「キャリア自律」がうたわれる昨今においては、従来の終身雇用は崩壊の兆しをみせ「ジョブ型」の雇用慣行が定着化しつつある。そのような時代のなかで、従来型の指示系統やマネジメントスキルがゆきとどかなくなっている。 本書はそのような悩みを抱えるマネジメント層に「PROG」というテストツールを活用することでのマネジャーとメンバーの対話の活性化を促し、仕事へのつなげかたについて解説する。

ライフログとは、人間の行い（Life）をデジタルデータとして記録（Log）に残すこと。「人の記憶」には限界があるが、それがいまや技術革新によりライフログとして記録され代替されるようになりつつある。最近では人にまつわるライフログのみならず、モノ（マシン）にまつわるセンシングログ、その他データ（天候などの周辺環境など）も含めて「ビッグデータ」とされ、このビッグデータの活用が、企業戦略の根幹にも関わり始めている。

AI×5G時代の新しい顧客戦略モデルを全図解 「15のキーワード」と「50のソリューション(業種別・機能別)」で次世代モデルを提示 [15のキーワード(7つの主要コンセプトと8つの補完コンセプト)] ◎7つの主要コンセプト ・リアルタイムマッチング ・コラボレーション/シェアリング ・IoT/セルフ化による自動化 ・パーソナライズ/カスタマイゼーション ・ダイナミックな需要予測/プライシング ・MR化/ライブ化 ・OMOのレコメンデーション ◎8つの補完コンセプト ・XaaS ・X-Tech ・スコアリング/信用価値算定 ・アバター/エージェント化 ・マルチデバイス化 ・シームレス決済 ・スマートミラー活用 ・スマートシティ化

ポイント・会員制サービスの運営コンサルの第一人者による、初の入門書。 成熟社会になって、ポイント・会員制サービスの運用の成否がビジネスの成否を決める時代のノウハウを紹介する。 大企業のポイントや会員制サービスを紹介するだけでなく、これまで消費者向けのビジネスを行っていたが顧客情報を取得していなかった業種(例:出版業)や、中小企業(例:街の飲食店)が新たに会員制サービス(例:メルマガ配信)を行う場合の手順や方法論を詳しく解説する。 また、既に会員制サービスを提供している企業においては、会員情報の「ビッグデータ」の山から、データ分析ノウハウ・技術によって、”プラチナデータ”を抜き出すことで、会員をセグメント化し、ある層にターゲティングすることで、次の施策を効率的に打つ方法を紹介する。 【主な内容】 第1章　ポイント・会員制サービスの魅力 第2章　ポイントプログラムの特徴と最新事情 第3章　会員制サービスの特徴と最新事情 第4章　会員制サービスを新たに始める場合はどうする? 第5章　会員制サービスをすでに提供している場合はどうする? 第6章　ポイント・会員制サービスの課題と新たなビジネスの可能性

スマートフォン、電子マネー、NFCの融合で新しい成長領域が生まれる。 コンビニや自販機では電子マネーで「ピッ」と支払う客が増加中。 Facebookはスマホの位置情報と連動するクーポンの配信を開始。 グーグルのAndroidは全世界で利用できるモバイル決済に対応。 「うちの会社は関係ない」では、1年後には取り残される。 本書は2011年7月に発行した『スマートマネー経済圏』に一部修正を加えた新版です。 変更点は、電子マネー関連の最新データを追加し、過去のデータを修正したこと、旧版発行後に明らかになったスマートマネー関連のニュースをふまえた記述を追加したこと、などです。

平成23年度から大学等でキャリアガイダンスが義務化される。キャリアセンターに求められている役割や、実践のノウハウなどを簡潔にまとめた1冊。大学関係者必読の書。

※この電子書籍は固定レイアウト型で配信されております。固定レイアウト型は文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 どこへ行っても 通用する 一生もののスキル！ 【基本】＋【図解】＋【事例】で１つずつ丁寧に解説！ さまざまなシーンで活用できます。 ・アイデア創出 ・リサーチ ・消費者行動分析 ・市場分析 ・マーケティング ・商品企画／サービス企画 ・新規事業開発 ・プレゼンテーション ・改善 ・丁寧でやさしい「基本解説」 ・理解が進む「図解」も多数掲載 ・「豊富な事例」で先人の成功パターンを確認できる ※カバー画像が異なる場合があります。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 ベイジアンネットワークの知識と実践がわかる ベイジアンネットワークは因果関係を確率によって表示したグラフネットワークで、原因と結果の関係性を数値的に、またグラフィカルに示すことができるため、近年注目されています。 本書ではベイジアンネットワークの基本的な知識と、実際に実務の現場でどのようにベイジアンネットワークが使われているかの実践例を説明します。BayoLinkSというソフトウェア（体験版）を用いた実際の分析方法も紹介しています。 〈執筆者一覧〉（五十音順） 小野　義之 北村　章 阪井　尚樹 佐藤　雅哉 鈴木　聖一 野守　耕爾 本村　陽一 安松　健 株式会社NTTデータ数理システム 第1章　機械学習（AI技術）を使うと何がいいのか 第2章　ベイジアンネットワークとは何か 第3章　BayoLinkSでベイジアンネットワークを体験する 第4章　思考力を拡張させるベイジアンネットワーク 第5章　ID-POS データとベイジアンネットワークによる顧客行動分析 第6章　因果連鎖分析とベイジアンネットワーク 第7章　テキストデータにおけるベイジアンネットワークの適用 第8章　ベイジアンネットワークと予測モデル化によるデータアクティベーション 第9章　医療分野におけるベイジアンネットワークの応用 第10章　ベイジアンネットワークによる製造情報学の実現 第11章　ベイジアンネットワークの理論 第12章　ベイジアンネットワークの応用

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 民事裁判におけるIT化法案（「民事訴訟法等の一部を改正する法律」）が成立したことをきっかけに、IT技術および人工知能技術の導入が急速に発展してきている。 本書ではまず第1部で「人工知能と法」分野の歴史、次に法律における推論についての基礎的な知識を説明する。第2部では法律への具体的な人工知能の技術の詳細について紹介を行っている。現在の法学に対する人工知能の到達点と、今後の日本の社会像が見えてくる充実の一冊。