河本薫のレビュー一覧

最強のデータ分析組織 なぜ大阪ガスは成功したのか

河本薫

社内組織の立ち上げにおける工夫は非常に参考になった。特に重要だと思った点は
①いかに事業部側を巻き込むか（現場を知らず机上で取り組むのではなく、入り込み現場とタッグ組んで取り組み、現場の課題感は解決策の筋の良さを高める）
②社内における組織の立ち位置（スポンサーシップ制度を取り、準独立採算制を敷いている）
③チームのミッション、評価対象を明確にする（社内イノベーションを起こすために、あくまで事業部に分析結果を使わせるところまでやり切る）


メモ
1章
・メンバー10人が3案件持ってる
・年齢層バラバラで若手は新卒配属で振り分けられるが、みな専門が分析ではない
→論理性さえあればできる
・見つける、解く、使わせるが揃わないと分析の価値発揮できない
・1日の半分は現場に出て、残りを分析に当てる
・ビジネスアナリシスセンターの取組が広がり、社内にデータ活用の風土が広がりリテラシーも向上
・研究所から本社に移動したことで事業部とのコミュニケーションが密に取れるようになった
・あくまでビジネスに活かしてこそなので、データアナリシスではなく、ビジネスアナリシスセンター（かつ、チームではなく、全社巻き込む意図でセンター）

2章
・事業者部門との連携
　見つける、解く、使わせる、いずれにおいても、現場を知る事業部門メンバーがいないと役に立つ分析ができない
（現場の課題感、解決策の妥当性、どう活用すべきかなど）

3章
・スポンサーシップ制度は社内で業務委託契約する制度
　分析組織が予算持ってると好き勝手に分析してしまい、事業に直結しない恐れがある
・最大の目的は、費用対効果を見極めること
　分析組織は分析の費用がわかる
　事業部はビジネス効果を予測し、ペイできるかを総合的に判断
・分析組織は独立採算制で、人件費などを他事業部から取らないと赤字になる（結果、人が減っても文句言えない）
　正確には、7割事業部から、3割はコーポレート予算
・予算不足でもある程度ディスカウントして対応できるのは社内ならでは（ただし、無料にはしない、責任感がなくなるから）
・コーポレート予算は、教育や新技術の活用などに充てるため必要予算を申請して承認降りたら使える

・分析しても、役に立たない、役に立つが中身見えず使えない、現場の反発に会うなどあるので、業務改革するまで立ち会う

・必要に応じて外部委託も活用

4章
・分析組織は事業部横断で取り組むため、特定の事業部だけで解決難しい課題でも、横断的な取組を支援して解決に繋げることができたりする
・部内の報告会や他事業での説明だけでなか、外部メディアに取り上げてもらうことで社内の認知度が高まり、依頼が増えた

5章
・成長を促す仕事の必要条件は、責任と成果が明確な仕事である

6章
・ビジネスアナリシスセンターのミッションは、データと分析力を武器に社内イノベーションを起こすこと
・ミッションに基づき評価されることも決まり、評価される取組はリーダーがしっかり褒め、ミッションが根付く（予算取れた、期待値超える分析結果出た、現場が分析結果を使ってくれる）（新しい分析手段を覚えた、などはミッションから外れてる）
・メンバー教育は、チームメンバーが講師になって色々教えたり、社外研修に出して刺激与えたり

7章
・イノベーションを成功させる鍵は、やるべき、やりたい、やれるの信念
　会社にとってやるべきだという強い信念
　どうしてもやりたいという想い
　頑張れば絶対できるという確信
・リーダーの鉄則は、どうすれば関係者全員を幸せにできるか、少なくとも不幸にはしない、でできるか
・リーダーとして大切にすることは、メンバーの人生を預かる責任と幸せにする使命感

会社を変える分析の力

河本薫

データ分析とはなんぞや、がとてもわかりやすく書かれていた。後半はデータ分析者に向けた内容なので少し読み飛ばしたが、前半はあらゆるビジネスマンに読んでほしい内容。DXとかいう言葉が流行る前の本なので、難しい単語もなく読みやすい。

