結AIを味方につける仕事術 AI活用のもやもやを現場の力に翻訳する
ビジネス・実用
5.0全1巻1,980円 (税込)AI活用で迷わないための「思考の地図」を手に入れる！ AIが普及し、誰でも簡単に情報を手に入れられる時代。今、ビジネスパーソンに最も求められているのは、高度な分析スキルではありません。 現場に溢れる「もやもや」とした課題を、AIを使いこなして「ビジネスの価値」へと変換できる力。すなわち「翻訳力」です。 本書は、積水ハウス イノコムで人材育成に携わる著者が、文系・非専門職でも実践できる「AIを味方につける新しい仕事術」を体系化した一冊です。 ■なぜ、あなたの職場でデータ活用は失敗するのか？ 「データは揃っているのに、施策につながらない」「AIを入れても使い道がわからない」。そんな現場の行き詰まりの正体は、現場の感覚とデータ分析の間に横たわる翻訳不全にあります。 本書では、この壁を突破し、現場の肌感覚をデータで検証可能な「問い」に変えるための思考プロセスを明かします。 ■迷わないための地図「5Dフレームワーク」 本書では、データ活用やAI利用を成功に導くための思考法として、「5Dフレームワーク」を解説します。このフレームワークを用いれば、課題発見からアクション実行までを5つのステップで迷わず進めることができます。 湘南のコンビニを舞台にした具体的なケーススタディを通じて、物語形式でその実践方法を学ぶことが可能です。 ■本書で得られるベネフィット ・「現場の違和感」を具体的なビジネス課題に言語化する力が身に付く ・生成AIへの的確なプロンプト（指示）の出し方が、実務レベルで理解できる ・データ分析部門と営業現場をつなぐリーダーとしての市場価値が高まる ・専門家でなくても、AIを右腕にしてプロジェクトを動かせるようになる 巻末には、明日からすぐに使えるアクションプランや、チームの変革準備度チェックシートを収録。またダウンロード特典として、「5Dフレームワーク実践チェックシート」などを提供しています。 データ活用の責任を任された30代の中堅社員から、現場と板挟みになっている若手リーダーまで、AI時代を生き抜くための決定版バイブルです。 -
ビジネストランスレーター データ分析を成果につなげる最強のビジネス思考術
ビジネス・実用
3.31巻2,420円 (税込)「データ分析人材がいない」――。多くの企業が直面している課題ですが、真の課題は別なところにあります。先行してデータ分析組織をつくった企業も、「なかなかビジネス成果につながらない」と悩んでいるのです。データ分析現場では何が起きているのでしょうか？ 一言で表現すれば、データ分析者とビジネス担当者がかみ合わず、一方は「なぜ分析結果を活用しないのか」と思い、もう一方は「そんなことは分かっている。分析してほしいことはそうではない」と思っているのです。 このままでは、企業のデータ活用など進むはずがありません。 では、どうすればいいのでしょうか。その答えが本書のタイトルにある「ビジネストランスレーター」なのです。ここまで「うまくいっていない現場」を紹介しましたが、もちろん、成果を出している現場もあります。そうした現場では、データ分析者とビジネス現場の間に立ち、ビジネス現場が抱えている課題を整理してデータ分析者に渡したり、逆に、データ分析者が出した分析結果をビジネス現場が正しく使いこなせるように翻訳したりしている人がいます。そういう人を「ビジネストランスレーター」と呼びます。 ビジネスでのデータ活用はどの企業も進めており、「ビジネストランスレーター」は、現在、最も求められている人材といえるでしょう。 ビジネストランスレーターは文系も理系も、誰もがなれます。本書ではビジネストランスレーターの４つのスキルを定義していますので、それさえマスターすればよいのです。ぜひ、あなたのスキルアップに本書をお役立てください。 -
データ分析人材になる。 目指すは「ビジネストランスレーター」
ビジネス・実用
3.91巻1,870円 (税込)「データ分析」はビジネスの基本スキル 文系・理系は関係ない 「データ分析はデータサイエンティストの仕事」というのは、もはや古い考え方です。最近では「ビジネストランスレーター」という役割も重要視されています。「データサイエンティスト」でなければできない高度な分析はありますが、ビジネスで役立てるには、必ずしも高度な分析は必要ありません。しかも、最近ではGUIを備えた「データ分析ツール」が充実し、プログラミングなどできなくてもデータ分析は可能です。 だからといって、「ツールさえあれば、誰もがビジネスで役立つデータ分析ができる」というわけではありません。AI技術を活用し、データさえあれば自動で高度な分析をしてくれるツールもありますが、やみくもに使うとトラブルを起こしかねません。 データ分析を“うまく”進めるには、身に付けないといけない方法論があります。本書では、著者らが成功と失敗を繰り返して見つけ出した独自の「５Ｄフレームワーク」という方法論を解説しています。いくら高度なデータ分析手法をマスターしたとしても、本書で説明しているような方法論を知らなければ、ビジネスで役立たせることはできません。 本書を読むのに、データ分析の前知識は必要ありません。文系も理系も関係ありません。「データ分析はビジネスパーソンの基本スキル」となるのはもうすぐそこまで来ていると思います。「データ分析人材になる。」との決意を持って本書を読めば、ビジネスで役立つデータ分析の進め方が分かります。
