トーマス・H・ダベンポートのレビュー一覧

分析力を駆使する企業 発展の五段階

企業の分析担当は勿論、アプリ販売やデータビジネス従事者は必携の書。
分析は分析家だけのものでなく、民主化していく必要性があり、そのプロセスを詳細にフレームワーク化。実際のコーポレート事例もかなりの量が盛り込まれており、唯一無二かと思われる。

AI時代の勝者と敗者 機械に奪われる仕事、生き残る仕事

専門知識を必要とする仕事がまるっと機会に置き換わるわけではない。
ただし専門知識をもとに案を出すという最も価値のあった部分がAIに置き換わる。
あとはそれを人に説明したり、関係者の調整を行うという極めて人間的な部分が人の仕事として残る。
ヒューマンスキルがあればあとは誰でもできる、機械と人の仲介役の仕事に成り下がる。

■拡張
自動化でなく人のできることを拡張する。
宇宙観察や新薬開発など膨大な終わりのない作業。
※ただし拡張を進めると結局自動化にいくのでは？
・高度な能力
人間の判断のサポート、人間には測定できないことを可能にして人に判断させる
・便利ツール
面倒な作業を代行

・ステップ・アップ
全体を構想、管理する

・ステップ・アサイド
人とAIの間をつなぐ

・ステップ・イン
AIの現場装着

・ステップ・ナロウリー
AI化しないマイナー領域

・ステップ・フォワード
AIを導入する

真実を見抜く分析力 ビジネスエリートは知っているデータ活用の基礎知識

本書はビジネスでデータ分析を用いる際のポイントをまとめた本である。ビジネスでのデータ分析について、これほどまでに体系的に書かれた本を見たことがない。内容についても、何度も読み返す価値があるものであった。
著者の一人であるトーマス・ダベンポート氏の本はこれまで何冊か読んだことがあり、彼のファンでもあるので本書も読んでみようと思い読むに至ったのだが、彼の本の中で個人的には最も勉強になった。自分もデータアナリストをしているので、この本の内容を常に参照しながら今後は仕事に従事していきたいと思った。

AI時代の勝者と敗者 機械に奪われる仕事、生き残る仕事

本書はAI時代に人間に求められているスキルを場合分けして説明している。著者の本はどれも非常に説得的で、本書も例に漏れず面白かった。AIの進出とともに人間が駆逐されるのではないか、という話は昨今よく聞くが、著者はそのような意見に対してはどちらかというと懐疑的で、どうしてもAIにできない部分は必ずあるため、そこを人間が行い、人間の仕事とうまくコラボし共存していくことが望ましく、またそれが可能であると主張している。
やや脱線するが、AIの進出によって人々の所得配分比率は現状のままだとよりジニ係数が高くなるように作用する気がしてならないが、今一度どのような社会にしていきたいのかをよく見据えながら、それに向けて新しい社会の制度を構築していく必要があるように思える。

AI時代の勝者と敗者 機械に奪われる仕事、生き残る仕事

AI時代の勝者と敗者というタイトルは少々おおげさだが、AIによって置き換わる仕事？人間でなくてはできない仕事？などを体系的に整理した一冊。
内容はとてもわかりやすく、著者自身も少々強引である…という前置きのもと５つのステップで整理している。最初は分からなかったが例もわかりやすく、本の最後の方には理解できていた。
賛否両論あるとは思うが、コンセプトとして読んでおいた方が良いと思う良書。

AI時代の勝者と敗者 機械に奪われる仕事、生き残る仕事

これから広義での人工知能の普及は避けられないだろう。IT の能力の拡大が衰えているということはないので、いろんな仕事が自動化・無人化されていくのも避けられない。
そうなった世界でどんな仕事が残るのか、について理論的に整理し、実例をきちんと集めて裏付けたうえで解説した本。これからの時代、特に IT 関係者は読んでおくべき本だと思う。
自分の仕事がどうなるか、というのもあるが、仕事の自動化・無人化を考えるうえでも一読しておくといいだろう。自動化できないようなものを「できる」と判断するととんでもない悲劇が待っているので。