データ分析・AIを実務に活かす データドリブン思考

河本薫

今まさにここにいるかのような例題に、
あと書きを見て納得。
データ分析はそれだけでは何も意味はない。
データが綺麗であること（最初が肝心）と、
何を解決したいのかで何を分析するかが変わる
と小さいながら声を上げてきた。
なぜ分析技術ばかり学ばせるのだろうかと。
業務も知らない人たちに何を分析させようとしているのかと。
小さな声だけどやはり引き続き伝えていこう。

最強のデータ分析組織 なぜ大阪ガスは成功したのか

河本薫

データ分析の組織論として非常に有益な本。企業のデータ分析者に必要な能力は、データ分析が役に立つ機会を「見つける」力、問題を「解く」力、データ分析から得られた結果を現場に「使わせる」力、というのが納得。
著者が18年かけて生み出した組織論は、テクノロジーの進化もあって少しは短縮できる部分もあるかもしれないけど、結局はその企業の組織のなかでどう位置付けをしていくか？だから跳び越えられる手順はないように思った。

データ分析・AIを実務に活かす データドリブン思考

河本薫

意思決定をどう活かしたいのかを6つの意思決定の類型に分け、それぞれの課題と課題解決パターンについて説明されている。
データ分析に何を使えば良いか、ではなく、現状、勘と経験で行なっているプロセスをどうデータ分析プロセスに置き換えて課題解決ができるのかを各失敗、成功例を元にみていくことで、分析をするだけでなくビジネスに活かすためのtipsが得られる。

データ分析・AIを実務に活かす データドリブン思考

河本薫

データ分析を業務に活用するとは、どういうことか。暗黙知で回っている現場の意思決定プロセスを形式知化しなければ、データ分析の活用はできない。また、どんなにいい分析をしても、業績に貢献しなければ意味がない。そのとおりだと得心した。意思決定プロセスの類型化もパワフル。
ケースで言いたいことを表している点は、最初はいいと思ったのだが、読んでいるうちにあまりにもなケースが却って読みづらく感じた。

データ分析・AIを実務に活かす データドリブン思考

河本薫

データ分析は直接課題を解決しない。まずは解決したい課題を明確に定義することが大事で、データ分析は課題を解決するための意思決定プロセスを改善するために使われるものであると述べられている。これはとても大事なことで、言われてみれば当然だが、多くの企業は課題を解決するためにすぐにデータ分析をはじめてしまい、ドツボにハマるケースが多いのではないかと思った。
とてもおもしろかったが、間に入ってくるケースという具体例がちょっと多くて読みづらかった。

会社を変える分析の力

河本薫

専門用語は特になく、データ分析に必要な心構えを分かりやすい言葉で丁寧に説明してくれている。

以下のように理解。

データ分析に数学的能力は不可欠ではない。
どれだけ意思決定に貢献できるかが大事。
即ち「見つける力」「解く力」「使わせる力」
→意思決定者と問題点を見つけ、適切な分析方法を選択し、意思決定に導くための論理的な説明をして、現場と協力して確実な効果を出す能力。

近年、分析力自体はコモディティ化しているので、これからアナリストとして活躍するには、いかに意思決定者と現場のビジネスマンとコミュニケーションをとっていくかの方が大事。

会社を変える分析の力

河本薫

2013年刊行。大阪ガスビジネスアナリシスセンター所長の河本薫さん著。

DXの流れの中で、スタート地点にすら立ててない弊社環境を鑑み、入門書として購入。
技術的なハウツーよりも、なぜデータ分析が大事か、その上での心構えは何かを中心に記載されており、今後学ぶ上での根幹になった。

データ分析の目的＝ビジネスに役に立つ＝意思決定に役立てること。
問題発見力→解く力→使わせる力というフローを意識すること。

小手先の技術や自己満ではなく、現場とのコミュニケーションを通して、如何に最適なものを責任もって作り出すか。
現場知を重視する弊社内にどう浸透させていくか心構えの一助になったように思う。

