北岡元のレビュー一覧
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Posted by ブクログ
■ビジネス・インテリジェンス
A.近年のグローバリゼーションの結果、マネジメントが予想できない出来事によって、企業の地位が脅かされることが増え
ている。このため、CI においては特に「早期警戒」の重要性が高まっている。
B.早期警戒の最終目標は、未来を予想することである。自社を知ったならば、次の要領で、未来を予想する。
・「自社の利害に関わる未来」に関するシナリオを、できるだけ多く作成する。
・できたシナリオのうち、どれが実現しそうかモニターする。
・予想の精度を上げるには、各々のシナリオを裏づける情報よりも、否定的な情報を重視して、シナリオを絞り込む。 -
Posted by ブクログ
広い意味の情報学の中に、インテリジェンスと呼ばれる分野がある。情報の収集・伝達・分析に基づいて未来に起こりうる可能性を予測し、意思決定に役立てるのが目的であり、古代から方法論の研究と実践が行われてきた。インテリジェンスは組織の戦略策定において重要な役割を果たしているが、日本でインテリジェンスの研究を行うことは長い間タブー視されてきたらしい。最近になって、佐藤優氏がインテリジェンスの実態と実践について衝撃的な本を出したことにより、少しずつ注目を集めつつある。
情報の分析と言えば、計算機科学がもっとも得意とする領域の１つである。しかし、これまで計算機科学とインテリジェンスはそれほど密接に関わっていなかった。インテリジェンスにおける情報分析は、分析担当者の属人的なスキル（勘・経験・度胸）にもっぱら依存して行われていたため、計算機を用いた分析は低く見られたこと、また、それにしたがい、米国の情報機関（CIAやペンタゴン）が自身の情報分析能力の向上に対して予算を付けなかったことが主な原因である。その後、世の中の情報の多くが電子化されてネット上を駆け巡り、サイバーテロやサイバー戦争の脅威が現実味を帯びる中、米国が本腰を入れてデータ分析の取り組みを開始し、（マッキンゼーやIBM等の）東海岸の情報産業がこれに追随したというのが、昨今の「ビッグデータ」ブームの発端なのだろうと私は考えている。
前置きが長くなったが、本書はインテリジェンスの実践に必要な基礎知識を、ある程度体系化して説明している。「ヒューリスティクス」「アルゴリズム」「バイアス」等、計算機科学でおなじみの用語について、計算機と切り離された本来の意味を知ることができて有益であった。また、インテリジェンスの実践には、アート（演繹）とサイエンス（帰納）の融合がポイントだと書かれているのだが、演繹を「アート」とみなす説明が私にとっては驚きであった。私は帰納が大嫌いであり、演繹のみで説明可能な閉じた世界に喜びを感じるのであるが、この性向は科学者に向いていないと常々感じていたので、アートだと言われれば何となく腑に落ちるものがある。 -
Posted by ブクログ
最近アートとサイエンスの関係を考えるときがあった。対照的なこれらをどう統合できるかということが気になっていた。このときは、最初から統合することを考えずに、結果的にベン図の重なり合った部分に着目するくらいでよいのだろう、と自分の中で位置付けていた。
サイエンスはメソードを重視し帰納法で解決する。アートは直観がものをいい演繹的に作られる。（59頁に対比表あり）本書では、「分析」にはアートとサイエンスが混じり合っていることが必要という。私は重なりあいでなく混じり合いのイメージをつかんだ。この両方のデメリットを押さえ、メリットを活用して融合させることが大切という。
意識していきたいことは、先に結論ありきでインフォメーションを収集しながら、その結論を修正していく「修正のヒューリスティックス」と、とりあえずの結論がアンカーに足を引っ張られて十分に修正できない「アンカリングのヒューリスティック」に陥っていないか点検することだ。
157頁の競合仮説分析（Analysis of Competing Hypotheses）は、機会があればいつか使ってみたい。
1.仮説を複数出す。
2.インフォメーションを縦軸に、仮説を横軸にしたマトリックス（表）を作成