AI時代の勝者と敗者 機械に奪われる仕事、生き残る仕事

オックスフォード大学の研究によれば、コンピュータ化によって近い将来、米国の47%の仕事がなくなるおそれがあるという。（中略）
自動化で影響を受けるのは、医師や弁護士、会計士、教授など、これまで機械では置き換えられないと考えられてきた「知的労働者」である。
そして、先進諸国の労働者の４分の１〜半分が、知的労働者に相当する。

分析力を武器とする企業 強さを支える新しい戦略の科学

ITを競争優位へと繋げるためにはどのように利用すればよいのか、様々な事例をもとに解説を加えてある。
事例はどれも素晴らしい示唆に富んだものであり、CRMやSCMなど適用パターンも多岐に渡っているのが嬉しい。
現代人ならば一読すべきだと強くオススメする。

分析力を武器とする企業 強さを支える新しい戦略の科学

企業戦略の目線で、分析を使って競争優位性を生み出すにはどうすればよいか、ということが書かれていると思います。分析の実践者ではなく、ひとつかふたつ高い目線で書かれており、分析に力を入れるということは企業リソースや戦略からどうあるべきか、人はどのように作っていくか、など。
企業戦略に関わる本にありがちな、答えありきの事例、都合の良い解釈がされている事例もあるとは思います。ただ企業活動として分析にどう取り組んでいくかという本はなかなかないですし、その趣旨で納得感も高く、貴重な本だと思います。

分析力を駆使する企業 発展の五段階

河本さんの本から流れてきました。
分析を強みとするための要件（DELTA）の説明、その中で出てくる分析のターゲットの梯子や、アナリストの分類など、考え方の部分で大変勉強になりました。自身の業務の中でもオーバーラップすることが非常に多いです。
実際に活動に移すうえでのポイントは、実践が伴っている本が他にもありますが、ある種アカデミックな考え方の部分は、この本は非常に参考になると思います。

分析力を武器とする企業 強さを支える新しい戦略の科学

組織の中で分析をどう活かしていくのか、5段階にわけて論じている。ちょうど、自分が所属している組織において、分析組織をどのように置いて、組織全体にどのように考え方を広げていこうかを考えていたところだったので、示唆が多かった。
この間の大阪ガスの事例よりもヒントが多かった。

AI時代の勝者と敗者 機械に奪われる仕事、生き残る仕事

長い。が、5つの視点から自分の将来の仕事を考える点は有意義であると考える。ただし定義が明確でないためか、一つ一つの違いを理解するのは一読しただけでは難しい。

真実を見抜く分析力 ビジネスエリートは知っているデータ活用の基礎知識

実例とともに解説があって、分かりやすい。
筆者も書いているが、分析手法よりは、分析の専門家と仕事するうえで知っておくことに重点が置かれている。

分析力を武器とする企業 強さを支える新しい戦略の科学

本書は分析やと統計の学術書でもなければ、技術書でもありません。「分析力を組織・経営に活かし、その組織・経営が競争優位でありつづけるにはどうあるべきなのか」について論じ・事例を示し・そのためのプロセスを包括的にまとめた、おそらくは世界で最初の一冊です。

第一部では「分析力を武器とする企業の特徴」と題して、分析力を武器とするとはどういうことなのか・具体的に分析力を武器とする企業とはどんな企業でどんなことをしているのか・本当に業績（経営）に結びついているのかなどについて、まとめられています。

第二部では「分析力を組織力にする」と題して、分析力を組織として武器にするためのプロセスをモデル化し、それぞれのステージでやるべきことや、陥りやすい問題・課題について実例を交えまとめられています。

