河本薫のレビュー一覧

データ分析の方法論ではなく組織論について述べた本。データ分析するだけでは不十分でビジネスの場で課題を発見し、事業部門の人に結果を使ってもらって初めて役に立ったといえる。そのためには分析部門だけでなく事業部門との連携が必須となってくる。末端だったデータ分析チームがビジネスアナリシスセンターとして内外で...続きを読む注目されるようになるまでのボトムアップの取り組みについても書かれている。3つの無形財産、ミッション、カルチャー、レピュテーションを築いた。

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。

数字遊びではなく、仕事人としての責任をはたすためのデータ分析は如何にあるべきかという内容。

データ分析従事者のみならず、組織文化にインパクトを与えたいと考える企画関連者にはバイブルとなりうる。

データ分析がなぜ重要なのか、良いデータ分析とは何で、それをどう実現するかが書かれておりとても良い内容だった。ビジネスパーソンとして誰もが知っておくべき考え方がまとまっているのでとても参考になる。

データ分析から会社の成果につなげるということが、どれだけ簡単ではないか、簡単ではないけど魅力的でやりがいのある仕事なのかを書いてあると思います。
近頃はデータ分析系のコンサル会社も多くありますが、いかにコンサルを使って成果を出すのが難しいか推察できます。データ分析が活用される現場・事業サイドと、分析...続きを読む結果を生む分析組織をいかに協働させるかがポイントになると書いてあるからです。

以下のことが書いてあると思います。実践的で、ちょっと燃える？テンションの上がる？ような本です。
・データ分析という手段をどうやって成果に結びつけるか、という、実践的で非常に分析者にとって重要分析的な考え方を語られています。見つける、解く、使わせる。
・分析手法の観点と、会社の中の組織折衝の観点と２つが語られていると思います。組織感の折衝の話の方が心を砕いていて、ページも割いている印象です。
・分析組織目線で、どうやって組織のレベルを上げていくか、という内容も勉強になりました。

2017年の本ですが、データ分析のあるべき仕事論・組織論はこの本でほぼ出尽くしていると感じます。それくらい秀逸な内容。個人的には頷きすぎて500回くらい首がもげました。

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...続きを読む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。

ビジネスにデータや分析をどう活かすか、というシンプルな問いに対して、真っ向から回答している本。
著者は恐らく、一般的でデータなどのない世界で、努力されてきたのだと思うが、意外にビジネス目線での本はないので、馬鹿正直に時間のかかる統計の本に手を出すより全然仕事に活きると思う。

分析とは、なにか？
データから、現場が困っていることを改善する傾向を探り出し、現場の人たちの行動を変えて、成果に導くこと。あるいは、経営判断の一助になること。
現場の困りごとをよく確認し、現場が持っている経験と勘と度胸を聞き出すことも大切だ。前提や扱うデータが的外れでは、どんなに分析しても意味がない...続きを読む。
分析の価値は、「意思決定への寄与度」掛ける「意思決定の重要性」と定義している。
分析をすることで、ビジネス上でどんな成果が期待できるのかを意識できないといけない。
本書で、データ分析のプロフェッショナルがどんな人材なのかが学べる。

チームビルディングや仕事に対する姿勢がとても刺激になった。自分や組織ではなく会社を主語にして物事を考える、手段に固執してビジネスに貢献するという目的を見失わない、メンバーのモチベーションに対するアプローチの例等、ヒントをたくさんいただいた。
個人的には便利屋にならないというのが1番響いたかも…

フ...続きを読むォーワード型分析者:見つける力、解く力、使わせる力
3つのモチベーション:挑戦するモチベーション(やりたい、やるべき、やれるの合致)、壁を乗り越えるモチベーション、継続するモチベーション

元大阪ガス ビジネスアナリシスセンター所長の河本薫氏が、データ分析を成長させるノウハウを説明する本である。分析についての技術的な内容ではなく、データ分析組織の運営・成長がテーマである。前半は「データ分析組織を成功させる」、後半は「データ分析組織のリーダーとして人を育てる」を主題としている。データ分析...続きを読むに携わる人には、ぜひ一読を勧めたい。
製造業におけるデータ分析者には「見つける力」「解く力」「使わせる力」の３つが必要である。このうち、「解く力」について、昨今話題となっている技法を使うことに固執してしまうことがよくある。しかし、手法を使うことが目的となってはいけないと警笛を鳴らす。あくまで、会社に貢献することを目的としなければならない。また、私自身、社外との交流に対して積極的に参加することで、自分の実力を比較し、情報収集をしていかなければならないと思う。