3.アレクサンダーの質問で、どのようなインフォメーションがあれば仮説が否定できるかを考える【重要】
4.インフォと仮説を踏まえて判断（C：適合、？：判断できない、I：整合しない）
5.新たな仮説がないか検討、仮説のは消す
6.Iが極めて多い仮説は消す
7.最後はアートの感覚を使って判断する -
Posted by ブクログ
ネタバレ情報分析の入門書
限られた情報を
アートとサイエンスの両方のアプローチで分析し、
結論を導き出す、という情報分析のプロセスは
ビジネスのプロセスと通じるものがあります。
よって情報分析は
分析官やアナリスト達が専門的にやることだけではなく
私達が日常的にやっていることだと感じました。
その情報分析の基本をザくっと学べる、
新書らしい本です。
私的「メモっ得」ポイント
・人間は判断に際して、とりあえずの結論がアンカー（錨）になってしまい、
後でいろいろなインフォメーションを得ても、結論を十分に修正できない
★★★ = 60点以上 = It's ok. -
Posted by ブクログ
はじめてBIの本を読みましたが、下記の内容が印象的。BIって何？という状況で読んだので十分得るものはあった。
■インフォメーションとは？
→単なる情報
2010年度のX社の社員数が1,000名
2011年度のX社の社員数が800名
↑
分析の基本は「比較」
【200名減っている】という事実に対して、その理由となる
仮説・シナリオを考える。または他のインフォメーションを
集めてその理由を探る
■インテリジェンスとは？
→インフォメーションを分析した結果、『行動・判断ができる状態の情報』のこと
↑
例えば、インテリジェンスを経営陣・上司に報告した場合
『そうだったのか！』といわれるのが理想
『なるほど』くらいでもまだアリ
『ふうん』あたりはちょっと怪しい
『それで？』となると、インテリジェンスの名に値しない情報である可能性大
要するに、BIとか言っておきながら、ただのインフォメーションに過ぎない、ということに陥っていることもあるよ、と教えてくれる本。 -
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Posted by ブクログ
影響力の武器なんかの簡易版って感じだった。
面白いけど、大体聞いたことがある内容だった。
直感と合理的思考のバランスが重要だということ。
直感において陥りやすいミスに注意して直感を利用すること。
--気になった言葉--
ここで、留意すべきは、人間はいったん、「これらしい」とか「これであったらおもしろいな」といったものに出会うと、ほかの可能性を忘れるだけでなく、その仮説をサポートするインフォメーションを選択的に重視し、反証となりそうなものは極力避けようとするということだ。(P39)
したがって、ヒューリスティクスは、新米よりベテランにとって、より危険な存在ということが出来る。(P77)
人間は、この典型のヒューリスティクスを無意識に発動した結果、本来、判斷の基礎とすべきベースレートを無視したり、軽視したりしてしまうのだ。これを、インテリジェンスの世界では「ベースレートの誤診」という。分析にさいしては、無意識のうちにヒュースリティクスが発動されているので、たえずベースレートの存在を意識して、ベースレートの誤診に陥らないようにしなければならない。(P84)
一度出来上がった見方は変わりにくい（P113)
インフォメーションの数が増えると、直感による判断は合理性を逸脱することがある。（P126)
グループ分析を行う場合に、似たような人間どうしで行うのは危険だということになる（P181） -
Posted by ブクログ
CIという言葉を聞いたことがあるだろうか。
これは、あの広告業界などでつくられる企業マークや
ブランド戦略、企業の理念を表すコーポレート・アイデンティティ
とは違う。
競合インテリジェンス（Competitive Intellingece)
のことである。競合と聞くと、競合他社に関する情報と
思われるが、これは違うようで、競争上有利になるあらゆる
情報を集め、分析した知識としてのインテリジェンス（知能）
をさす。
このインテリジェンスは、行動を起こすために参考となる知識であり、
