「幸せはお金で買うことができない」……でも、今までとは異なるお金の使い方をすればどうだろう?　ハーバード大&UBC大の研究者が提案する「お金で幸せを買う」新しい方法。

キャリアの成功とは何だろうか。 キャリア形成コンサルタントの著者は、 次の3つが達成された状態だという。 すなわち、 （１）自分が職業人生で達成したい使命が明確になる、 （２）その使命の達成を自分の職業とできる、 （３）職業人生におけるコントロールを自分で握る、である。 そのために最も必要なのが、実はリーダーシップであると説く。

人類の生物学的進化は4～5万年前に終わったという従来の学説を否定して、1万年ほど前から人類の進化が加速していると論じた本。1万年ほど前に始まった農耕によって、大きな変化が起きた。人間はそれまでと違う食べ物を食べるようになり、新しい病気にさらされ、集団生活のしかたが変わり、人口が増大した。このような文化的な変化がヒトに自然選択の選択圧を加え、ヒトの心と体を遺伝的・生物学的にも変化させた。そうした遺伝的変化が今度は文化や歴史に重大な影響を及ぼした。人類史とは、生物学的変化と文化的変化がからまりあった、終わりなき舞踏のようなもの。著者らが「遺伝歴史学」と呼ぶアプローチに基づいて、人類史の謎を解き明かす。

教師、弁護士、会計士、医者、科学者、記者――。これまで人間にしかできないと思われていた知識労働者の仕事でも、もはや機械のほうが有能になっている。 あなたの仕事は機械に置き換えられてしまうのか？ そんなAI時代に、人間は、企業は、どう対応すべきか？ アナリティクス界の第一人者が教える スマートマシンの最前線、人間の強み、そして生き延びる道 AI時代に生き残れる仕事はこれだ！ ステップ・アップ――自動システムの上を行く仕事 ステップ・アサイド――機械にできない仕事 ステップ・イン――ビジネスと技術をつなぐ仕事 ステップ・ナロウリー――自動化されない仕事 ステップ・フォワード――新システムを生み出す仕事

いまやビジネスの世界では、「データ分析が競争を制す」と言われる時代。しかしその一方で、高い分析ソフトを買ったものの、宝の持ち腐れで終わっているという会社も少なくない。では、分析力を武器にできる会社は何が違うのか？　また分析力を武器にできる個人は何が違うのか？　第一人者が丁寧にその違いを解き明かす。（講談社現代新書）

イラク侵攻、サブプライム問題などは、つまるところ意思決定の失敗である。 多くの場合、意思決定は属人的であり、それゆえ偏見、不正確、非合理を伴う。 いま求められているのは、意思決定プロセスのリエンジニアリングであり、最先端の科学の成果を用いて、体系的なプロセスを再構築することである。 しかし残念ながら、科学的意思決定手法が数々開発されているにもかかわらず、これらを積極的に導入・実践している企業はきわめて少ない。 本書では、意思決定プロセスを改善する四つのステップについて解説し、シェブロン、EDS、スタンレーワークスなどの例を紹介する。 *『DIAMONDハーバード・ビジネス・レビュー(2010年3月号)』に掲載された論文を電子書籍化したものです。

データサイエンティストを目指す人、社内でデータ分析組織に携わる人、 これから同じような組織を作りたい人、イノベーションや業務改革を成功させたい人に！ 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」の初代受賞者である、大阪ガスの河本薫氏による待望の2冊目となる本。同氏が所長を務めるデータ分析組織「ビジネスアナリシスセンター」の生い立ちから数々の失敗、乗り越えてきた壁、そして分析組織のリーダーに求められる信念と行動を初告白します。 社内外の誰からも注目されていなかった無名のチームが、いかにして日本一有名なデータ分析組織に生まれ変われたのか。チームを率いる著者がこれまで語ることがなかった苦悩や挫折、そして、ある日突然有名になってからの状況の変化などを、余すところなく赤裸々につづった一冊です。 本書はデータ分析の手法の紹介にはフォーカスしていません。なぜなら著者は「データ分析は業務改革やイノベーションを実現するための手段の1つに過ぎない」と考えているからです。むしろ、チームのメンバーとデータ分析でイノベーションを起こすという「ミッション」を共有し、問題を解くことではなく会社に役立つことに価値を置く「カルチャー」を育み、社内の事業部門から「信頼（レピュテーション）」を勝ち取ってイノベーションを達成することがデータ分析組織の役割であり、責任範囲であるという持論を展開します。そのために必要なノウハウや社内での話の進め方、人の巻き込み方などの経験談をふんだんに盛り込みました。

データ分析を企業経営に活かすことの重要性を早くから説いてきた経営学者ダベンポート。インターネットと技術の発展により、「何でもデータが取れる」今、一般ビジネスパーソンも仕事でデータ分析を使わない手はない。自分で数字を計算・分析まではせずとも、分析手法や分析結果について分析専門家と議論できるようになるためのコツを3段階6ステップで解説する。 もう勘には頼らない! 超・文系でも分析力が身に付き、 データサイエンティストと仕事ができるようになる “アナリティクス界のドラッカー”が教える、 たった6ステップでできるデータ分析