著者のデータ分析者としての仕事の流儀がとても良く分かります。
分析するだけでは何の意味も持たず、それを現場でソリューションとして活用してもらわなくては意味がない。その為に「自分は何をして来たか」を書かれています。（これがそのまま「何をすべきか」ではない。答えを教えているわけではないと感じました。）
...続きを読む特に、社内スポンサーシップ制度については私自身の仕事経験から言ってもとても実感を持って学べました。
その他、データ分析におけるリーダーのあり方についても良く書かれています。

データ分析は何をすればいいのかではなく、何のためにあるのかを書いている本を探していたので、とても参考になった。データサイエンスによっていかにビジネス課題を解決するか、そのためにサイエンティストに必要とされる能力は何か、その能力を身につけるためにいかなる努力が必要なのかが書いてある。

アクションプラ...続きを読むンを考える。
■見つける力に関して
目的志向が私は弱い。これを上げるための本を見つけて読む。
またビジネスに関する勉強もする。現在関わるサービスはBtoCのアプリなので、マーケティングの勉強が必要か。顧客はどういうコンテクストでアプリを利用するか。
さらにビジネスにおける意思決定そのものについても勉強したい。ビジネスとはそもそも何かという勉強がしたい。ビジネスの目的とは何か。
■解く力について
どういうデータとプロセス(統計や機械学習)があるか知らなければ、アウトプットとしての分析課題を定義できない。そこでデータについては外部データやセンサーデータ含め情報を仕入れる。プロセスもまずは理解できるように勉強する。クラスタリングとかをちゃんと説明できるように。クラスタリングの仕方は調べればすぐわかるんだから。
■使わせる力について
ここが一番苦手。人と関わるのが苦手だから。コミュニケーションの課題は一体原因は何か自分でもわかってない。まず課題の定義から。過去の体験から分析してみる。
■仮説・課題発見力について
論理的にストーリーを描く力と右脳的ヒラメキの力はどちらもわたしには欠けている能力である。ストーリーは特に、ゴールを明確にする能力が欠けているからだろう。どちらも勉強が必要。学んだ知識を構造化できればストーリーだし、そこから暗黙知的に組み合わせれば右脳的ヒラメキである。

まとめる。
1.目的について学習する
→ビジネスそのものの目的、ユーザのニーズ＝マーケティング、意思決定など
2.データ分析について学習する
→世の中にあるデータ、社内にあるデータ、分析手法、統計(その手法は何を導くためにあるのか込みで)
3.コミュニケーションについて
→人嫌いの理由を自己分析
4.論理的思考とヒラメキ
→勉強あるのみだが、構造化する癖と組み合わせてヒラメク癖は本を読みながらできる。オリジナリティにもつながる。本の読み方から情報との向き合い方を勉強してもいいかも。例えばイメージ力、構造化、組み合わせ、批判、など。

著者は大阪ガスビジネスアナリシスセンター所長で、日経情報ストラテジーが選ぶデータサイエンティスト・オブ・ザ・イヤーを受賞。本書は、分析をテーマにして書かれているが、実際には仕事論だと思った。共感の連続だった。思っていること、考えていることを整理、代弁してくれた気がする。ウチの会社にもこういう人がいて...続きを読むくれたらと切に思う。

「X氏とY氏の成否を分けたのは何でしょうか？X氏は営業部で仕事をしており、身近にいる営業マンとのコミュニケーションを通して、『こういった顧客属性にはこのような商品が売れるのではないだろうか？』という仮説力、そして『その仮説が正しくても、施策として実行できなければ意味がない』という当事者意識を持っていたのです。」
「分析モデルは、所詮、現実を単純化かつ近似化したものに過ぎない、されど、現実のある特定の特徴について定量的な知見を与えてくれる。」
「データ分析でビジネスを変革していくサクセスストーリーは、このヒラメキが原点になります。でも、何もないところからヒラメキが生まれることはありません。日頃から、ビジネスに悩み、データに関心を持ち、データ分析を活用する機会を貪欲に探している、そういった土壌でヒラメキが生まれるのです。」
「私は、データ分析を意思決定に使う際に、『所詮』と『されど』の二つの言葉を胸に刻んでいます。データ分析で得られるのは、所詮、『連続性の世界』での解に過ぎない。されど、『連続性の世界』での解は、『不連続性の世界』においても何らかの手掛かりにはなります。」
「…誘惑に打ち勝てるのは、『自分が作った数字は経営を左右する』という責任感だけです。」

分析とは会社を主語にして現場に使われて役立つものであるという基本理念を説いた本。本当に目的なき・活用する工程まで設計できてない分析は多い。動物的に課題に反応して、オーダーがくるケースも多い。熟考不足。

ミッションに沿わないことは手を出さない。という意思が大事だと再確認できました。以下を意識していか...続きを読むに負け戦を避けるか。最初の判断が大事だと思います。