会社を変える分析の力

河本薫

企業内でデータ分析に携わる方は必携。
少し古い本ですが、日本企業が直面してる課題って、この時から変わってないですね。

会社を変える分析の力

河本薫

著者の講演を聞いて、感化されて購入した。
体験談がメインではあるが、データサイエンスを企業活動に活かすという面で参考になる。

最強のデータ分析組織 なぜ大阪ガスは成功したのか

河本薫

タイトルから想像するようなガチガチでサイバーなブレーン集団の話かと思いきや、典型的な日系企業でのWetな組織関係も含めた、非常に示唆に富んだ内容。逆に言えば終身雇用の思想がまだまだ残る日本でこそ評価される類いかも。

会社を変える分析の力

河本薫

どのようにデータ分析組織を作り上げていくべきか、クリアになりました。2013年出版の本とは驚きです。もうこれで回り道しなくて済むような気がしました(それぐらい参考になりました)。

会社を変える分析の力

河本薫

2013年にこの本を読んでおけば、もっと色々なことができていたという後悔。
2020年、データ、AIの時代の真っ只中で出会えて良かった。この時期だからこそ、本の中身が身近で、より理解できたと思う。

最強のデータ分析組織 なぜ大阪ガスは成功したのか

河本薫

データ分析自体の話は色々なところで聞きますが、組織作りの話はなかなか目にする機会が少ないので非常に参考になる内容だった。

組織作りは短期的に成果が出るものでなく、長期でやるべき事を明確にしながら継続していく事が大事なので、そのために大切なポイントが書いてありとても良かった。

最強のデータ分析組織 なぜ大阪ガスは成功したのか

河本薫

前半は大きな組織で分析サービスをどう提供しているかという話で参考になった。見つける、解く、使わせるという点を大事にしており、見つける・使わせるは事業部と一緒にビジネス力を発揮しなければならない、というのは身につまされた。
一方で後半はマインドセット、気をつけていることのような話が多く、あまり具体性が感じられずに参考にならないかなぁ、という印象・

最強のデータ分析組織 なぜ大阪ガスは成功したのか

河本薫

「見つける、解く、使わせる」の枠組みは、すごい腹に落ちた。kaggle的な「手法至上主義」だけだと、どうしても、現場の役に立つ解析になりにくい（そもそも、現場に理解してもらえないし）。

会社を変える分析の力

河本薫

事業会社でこういう形でデータ分析に関わっている人、かつ、時間をかけて成果を築いて行った人は、日本にはほぼいないと思うので、大変タメになりました。

考え方も自分とほぼ一緒。
私はデータアナリスト・データサイエンティストとして普段仕事してるけど、「解く」ことよりもビジネスでいかに「役に立つ」かを普段から考えてると、この本の内容はめちゃ腑に落ちるのが早い。

やっぱりそうだよね、と確認できました。

世の中にもっとこの考え方が流布してほしいものです。

最強のデータ分析組織 なぜ大阪ガスは成功したのか

河本薫

大阪ガスでデータアナリストとしてお仕事してた河本薫さんが、何を考えてデータ分析組織を率いていたか、その考え方が学べる本。

現在「AI」という言葉で持て囃されるずっと前から、18年間も携わってきた人の言葉だからこそ重みがある。

流行りに飛びつく人間こそ読むべき。
成果を出すまでにどれだけ時間がかかるかが理解できる。

読んだ後でできることは、できるだけ「早く始める」ことだけ。
同じくデータアナリストとして働く身としては、この本を経営層が読んで、少しでも日本社会（会社）が変わるきっかけになってほしいものである。

最強のデータ分析組織 なぜ大阪ガスは成功したのか

河本薫

データ分析について、古き良きにっぽんの大手企業でどう展開していくかという点が特に勉強になった。事業部横断的な、本部の新設管理部門の立ち居振る舞い方や、広く部課のマネジメントの方法論についての学びも得られる良著。