2008年の初版発行から7年。今も版を重ねていることが、なによりも雄弁に本書の質を物語っていると言えます。

私が本書を読んで取り組んでみたいと特に感じたのは、無形資産、特に人的資産への分析力の適用です。本書に出逢う機会を頂いたことで、一つのきっかけをいただきました。問題はこれを読んだ私が、自分に・自分が関わる組織にこれを活用・適用でるのか。それは自分次第。とても興味深い一冊でした。

【トーマス・H・ダベンポート／ジェーン・G・ハリス著
「分析力を武器とする企業 強さを支える新しい戦略の科学」ハラーズ・エンターテインメント 会長、社長兼CEO
ゲイリー・ラブマン】
誰のアイデアか、誰の意見かにはこだわらず、その中身だけを吟味し、事実の裏づけがあるかを確かめなければならないし、そうした姿勢を組織に浸透させなければならない。
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真実を見抜く分析力 ビジネスエリートは知っているデータ活用の基礎知識

”アナリティクス界のドラッカー”が教えるたった6ステップでできるデータ分析（帯より）
国内のビッグデータ関連で多くソノ名を目にする、大阪ガスの河本薫さんが監修に関わられている一冊です。
さすが、「アナリティクス界のドラッカー」と思わせる内容ですね。
付箋は27枚付きました。

分析力を武器とする企業 強さを支える新しい戦略の科学

ネットフリックスの事例から始まり、各社がどのようなかたちで分析を活かし、経営に反映しているのかが解説されています。スポーツ界でできていることをビジネスにも取り入れるべきという点はとても共感できます。

分析力を武器とする企業 強さを支える新しい戦略の科学

１.まねされ難い
２.独創的
３.応用可能
４.ライバルを遥かに凌ぐ
５.常に新しい
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●社内への展開（以下のものが有る）
活動基準原価計算（ABC)
ベイズ推定
組み合わせ最適化
バイオシミュレーション
制約時効分析
実験計画法
将来価値分析
モンテカルロシミュレーション
重回帰分析
ニューラルネットワーク分析
テキスト解析
収量分析
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EPM（エンタープライズパフォーマンスマネジメント）
純利益、経済付加価値（EVA)、投資利益率（ROI)
マーケティング、CRMは今時大事
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CRMとかバリューチェーンとかその目的別にどの数学が対応するか乗っている。

分析力を武器とする企業 強さを支える新しい戦略の科学

『ビッグデータ』『データサイエンティスト』がBuzzWord化しているが、その潮流を生み出すきっかけの一つが本書である。

「勘」「経験」に頼るのは必ずしも悪いことではないが、それと同じ位データに頼ることは重要だ。2つがバランスよく両立できている企業は日米ともに非常に少ない。日経225やForbes500の企業であっても、だ。

本書は事例紹介とデータ分析企業となるためのステップが解説されている。学術的もしくは実践的なものを期待する読者にとっては些か物足りないかもしれない。しかし浅く広くカバーされた企業の実例はインスパイアを受けるのに十分であろう。

元々データの収集と活用は企業ごとに千差万別であり、完全なオーダーメイドであるから、これくらいの内容で丁度いいのかもしれない。

分析力を駆使する企業 発展の五段階

分析を企業の中で活用して行くことの意義、及びどのように浸透させていくかについて述べている本。
抽象度が高い(概念的である)ため、どちらかと言えば経営陣が読むのに適した本だと思いますが、分析の必要性や有用性を理解したい・させたい現場の人たちが読んでも価値のある本だと思います。

分析力を武器とする企業 強さを支える新しい戦略の科学

5年前に日本語訳された本だが、データ分析に基づく経営をしたい企業にとって必要な要素を広く取り上げた書籍であり、今も内容はそのまま活用できる。
個々の統計分析のテクニックより、データ分析を企業経営のどんな分野でどのように生かすことができるか、活用するために、戦略や組織、人、システム、プロセスをどう変えるべきかなどについて詳細に述べられている。
コンサルの立場から読むと、書いてあるアプローチは極めて真っ当なアプローチである。