「日経情報ストラテジー」専門記者のデータ分析経営レポート(1) 本書の平均読了時間約18分(約11,000字) 　スーパーやホームセンター、作業服販売店などをチェーン展開するベイシアグループ。 　消費増税や円安という逆風が吹くにもかかわらず、好調を維持し、売上高1兆円に迫る。そんな知られざる流通優等生が最新IT(情報技術)を導入し、安さに磨きをかけている。 　SCM、IoT(モノのインターネット)、アナリティクスを武器に、国内市場を深耕する。ITを使ってヒト・モノ・カネを最適化する挑戦を紹介する。 ※本書は日経情報ストラテジー2015年2月号の特集記事「知られざる流通優等生」をスマホ向けに再構成したものです。 【目次】 PART1 「激安」の実現に最新ITフル活用 PART2 カインズ:モノの一生を管理する データ駆動会議で人気PBを連発 PART3 ベイシア:カネにまつわる無駄を省く IoTで混雑予測、レジ待ち撲滅 PART4 ワークマン:ヒトの問題解決力を磨く 店舗指導員がデータ分析官

あいまいさになりがちなソフトウエアの見積もり技術に焦点を当てた一冊。「エンジニアリング」と「マネジメント」の観点から、合理的・論理的に見積もる方法を解説する。規模、工数、期間、コスト、価格など、ソフトウエア開発に関するあらゆる見積もりの手順や技法を体系的に紹介。見積書の具体的なサンプルを収録するほか、見積もり査定の手順を解説する。「プロジェクトの成否は開発前の見積もりで5～8割が決まる」と言われるだけに、見積もりを作成するプロジェクトマネジャーやITエンジニア、営業担当者をはじめ、見積もりを精査するユーザー企業の担当者の方にも参考になる。

「日経情報ストラテジー」専門記者のデータ分析経営レポート(6) 本書の平均読了時間約28分(約16,600字) 　ほぼ無人の工場で、ベテランのノウハウを取り込んだロボットが動く。機械に取り付けたセンサーが、故障予測のデータを発する─。 　“製造ビッグデータ”を活用し、現場が大きく変わり始めた。第4次産業革命「インダストリー4.0」は既に現実のものとなりつつある。 　機械とヒトの関係はビッグデータを挟んでどう変わるのか。東芝、パナソニックなどの先進事例から製造業の未来を探る。 ※本書は日経情報ストラテジー2014年9月号の特集記事「製造ビッグデータで現場が変わる」をスマホ向けに再構成したものです。 【目次】 世界で勝つ工場のビッグデータ戦略　東芝 動くカメラで行動データを収集　パナソニック、森永製菓 センサーの“声”を読み取るIoT　東芝機械、オムロン、三菱電機、ジヤトコ 設計暗黙知を“業務地図”で浮き彫りに　LIXIL SCMのムダ、一気通貫で洗い出す　富士ゼロックス、カシオ計算機 手作りITでジャスト・イン・タイム　ホシザキ電機 BIで管理業務をラクラク見える化　リコー

顧客、チーム、組織をどう動かすか。 システム構築プロジェクトの成否を左右する 現場リーダーの最重要スキルが身につく1冊 プロジェクトとは、さまざまな背景や考え方、利害を持った人々が集まり、 ひとつの成果を生み出そうとする取り組みです。 チームやステークホルダーと関わり、ベクトルを合わせ、ゴールまで導くナビゲーター、 それが、プロジェクトリーダーの役割です。 人に関わること、「調整」することこそが最重要任務なのです。 成果を上げるプロジェクトリーダーは、このことをよく知っています。 この本は、「メンバーをうまくマネジメントできない」「顧客とうまく関係が作れない」 「組織の中で上下に挟まれて身動きがとれない」そんな悩みを持つプロジェクトリーダーが、 調整力を発揮してプロジェクトをうまく進められるようになるための本です。 筆者が、プロジェクトにおけるいくつもの“修羅場”を 乗り越えた経験から得たノウハウを丁寧に解説します。