よい意思決定の背後に何が行われていたかを描く12の物語。組織が適切な意思決定をするための重要な要因として、著者は「参加型の意思決定」「分析力」「組織の文化」「リーダーシップ」を挙げます。この四つを大枠にして、うまくいった意思決定の事例を物語ります。 世界最大級の投資信託会社のアナリストが当時人気のあったサブプライムローン債券を推奨しなかったのはなぜか? スペースシャトルの打ち上げを許可するべきか? 成長をめざして本気でホームランを狙うべきなのか?など。危機に直面してみんなが知恵を出し合い、力を合わせて困難を乗り越えてゆく、読後感のさわやかな一冊です。

アドバンストアナリティクスは、マーケティングやセールスをはじめ、さまざまな経営課題の解決に活用されている。ますます多くのデータが利用可能になり、分析の精度がさらに高まる中では、ビジネスアナリティクスにAI（人工知能）をどう取り入れるべきか、そこでは人間の判断をどこまで反映させるべきか、判断しなくてはならない。人間とAIの可能性を両者とも最大限に引き出し、最適な経営判断を下す方法を導き出すにはどうすればよいのか。本書では「記述的分析」「予測的分析」「処方的分析」というアナリティクスの3つのアプローチについて概説し、それぞれのトレードオフと制約について検証したうえで、経営課題に合わせた活用方法を論じる。 ＊『DIAMONDハーード・ビジネス・レビュー（2024年1月号）』に掲載された記事を電子書籍化したものです。

※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。 新卒者、転職者、失業者、定年後の再就職を目指す人、求職活動中のモチベーションを良好に保ちながら自己分析によって自分の適職を探す。 景気や社会情勢によって日本の雇用・転職事情も変化しています。3人に1人が非正規雇用者という今、自分の将来のための転職を考える人たちに向けた実践的職探しの一冊です。 ●著者プロフィール リチャード・N・ボウルズ 1927年ウィスコンシン州に生まれる。マサチューセッツ工科大学で化学工学を、ハーバード大学で物理を学ぶ。現代のキャリアカウンセリング分野の創設者として、多くのメディアでその功績を讃えられている。様々な職業を経験した後、雇用カウンセリングについて研究、その成果をまとめる形で1970年に自費出版された本書は、2013年までに改訂を重ね、現在累計全世界で1,000万部を突破。世界26カ国で翻訳出版されている。

高い金を払って新しい分析ソフトを入れたのに・・・ AIも導入したのに・・・・・ せっかくデータサイエンティストを雇ったのに・・・ ＤＸ推進部まで作ったのに・・・・ なぜ、組織が変わらず、ビジネスにも生かせないのか？ あなたの会社、勘違いしていませんか？ いまやどの企業でも、データドリブンで仕事を進める、組織を変えていくというのは大きな課題といっても過言ではない。データ基盤にも多くの投資。しかしそれで組織が変わり、ビジネスに役立っている企業はどれくらいあるだろう？　 社内外に何重にもそびえる壁をどのように乗り越え、あるいは壊して進んでいくのか？　 実際に変革を進めるキーパーソンたちに話を聞くことで見えてきたデータドリブン・カンパニーへの道。 著者は、かつて大阪ガス（株）ビジネスアナリシスセンターを率い、同センターを日本一有名なデータ分析組織につくりあげ「データサイエンティスト・オブ・ザ・イヤー」を受賞。現在は滋賀大学データサイエンス学部教授として、ビジネス・データサイエンティストを養成。 企業との連携も深い著者だからこそ生まれた日本企業の明日を照らすヒント満載の一冊。

いくらデータ収集のシステムや優秀なＡＩの専門家を入れても、それだけではビジネスには勝てない。国内のデータサイエンティストとして草分け的存在であり、大阪ガスのデータ分析専門組織を率いた筆者。現在は滋賀大学データサイエンス学部で教鞭をとり、約２５年かけてたどり着いたデータドリブン思考の重要性を示す

膨大なデータの分析に基づいて意思決定することが、あらゆる業界で進行している。分析力の生かし方は企業によってさまざまだ。分析力を競争優位の武器とする企業もある。そこまではいかなくても、もうすこし分析力を高めてもっとよい結果を出したいと考えている企業もある。金融危機で破綻した投資銀行のように、分析で失敗する企業もある。 前作『分析力を武器とする企業』が最も先端的な企業の事例を対象にしていたのに対して、本書は先端的な事例だけでなく、今まさに分析に取り組み始めたばかりの企業を含めて、どのようにして分析力を高めていくのが賢いアプローチなのかを論じている。

内向きな財務分析だけに統計を使う時代は終わり、先端的なデータ解析によって競争優位そのものを創り出す企業が登場してきた。 「本書は、分析力が競争優位になりつつある現象を取り上げた最初の本だと言える。データ分析力と競争優位に関して、コンセプトから実例まで、また経営陣が取り組むべき問題から現場での分析力の応用例まで、広く目配りした本はほかにないと自負している」(著者ら)。