１．現場担当者の本気度が足りない
２．どれだけ頑張っても得られる効果が小さい
３．素晴らしい予測をしても行動できない

使われて・役立つ分析活動にするには、前提として担当者＝使う人・現場の責任者と共同で目的とアウトプットを設計して納得していることが必要だと思います。その共同作業をいかに最初に行えるか。高度なファシリテーション能力が必要になると思います。

大阪ガスの場合は、スポンサーシップ制度を導入して、現場担当者がノーリスクで依頼＝丸投げ・コミットしない状況を作らせない。予算を投じているからこそ、本気度もPJTへのコミット度も違う。そういうルール作りも必要だと思います。


「解く」までは進んでも、多くの場合は「使わせる」で止まるケースが多いと思います。その理由となる３つがわかりやすいです。

１．意思決定に役立たない
２．意思決定に役立つが使えない
３．意思決定に使えるのに現場に拒否される

２．に関して、結果責任と説明責任はトレードオフになっていること。精度を上げると予測ロジックがブラックボックス化して説明・解釈のしやすさが落ちる。説明責任を果たせない。この２つの責任を負う覚悟ができるか次第で使われるかは決まる。責任を果たす際にどちらを重視すべきかも、担当者次第なんだと思います（トレードオフなので両方一度に求められないので）

また、現場の方といかに心を開いて話しているか信頼を得ているかが使われるには大事。結局ミッションとかお題目とかルールとか強制力とかでは、その監視・強制力がなくなった瞬間に使われなくなるので、本質的に役立つことの理解促進とそれを実現するアウトプットが必要なんだと思います。そのためには、業務をまなび心を開く姿勢が大事だと思います。

あとはプロトタイプを作ってと価値に気づいてもらって納得の醸成すること。実際に使ってみないとだめなんだと思います。

さて、意思決定は選択肢が伴うので、選択肢が出せてない問題には分析は貢献しにくい。そもそもプロセス設計がされていない場合は意思決定ができない。業務設計の姿勢が大事だと思います。

最後に、納得できるストーリーとビジョンメイキング。そして、計画はリーダーの仕事。みんなで決めたら理想的だけれど、そこは独断のほうが良いんだと思います。リーダーは広告塔。リーダーが重しになってオーバーコミットしない。肝に命じようと思います。

全方向型のセンター型組織のあるべき姿。必ず現場にわたす。分析を持たないこと。

分析とは意思決定を変えるために行うもの。意思決定を変えられない・意思決定に繋がらない分析は無価値という根本的な考え方を、この本で初めて知覚した。分析者は意思決定問題にも取り組む必要がある。

担当業務の一つがデータ分析。色々刺さりまくったり、はっと気づかされたことを以下つらつらと。

・どんな分析をしたいという構想もなしに、手段に過ぎないITや分析手法に多額の投資をしてしまい、投資にあったデータ分析の成果を探すことに四苦八苦している企業が多い
・ITや分析手法はツール
・ITの恩恵により...続きを読む分析は理系の仕事ではなくなった
　文系→営業部より→現場に近い→仮説力＆当事者意識
・分析の価値＝意思決定の寄与度×意思決定の重要性
・方法論からの脱却
・意思決定者の責任（不確実性の軽視、分析への過剰な期待、結果への事前期待）

・見つける力（問題発見力）、解く力（分析力）、使わせる力（実行力）
・四つの問い
　１．数字にどこまで責任をとれるか？
　２．その数字から何がわかったか
　３．意思決定にどのように使えるのか
　４．ビジネスにどのくらい役立ったか
・分析者の心構え
　担当者とのコミュニケーション、整理整頓、なぜ、ビジュアル化
　懐疑的に、シンプルに、ざっくり計算、文章に書く、目的に立ち返る
・分析プロフェッショナル
・データサイエンティストワークショップ

分析プロジェクトを進めるあたって、持っておくべき心構えを説明している。分析手法を多く知るよりも、本書に記載されていることを常に念頭に置いて、分析に取り組むだけでアウトプットの質は大きく変わる。データ分析をこれから始めようとする人に、まず最初にお勧めしたい本。

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...続きを読む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。

間接部門で仕事している人は勿論、他部署とやり取りする業務に従事してる人なら、一回は感じたことがあるやり辛さ、温度差に「あるある」と思わされる。
分析と言うと、現状を数値化なりで可視化するイメージがあったが、それだけで終わらず意思決定が出来るところまで持っていくことが大事。言わんとすることは分かるが、...続きを読む実行できるかというと、すごく難しいことだと思う。
提案するだけでは読んで終わりになるデータも、依頼料を出す仕組みを作ると依頼側もペイできるように、真剣に向き合うようになる。その分責任も大きくなるが、今の会社に溢れている読まれもしない無駄な資料作成の業務が減っていく、もしくは報われる気がする。
著者が一つ一つ積み重ねてきたことが今活きているのだと思う。