2011年3月11日の東日本大震災の直後に起きたみずほ銀行のシステム障害。2002年の経営統合直後に続く二度目の大規模システム障害は何故起きたのか? 　20年以上にわたって「動かないコンピュータ」を追い続けてきた日経コンピュータ編集部が関係者に徹底取材。義援金の振り込み集中が大規模障害につながるプロセスを平易に解き明かすとともに、失敗が繰り返される真因に迫ります。 　金融分野のみならず、障害が深刻な信用失墜/損失につながるミッションクリティカルシステムに携わるすべてのビジネスパーソン必読の一冊です。

『人工知能(AI)ビジネス』といわれてもピンとこないかもしれませんが、すでに世界のトップ企業は、想像をはるかに超えるスピードで技術を磨き、新たなビジネスモデルの構築に邁進しています。例えば、Googleの「Google CAR」「Project Brillo」など、世界では様々な人工知能ビジネスが生まれてきているのです。 本書では、世界のトップを走る52社の人工知能ビジネス戦略をまとめています。 ＜目次＞ 第1章　人工知能ビジネスの全体像をつかむ 第2章　農業 　2-1　農業領域のバリューチェーン 　2-2　農業領域の主要企業１　Monsanto社 　2-3　農業領域の主要企業２　DuPont社 　2-4　農業領域の注目企業 第3章　ものづくり 　3-1　ものづくり領域のバリューチェーン 　3-2　ものづくり領域の主要企業１　GE社 　3-3　ものづくり領域の主要企業２　Siemens社 　3-4　ものづくり領域の注目企業 第4章　自動車 　4-1　自動車領域のバリューチェーン 　4-2　自動車領域の主要企業１　Google社 　4-3　自動車領域の主要企業２　Daimler社 　4-4　自動車領域の注目企業 第5章　住宅 　5-1　住宅領域のバリューチェーン 　5-2　住宅領域の主要企業１　Google社 　5-3　住宅領域の主要企業２　Haier Asia社 　5-4　住宅領域の注目企業 第6章　医療 　6-1　医療領域のバリューチェーン 　6-2　医療領域の主要企業１　IBM社 　6-3　医療領域の主要企業２　Google社 　6-4　医療領域の注目企業

“ビッグデータの分析官"として注目を浴びる、いま最もセクシーな職業、データサイエンティスト。 「21世紀で最も魅力的な職業」として注目を浴び、「データを分析して業務を変革し、社内にイノベーションを起こす人材」と定義されていますが、これだけではなかなか実体をつかみにくいかもしれません。そこで本書は、データサイエンティストの実態に迫ります。 　この新たな人材像とこれからのデータ活用を提示する本書は、データサイエンスのスキルに関心があるビジネスパーソンはもちろん、「経験・努力・勘・根性」に基づくオペレーションの品質を高めたい経営層や管理職に役立つ情報が満載です。 『データ・サイエンティストに学ぶ「分析力」』(日経BP社)の著者で、世界で最も 有名なデータサイエンティストでもあるディミトリ・マークス氏に単独インタビュー。さらにJALや楽天、花王、東芝、大阪ガスなど日本の著名企業で働くデータサイエンティスト10人の仕事ぶりを紹介。 また、データを経営強化にどう生かすかについては、スターバックスやプロクター・アンド・ギャンブル(P&G)、アメリカン・エキスプレス、キリンビール、日東電工、日清食品、ファンケルなど国内外約20社の実態に迫ります。 　日産自動車やホンダ、ファミリーマート、ニトリ、ホンダなど国内大手10社の経営トップ/経営幹部からは、データサイエンティスト/データ分析に期待する声を集めました。

