橋本大也のレビュー一覧
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Posted by ブクログ
ネタバレ【自分メモ】
ハルシネーション→AIの見る妄想幻覚
ユーザーにもハルシネーションを認識できる知識が必要、
・調査
・考えてもらう
・要約
・分類整理 分類精度が悪いと感じたらWEBを調べながら分類してと指示すると精度上がることがある
・シュミレーションをしてもらう
・ブレインストーミング(→マインドマップ形式に)
複数の人格になって議論させることもできる
・企画書、プレゼン資料を作ってもらう
・説明する内容を作ってもらう難しい話題をわかりやすく説得力のある形で説明するには例え話が有効
・発言内容をチェックしてもらう→修正を例で示してもらう対策が立てられる
・データ分析を手伝ってもらう
・可視化を手伝ってもらう、統計データの分析をしたりその結果をまとめたりするのも得意
理由を考察して、解説レポート作成してもらう
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Posted by ブクログ
・”知的生産”の定義を考えさせられる「知的仕事人＜知的生産」に内包される？
・ヤフー社員がデータを使って行っていること：「最適化」レコメンデーションの質を上げる。
→我々は？データを使って何を行うのだ？
□集計の業務効率化（達成した）
□状況の把握、客観的に伝えられる指標をもつ（取組み中）
□サービスの改善に繋げる（まだ先）
自分（我々：ポイントグループ）の現段階：ビッグデータの活用方法を定められていない
・ヤフーの収入源：広告
■我々の収入源はどこか？
□自治体、加盟店
→彼らに価値を伝えることが「サービスの改善」
・ソフトバンクには「どうやったらできるか」が、まずある。そのために数字を使って考える
※「やらないため」のデータ分析はない、という文脈
・Power of Local
ローカルもスモールもデータドリブンの時代
（飲食：食べログ、ぐるなび）ローカル、スモールに寄り添いデータの力を活かすのが我々の”価値観”ではないか
→データは恐ろしいものではない、便益であると伝えることも使命。ラストワンマイル
【データの扱い方】
・認知バイアス「スロヴィックのリスト」過大評価を誘発する
・ソフトバンクが使うツール
SPSS,Excel +プレゼンテーションスキル「伝えたいことを理路整然と」
【データサイエンティストとして】
・インプットは、量がものを言う部分は事実ある
「日頃から浴びるほどデータに触れているから発見できるものもある」 -
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Posted by ブクログ
ここ最近“データサイエンティスト”という言葉をよく耳にします。
誰が仕掛け人なのかわかりませんが、なかなかに興味深いレイヤの仕事かなと。
“データサイエンティストの仕事とは「ツールを駆使して大規模データを分析し、
ビジネスの課題を発見して、その解決に向けて創造的な提案を行うこと」”
とり上げられている事例がソフトバンク系のものが多いので、
ある種の販促本（便乗本？）とも思いますが、わかりやすかったです。
“（データサイエンティストは）統計学×IT（情報技術）×ビジネス
の領域横断のクロス人材である”
個人的には非常に興味深いですね、、ふとジョブズの言葉を思い出しました。
「人文科学と技術の交差点で生きるのが好きなんだ」、との。
“データサイエンティストに期待される役割は、
分析そのものというよりも、その先にある課題解決”
いわゆる“ICT技術”はやはりツールでしかなく、
期待されているのはその先の、実践を伴う課題解決なのでしょう。
“情報”に対してどう向き合っていこうかは、最近のテーマでもあるので、
なかなかに考えさせられる概念でもありました、、やはり潮時かな、とも。
サラッと読めますので、自分なりの視座を確認する意味合いでもいいかもです。 -
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Posted by ブクログ
友人に進められた本。
ビッグデータは今後のキーワードとなる。
他のビッグデータの本を読んだが、素人の自分には少し難しかった。
この本は、それを扱うデータサイエンティストについて、その思考過程や今後のビジネスでのわかりやすく書かれている。
ビッグデータを扱うとなると統計やITに精通できれば可能のように思えるがそれだけでは不十分である。それ以上に問題を発見し解決する力や創造的な提案を行う力も必要であることが具体例を挙げて説明してある。
21世紀でもっとも魅力的な職業といわれているデータサイエンティストはまだ定義すらはっきりしていないような新しい分野でもあり可能性を秘めていることがよく理解できた。
すすめてくれた友人は博識で本についても詳しい。
今後、読書メンターとなりそうだ。 -