データ分析プロジェクト 実践トレーニング

下山輝昌 / 川又良夫 / 佐藤百子

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データ分析プロジェクトの最前線で大手から中小までの現場を知る執筆陣だからこそ書ける問題解決の思考方法のエッセンスが凝縮。

• カテゴリ: ビジネス・実用
• ジャンル: ビジネス・経済 / 経営・企業
• 出版社: 秀和システム
• 電子版発売日: 2022年07月15日
• コンテンツ形式: EPUB
• サイズ(目安): 89MB

[ブクログ · ★★★★★]

【本の概要】
データ分析やAIなどのデジタルテクノロジーを活用してビジネスを変革していくためのマインドセット、また、そういったプロジェクトの進め方について、筆者らの経験をもとにまとめられたもの。
今風に平たくいうと、DXを日々の業務に落とし込むための手引書のようなものと言えるでしょう。


【感想】
私自身が産業機械の販売・サービス現場のDX推進プロジェクトマネージメントに携わる中で、デジタルテクノロジーをビジネスで活用する上での大事なマインドセットだな、と共感したのは主に下記3点です。
・「技術をつくる」という視点のほかに、「技術を使う」という視点をもつこと（P.2）
・日常に落とし込むことまでを見据えて試行錯誤すること（P.13）
・つくったものの評価は「日常的に使い続けられるかどうか」（P.17）

テクノロジーは課題解決のための手段であって、「目的」がないといいものにならない、もしくは使ってもらえないものになってしまうというのはよくあることだと思うからです。

それから、この本のメインテーマである、プロジェクト運営のための「地図」という概念とそれを活用したケーススタディ（3件）が非常に実践的で参考になりました。
ここでいう「地図」というのはプロジェクトの全体像のようなもので、以下の7つの項目が含まれており、これらは筆者らによるとプロジェクトにおいて「やったほうがいいこと群」だそうです。
・アイデア創出
・やりたいことに対する現状の精査
・強みの再発見
・おおまかな将来像
・ユーザーごとの「つくるもの群」の設定
・「つくってみる」と「あててみる」の試行錯誤
・運用へのインストール

この「地図」のおもしろいところは、上記のやったほうがいいこと群のうち”どこから始めてもいい”ということと、”なにがしたいのかわからない”という状態からでも始められるようになっていることです。
たとえば、何か具体的にやりたいことが決まっていなくても、やりたいことを見つけるところ（アイデア創出や現状の精査）から始められるということです。
もしくは、やりたいこと（例：AIによる需要予測とか）はだいたい決まっているが、ニーズがあるのかどうか自信が持てていないというパターンでも活用できます。
つまり、DXプロジェクトが置かれた状況に応じてどこからでもアクションがとれるようになっています。そう言った意味で、とりあえずDX（のようなもの）を漠然と任されたプロジェクトマネージャーや、そういったプロジェクトに渋々と参画させられているビジネスサイドの人、エンジニアの人といった方々に最適なテキストと言えそうです。

また、この「地図」を参考にして自分たちが置かれている状況を客観的に見ることもできました。
私自身の場合、現在携わっているプロジェクトは「やってみたいことはだいたいある」のですが、「将来像」や「運用へのインストール」への道筋が全く見えていない状況であることがわかりました。
そのため、この「地図」をプロジェクトメンバーと共有することで、成果を出していくためになにをやるべきかを共有して、実際のプロジェクト運用に役立てています。

いっぽう、この「地図」は筆者らの経験ベースにまとめられたものであるため、どこまで汎用性があるのか、どれくらい有用なのかわからないという多少の不安はあります。
たとえば、課題解決の手法として「デザイン思考」がありますが、これはさまざまな研究を通じて確立されたいわばアカデミックな手法だと思うのですが、この本の「地図」にはそういった安心感はありません。
ひょっとすると、今後こういったミクロの事例が積み重なって、体系だったものに昇華されていくのかもしれませんが、そのためにももっと多くの人に実践・研究され、現場に普及・浸透する必要があると思います。


【まとめ】
私自身、PMPやプロジェクトマネージメント資格などを持っているわけではないので、独学のみでやっているに過ぎないのですが、全体感を持って、さらに、あまり小難しくなくプロジェクト運営を学ぶことができました。
また、実際の運営で「地図」を活用してみて、プロジェクトメンバーのみなさんと一体感をもって方向性を共有できているので、非常に助かっています。
テクノロジーの力を信じるいちビジネスパーソン（非エンジニア）として、プロジェクト運営のハンドブックとして携行したいと思います。

[ブクログ · ★★★☆☆]

内容としてはデータ分析のプロジェクトを進めるための基本的なことが書かれていた。
特に具体的にどう進めて行けば良いか、プロジェクトを、ケーススタディが参考になりそう。
ただ、下記の3つのパターンというのがちょっと分かりにくかったので、シンプルにできそうな気はします。
1 現場
2 DXチーム
3 経営陣