「ITの一分野である企業ネットワークの仕事を現場の第一線で30年近くやっている。言いたいことを言い、やりたいことをやっているのでいつも楽しい」。こう語る筆者は「IT人材は、もっと自分を前面に出すべきだ」と提言する。 　20代、30代の若手にはITの仕事を楽しみ面白がるためのヒントを、40代、50代は元気になれるエピソードを。そんな筆者の論考を選りすぐって加筆再構成し、エピソード４篇を書き下ろした。 ＜目次＞ 第1章　営業編 　【エピソード１】「提案はできません」から始まった東京ガス・IP電話プロジェクト 　1 「バトル」を勝ち抜く営業に必要なもの 　2 「電話」で10億円の受注を決める法　ほか 第2章　プレゼン編 　【エピソード２】プレゼンで一番大切なことを分かっていますか？ 　5 プレゼンに「点数」をつけられて分かったこと 　7 あなた、「スライド依存症」では？　ほか 第3章　プロマネ編 　【エピソード３】プロマネで大失敗、部長から課長へ降格 　12 プロマネ初心者のための「線表」入門 　20「進捗率」ではできないプロジェクト管理　ほか 第4章　企画提案編 　【エピソード４】アイデアはお金も時間もかからない、提案の決め手 　21 格安SIM＋閉域モバイル網で高品質なスマホ内線 　23 スマホがパソコンに代わる日　ほか

「日経情報ストラテジー」専門記者のデータ分析経営レポート(10) 本書の平均読了時間約17分(約10,400字) 　「データ分析の仕事は専門家の仕事」と思ったら大間違いだ。 　企業でパソコン1人1台体制が進んだその昔、ITリテラシーの重要性が叫ばれた。パソコン操作を他人任せにせず、自分で使いこなせるようになることが課せられた。 　それと同じことだ。今やデータを仕事に上手に生かすための基本的な素養「データリテラシー」を身に付けることが、ビジネスパーソンの“必修科目”になった。 　企業は、普通の社員がデータを分析し、仕事で成果を出せるようにするための工夫を凝らす必要がある。ただし、高度な分析スキルは不要だ。統計学や分析手法などの基本を教えれば十分。既に実践している企業の取り組みなどから、7つの決め技を紹介しよう。 ※本書は日経情報ストラテジー2014年5月号の特集記事「高めよう!データリテラシー」をスマホ向けに再構成したものです。 【目次】 決め技1 プロを招き少数制集団指導 演習形式で統計学を教える 決め技2 需要予測はITにお任せ 現場に提供するデータを絞る 決め技3 情報共有インフラが要 検索性を高める工夫を 決め技4 エクセルの基本を改めて学ぶ スキルの“ばらつき”をなくす 決め技5 簡単分析ツールを積極活用 知名度なんて気にしない 決め技6 データ項目を統一しよう 事前準備の重要性を“実感” 決め技7 外部のサービスを上手に使う 丸投げと過剰な期待は禁物

「日経情報ストラテジー」専門記者のデータ分析経営レポート(9) 本書の平均読了時間約30分(約17,700字) 　東京・銀座の和食店、がんこ銀座四丁目店。街の喧騒から隔離されたこのくつろぎ空間は、会食の場としての人気が高い。 　実はこの空間が、過去数回にわたり工学的アプローチによる“おもてなし研究のフィールド”になったことをご存じだろうか。 　商談にかかわる会食でも利用されるこの場で、十分な接客ができているのか─。それをつかむため“仲居さん”にセンサーを付け、行動を分析。 　改善の結果、おもてなしのレベルと売り上げを高める成果を出した。担い手は、ITを駆使して顧客満足を高める“グロースハッカー”だ。様々な場でおもてなしのレベルアップを図る取り組みの今を追った。 ※本書は日経情報ストラテジー2014年6月号の特集記事「おもてなしを科学する」をスマホ向けに再構成したものです。 【目次】 星野リゾート、次の一手　高級旅館のおもてなしを“工学”する さらば、真心オンリーの接客スタイル　“仲居センサー”で和食店を変革 知られざる日本人グロースハッカーの躍進　A/Bテストで数億円の増収へ “おもてなしハードウエア”を作ろう　中年男性が乙女心をつかむ テキストマイニングで店舗を強化　おもてなし専門組織がけん引 顧客満足度トップ企業に学ぶ　“気配りオペレーター”が提案営業 おもてなし、5つの心得　顧客になりきって“旅”をしよう