ただのインフォメーション（情報）とは違う。
それは、集めた情報を分析し、仮説（シナリオ分析）を
つくり、その情報が最終的な判断になるからである。
このインテリジェンスという考え方は、今後のビジネス
での決断に重要な位置づけとなるため、取り上げてみた。
たとえば、今政府は、不況対策に一時的な給付金を出す
ことを決めてしまった。小泉元首相や野党などは反対して
いたわけだが、国民の税金を活用するには一番有効な対策を
実施する必要がある。
そこで、競合インテリジェンスの考え方が背景にあれば、
事前にさまざまな仮説をたてることが可能だ。
民意の反映しない決断は、まだ仮説づくりが甘いといえるようだ。
この本の中で、有効な戦略は、「そうだったのか！」と
思わなければ有効な戦略とはいえないとしている。
さて、それではこの本の中でのポイントを上げてみよう。
○インテリジェンスは利益を実現する知識である。
企業や個人は、得をするために動くことを判断の基準にしている。
たとえば、その行動により金銭的な利益になったり、
あるいは目には見えない徳や名声になったるする場合もある。
インテリジェンスとは、“利益を実現する知識”と言い切って
いる。なるほど、ただ情報を集めただけなら、それは
インフォメーションであり、その集めたものから得する
場合はあまりないだろう。
その集めた情報を加工したり、編集し、自分なりの仮説を
たてて提示した場合、それはある面では得になる場合がある。
このようにただの情報をインテリジェンスに高めることが
できれば、有効な判断材料になるのだ。
情報は、ただ集めても意味がないということだ。
○「自分を知る」がインテリジェンスのはじめの１歩。
自分を知ることは、簡単なようで、実は難しい。
過去の成功体験があればあるほど、自分はこういうものだ
という信念体系が出来上がってしまっているからだ。
しかし、実態は、年々売り上げが下がってきたり、
顧客離れが進んでいたりする。
そこで、その原因を突き止めるために徹底して調査
する必要がある。まず、自分を知らなければ、正確に
競合と比較することもできないため、まず知るための
分析手法を紹介している。
○ファイブフォース分析
○グループマッピング
○戦略キャンバス
○フォーコーナー分析 など
このような分析手法を事例とともに紹介しているので、
わかりやすい内容になっている。
○自社の利害に関わる未来を考える＝シナリオづくり
さまざまな分析手法から自分を知ることで、
強い自分、弱い自分が浮き彫りになった。
そこで、一番大事なシナリオをつくっていくことになる。
あるインフォメーションを元に、それについての
シナリオをつくり仮説１、仮説２、仮説３と考えていき、
すべて出し切ることを勧めている。
（インフォメーションと仮説を突き合わせマトリックスにする）
その仮説は重複していたり、影響が小さい場合もあるので、
出された仮説をさらに吟味し、絞りこんでいく。
そして、最終的には、自社に与えるインパクトを分析する
ためのインパクト・マトリックスという手法で、
シナリオの脅威度を判断していくことも勧めている。
私は、イト（意図）コト（事）が大事だと考えている。
ある企画を実現する場合、その企画を実行するために
得する関係者がいる。そして、その企画背景には、
必ず意図がある。企画が実現することで、何らかの
メリットを傍受できるので実施しているのだ。
そこで、重要となるのが、本当に実現できるか
どうかのインテリジェンスだ。日本国や企業は、
まだまだ情報の有効な活用のしかたができないため、
世界の中でも遅れている。
インテリジェンスを核とした情報提示ができれば、
日本の将来像も見えてくるのかも知れない。
日本の未来が見えないと思うのは、私だけ
ではないだろう。
まずは、個人ベースでも、インテリジェンスの考え方
を身につけ、仕事に活かしていただきたい。
最初に学ぶ書籍としては、有効だと思います。
企画、マーケ担当、経営者以外の方にも、
ぜひ、お勧めいたします。
情報の価値に対する考え方を変えてくれる
かも知れません。
それではまた、スズセンでした。 -
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