データ分析・AIを実務に活かす データドリブン思考

河本薫

いくらデータ収集のシステムや優秀なＡＩの専門家を入れても、それだけではビジネスには勝てない。国内のデータサイエンティストとして草分け的存在であり、大阪ガスのデータ分析専門組織を率いた筆者。現在は滋賀大学データサイエンス学部で教鞭をとり、約２５年かけてたどり着いたデータドリブン思考の重要性を示す

• カテゴリ: ビジネス・実用
• ジャンル: ビジネス・経済 / ビジネススキル
• 出版社: ダイヤモンド社
• ページ数: 184ページ
• 電子版発売日: 2022年01月12日
• コンテンツ形式: EPUB
• サイズ(目安): 5MB

[ブクログ · ★★★★★]

1章2章は現行業務に活かせまくり。
3章は自身なりの仮説を立てて、固めていく必要あり。やはり実践が課題。

[ブクログ · ★★★★★]

組織とデータについてちょっと考える必要性が出てきたので読んだのですが、この本は本当にすごい。
組織の中で実務にデータを活かすことを、25年間考え（多分）そうとう苦しんだ著者の知見が、惜しげもなく披露されてます。

著者があとがきに書かれているように、腹落ちしない人もいると思うんだけど、同じような考え方をしているからなのか、私からするとほとんどは納得できる内容で、特に前半は「せやな」と、「なるほど」が止まらなかった。
ぜひとも、別途まとめて理解をさらに深めておきたい本。

[ブクログ · ★★★★☆]

周りの人にも読んでほしいと思うし、自分も理解するためにまた読みたい。データ解析を、やらないよりはやる方がマシ程度で手を出す人が多いので、それ以前に課題の質を上げるべきという視点には大いに頷ける。

[ブクログ · ★★★★☆]

過去の本は実体験に基づく生きた経験や熱量から、データ分析を使って仕事を良くしていくということがどういうことか理解できる本でした。（モチベアップにも良い本でした）
この本は、よりハウツー的な色合いが濃く、データ分析に絡む課題解決の進め方を体系化されている本です。AIに無関係でも、課題解決が必要でそれにデータを活用できそうな方は一読すると良いと思います

[ブクログ · ★★★★☆]

大阪ガスでデータ分析を手掛け、現在は滋賀大学教授となっている著者による、データ分析やAIを業務に活かすか？＝データドリブン思考についての1冊。
「企業とは判断と決定の生産工場であり、データ分析はその生産方法を改善する手段である」というのは非常に明快でわかりやすい考えだなと。また、超読みやすい…とまでは言えなかったですが、180ページ程度で端的に纏まった分量は、後述のように人を多少選ぶものの、悪くない本だと思いました。

仕事あるあるですが、「この作業をやった上で出てくるネタを、最後のアウトプットのどこにどう組み込む？」がイメージできてないと、途中の作業が無駄になったり、あるいは不必要に時間をかけすぎてしまったりしますね。
データ分析って、「へー、そうだったんだ」が強い分、「面白いコトわかって良かったよー、じゃーね！」になりがちで、前職でもどうマネタイズするのか頭を悩ませたコトがあります。
本著は、アウトプットを意識しながら課題を設定するコトの重要性が認識されています。コレは、おそらくタテワリが進んだ大企業だとハッとさせられる切り口になり、ベンチャーだと期待外れとか言われてしまう理由なのかもしれません。
純粋なデータ分析の本と言うよりは、サラリーマン組織の中で、成果を上げるためのデータの使い方や、思考の身に付け方を説いているので、ここは環境によって合う合わないがあるようにも感じました。
あと、部署的にも経営企画とかにハマる感じで、情シスではなさそうだなと。。そう思うと本著、ストライクゾーンが狭い本なのかもしれません。

しかし、大阪ガスってそんなデータ活用の先進企業だったんですね。。著者が経験を元に数冊出されているようなので、そっちから読んだ方が感覚は掴みやすいのかもと思いました。

[ブクログ · ★★★★☆]

データドリブンといいつつ、実際どう分析し行動へ繋げるのか、その入り口となる考え方など、改めて基本的なところを言語化されています。
現場から経営まで、今後データに基づく業務推進していくには初読本には大変良いのではないかと思います。
大変勉強になりました汗

[ブクログ · ★★★★☆]

データ分析自体ではなく、その先にある意思決定プロセスこせボトルネックになり得るというところまでは体験上も共感するが、そこを越えるためにこれほどのノウハウを準備しているのかというのが、やはり尊敬。
困った時には読み返したい。

[Ctry_0101 · ★★★★☆]

考え方のもとになる

分析技術というよりは、分析をいかにビジネスサイドに活かすか、活かしてもらえるようにするかが重要。また、意思決定のプロセスに対する深掘りの考え方は、分析を生業にしている以外のビジネスマンに必要な考え方。オススメの良著。

＃タメになる

[ブクログ · ★★★★☆]

今まさにここにいるかのような例題に、
あと書きを見て納得。
データ分析はそれだけでは何も意味はない。
データが綺麗であること（最初が肝心）と、
何を解決したいのかで何を分析するかが変わる
と小さいながら声を上げてきた。
なぜ分析技術ばかり学ばせるのだろうかと。
業務も知らない人たちに何を分析させようとしているのかと。
小さな声だけどやはり引き続き伝えていこう。

[ブクログ · ★★★★☆]

意思決定をどう活かしたいのかを6つの意思決定の類型に分け、それぞれの課題と課題解決パターンについて説明されている。
データ分析に何を使えば良いか、ではなく、現状、勘と経験で行なっているプロセスをどうデータ分析プロセスに置き換えて課題解決ができるのかを各失敗、成功例を元にみていくことで、分析をするだけでなくビジネスに活かすためのtipsが得られる。