ユーザーレビュー
-
Posted by ブクログ
「ビジネストランスレーター」
このキーワードがすべて。
AIを使いこなす、味方につけるのは、システム力とはちと違う。
むろんアルゴリズムやデータ構造の考えを理解していることは有利だが、
それ以上に、いやそれ以前に、
現場を知ることが大事、と言っている本、と私は理解した。
それが「ビジネストランスレーター」翻訳力、だと。
現場で言語化されていない仕事の進め方を、
いかにAIに理解させるか。
それができるか否かで、AIは有力なツールにもなるし、
流行りの何とか、で終わってしまう。
要は人間が、現場で、データになっていない世界を、
いかに読み取り、形に変えるか。
んーー、何か結局ウォーターフォールモデルの要件定義と
大して変わらないような気もしてきたが、
AIによって大きく変わったのは、
現場の実態をつかんだらその人がそのままAIに命じてシステムが作れちゃう、
ってところではなかろうか。
違うけど、根は同じ。
そんな気がする、元システム要員であった。
前の日に聞いたセミナーで、株式会社TOKIUMの人が、
とにかく現場、横に座って、内側から要件を見つけるといってたのが思い出される。
はじめに
第1章 AI時代を生き抜くための「翻訳力」
1-1 あなたの仕事は、3年後も人間がやっているか？
1-2 ある28歳社員の「成功」と「挫折」の金曜日
1-3 顧客も「AI武装」した――情報の非対称性の完全崩壊
1-4 20代・30代の二極化――あなたはどちら側に立つか？
1-5 ビジネストランスレーターになろう
第1章のまとめ 「翻訳力」でAI時代を生き抜く
第2章 なぜあなたの会社のAI活用は失敗するのか
2-1 あなたのチームは「危険水域」にいないか？
2-2 「翻訳不全」という組織の病
2-3 日本企業の「壁」と「落とし穴」
2-4 ビジネストランスレーターが「翻訳」する
第2章のまとめ 「翻訳不全」という組織の病を乗り越える
第3章 5Dフレームワーク――正しい山を正しく登る思考法
3-1 なぜ「思考の地図」が必要なのか
3-2 5Dフレームワークとは何か
STEP 1: Demand（要求） 本質的な課題を発見する
STEP 2: Design（デザイン） 成功のイメージを共有する
STEP 3: Data（データ） 信頼できる証拠を揃える
STEP 4: Develop（開発） 客観的な答えを出す
STEP 5: Deploy（展開） 具体的な次の行動を生み出す
第3章のまとめ 「地図」を使いこなすための思考法
コラム 5Dフレームワーク実践チェックシート
第4章 ケーススタディ 地域密着コンビニの逆襲――AIで顧客の「声なき声」をつかむ
4-1 物語の始まり――黄昏の地元チェーン「湘南マート」
STEP 1: Demand（要求） AIで「売上減」の裏に隠れた本質的課題を発見する
STEP 2: Design（デザイン） AIとの壁打ちで「町のコンシェルジュ」という成功イメージを築く
STEP 3: Data（データ） AIでアンケートを設計し、手書きメモを最強のデータに変える
STEP 4: Develop（開発） 情シスと連携し、施策につながる分析を高速で進める
STEP 5: Deploy（展開） データで成果を証明し、全社展開への道を開く
第4章のまとめ 物語から学ぶ、現場を動かすヒント
第5章 ビジネストランスレーターとして動く――3つの条件を身に付ける
5-1 ビジネストランスレーターの働き方
5-2 「60点の基礎」の土台となる3つの共通リテラシー
5-3 越境学習で「複数領域の横断」を実現する
5-4 「AIとの協働」で深さを補完する
第5章のまとめ ビジネストランスレーターへの進化とアクションプラン
第6章 分析して終わらせない――人を動かす3つの実践力
6-1 人を動かす3つのコアスキル
6-2 共感洞察力――相手の世界を理解する
6-3 本質深掘力――表面的な課題の奥にある真の問題を見抜く
6-4 物語化力――データを意思決定の言葉に変える
第6章のまとめ 3つのスキルが描く「価値の螺旋」
第7章 役職別スキルセット――あなたの立場で今日からできること
7-1 あなたの立場で必要なスキルセットは？
7-2 担当者のスキルセット――現場の「もやもや」を検証可能な問いに変える
7-3 リーダーのスキルセット――担当者の発見を昇華させ組織を動かす
7-4 これから管理職になるあなたへ――次のステージで求められる視座
第8章 あなた自身の「物語」を始めよう
8-1 AI時代を生き抜く、あなたの未来のために
8-2 ビジネストランスレーターの道具箱
おわりに
著者プロフィール
読者アンケートのお願い -
-
-
-
