データで話す組織～プロジェクトを成功に導く「課題発見、人材、データ、施策実行」4つの力

大城信晃 / 油井志郎 / 小西哲平 / 伊藤徹郎 / 落合桂一 / 宮田和三郎

2,420円 (税込)
12pt

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【データに基づく議論・意思決定が生み出す競争戦略】
「データで話す組織」づくりを通じて、その先にあるDXを実現するための基礎を解説していきます。本書では、データを活用したいと考える組織が備えるべきケイパビリティを課題発見力、人材力、データ力、施策実行力の4つに整理して、それぞれ解説します。
また、一足飛びにAIやデータサイエンスに取り組んでも、基礎ができていない／用意ができていないために、うまくいかないことがあります。データ活用を考える組織はデジタル化、データ分析、AI・データサイエンスの3つのフェーズを一段ずつ越えていくことをおすすめします。

■こんな方におすすめ
- 事業会社のDX・データ活用プロジェクトの担当者
- 会社にデータドリブンな文化を持ち込みたい経営層・マネージャ層

■目次
第1章データで話す組織づくり
1-1 一歩ずつデータ活用力を上げる長期スパンでの文化醸成
1-2 「データで話す組織」を追求する戦略的意義
1-3 「データで話す組織」づくりのアプローチ
1-4 予算・リソースに応じたプロジェクトの進め方
1-5 データ活用による価値創出と継続の重要性
コラムタクシー業界でのデジタル化とデータ分析技術の活用
コラムワークマンでのデータ活用の軌跡
第2章現状把握とデジタル化
2-1 社内業務の把握
2-2 意思決定プロセスの把握
2-3 事業課題の把握
2-4 アクションのための情報収集
2-5 情報システム部門の把握
2-6 ステークホルダーの把握
2-7 外部人材の活用
2-8 情報セキュリティの把握
2-9 社内システムの把握
2-10 データの把握
2-11 システムによる課題解決の実践
2-12 いつでも振り返れるように現状を整理
第3章データ分析チームの組成
3-1 分析テーマの選定
3-2 類似事例の調査と比較
3-3 ビジネスフレームワークの活用
3-4 データ分析チームを構成する人員
3-5 兼任担当者から専任へ
3-6 データ理解とデータ整備
3-7 定常モニタリングとBIツールの用途
3-8 データの伝え方
3-9 効果の計測
コラムデータ分析組織の継続
コラムデータ基盤の重要性
第4章 AI・データサイエンスの応用
4-1 統計・AIモデルでできること
4-2 統計・AIモデルにおける課題設定
4-3 データ分析人材のスキルセットと獲得戦略
4-4 育成のためのしくみづくり
4-5 評価体系の構築
4-6 AI・統計モデルのためのデータ選定
4-7 モデルの評価
4-8 MLOps
コラム中央集権型かデータの民主化か

■著者プロフィール
大城信晃：NOB DATA株式会社代表取締役。データサイエンティスト協会九州支部支部長。主に地方のインフラ企業にてDX推進という文脈で各社に自走できる分析チームの立ち上げに関する伴走支援を、東京エリアを中心とする企業にてChatGPT等のLLM技術を応用したサービス開発・業務活用支援を行っている。
油井志郎：株式会社ししまろ CEO（代表取締役）。金融、医療、製薬、製造メーカー、IT、観光、運送、小売などの様々なデータ分析・AI関連などの分析全般を伴走型で支援を行っている。
小西哲平：株式会社biomy 代表取締役社長。がん微小環境のAI解析を通して個別化医療の実現を目指す。秋田大学大学院医学系研究科博士課程(病理学)、理化学研究所に研究員としても在籍。
伊藤徹郎：Classi株式会社プロダクト本部本部長。徳島大学デザイン型AI教育研究センター客員准教授。Classi株式会社にて、データ組織の立ち上げからエンジニア組織の統括。2023年8月よりプロダクト開発に関わるすべての職能を統括した部署の本部長に就任し、奮闘するかたわら、大学にも籍を置く。
落合桂一：大手通信会社R&D部門データサイエンティスト。東京大学大学院工学系研究科特任助教。位置情報、端末ログなどのモバイル関連データに対する機械学習の応用に関する研究開発に従事。また、自らの経験を活かし大学で社会人ドクターの研究を指導。国際的なデータ分析コンペKDD Cupにおいて2019年の1位をはじめ複数回入賞。
宮田和三郎：株式会社カホエンタープライズ CTO。業種業態を問わず、様々な組織におけるデータ利活用の支援を行なっている。経営や組織の観点でのデータ利活用に深い興味を持つ。