「日経情報ストラテジー」専門記者のデータ分析経営レポート(8) 本書の平均読了時間約32分(約19,300字) 　統計学やツールの進化で、企業は先を見通せるようになってきた。蓄積したビッグデータを分析すると、稼げる“解”が浮かび上がる。他社よりも早く手を打つことで、企業は競争を有利に進められる。「予測必中」のデータ経営に挑む16社に“未来”の作り方を学ぼう。 ※本書は日経情報ストラテジー2014年7月号の特集記事「予測必中のデータ経営」をスマホ向けに再構成したものです。 【目次】 “先行き不透明”なんてウソ　ATMも結婚式場も今や予測で動く 「位置情報」で稼ぐ　地図や画像で「街の変化」を予見 「A/Bテスト」で稼ぐ　選択の連続で“正解”に迫る 「数理モデル」で稼ぐ　人手では困難な組み合わせを計算 「パターン抽出」で稼ぐ　実績で先の道筋をつけリスク回避

「日経情報ストラテジー」専門記者のデータ分析経営レポート(7) 本書の平均読了時間約13分(約7,900字) 　店舗やEC(電子商取引)サイト、ソーシャルメディアなどの顧客接点を統合し、顧客の利便性と購買体験の質を高める「オムニチャネル」。 　成果を上げているのが、「無印良品」を展開する良品計画だ。 　業績好調の同社は総仕上げとして、スマートフォンアプリ「MUJI passport」を投入。店舗とネットをつなぐ武器として活用する。 　その基盤となるのが「グローバルMDシステム」だ。ネット事業とシステム戦略の責任者への取材を通して、無印良品の強さの本質を掘り下げる。 ※本書は日経情報ストラテジー2014年8月号の特集記事「無印良品 最強のオムニチャネル経営」をスマホ向けに再構成したものです。 【目次】 PART1 MUJIファンのカスタマージャーニー PART2 MUJI passportで店舗に誘う ～客単価は2倍に、顧客の行動と時間が初めて見えた～ PART3 オムニチャネルの基盤が完成 ～世界共通のグローバルMDシステムが下支え～

「日経情報ストラテジー」専門記者のデータ分析経営レポート(5) 本書の平均読了時間約13分(約8,000字) 　「花王製品ビギナーの顧客に対して、青枠内にある商品の併買を促す」「長年花王製品を愛用するマイスター顧客を、赤枠内の商品に誘導」─。60インチ型4Kディスプレイ9面の“ビッグスクリーン”に、花王の商品陳列棚が原寸大で鮮明に映し出される。花王カスタマーマーケティングの担当者は、取引先企業の幹部と、現場にいる感覚で販売戦略を練っている。 　ビッグスクリーンによる会議の特徴は、紙に印刷した資料にはない“没入感”。この感覚を戦略立案や企画検討に生かす企業が続々と登場している。売り上げ倍増の成果を出すケースもある。 　BIツールを会議に持ち込むケースと、“データドリブン会議”の解説とともに、ビッグスクリーン会議の威力を見ていこう。 ※本書は日経情報ストラテジー2014年10月号の特集記事「ビッグスクリーン会議始動」をスマホ向けに再構成したものです。 【目次】 PART1 60インチ9面でリアルに販促検討　花王 PART2 医師の思い引き出し売上高2倍　セントラルユニ PART3 3次元チェックで設計負担半減　大林組 PART4 分析ツール活用　大同火災、ゴルフダイジェスト・オンライン、アルケア

「日経情報ストラテジー」専門記者のデータ分析経営レポート(4) 本書の平均読了時間約32分(約18,900字) 　「イノベーションを起こせ!」。多くの企業では今、トップの大号令が響き渡っている。だがちょっと待ってほしい。 　そもそもあなたの会社には、イノベーションを生み出せる土壌が整っているのだろうか。 　一口にイノベーションと言っても、新規事業開発と既存事業の変革の大きく2つに分かれる。どちらにしても、新しいことに取り組める人材は、社内の“異端児”であることが多い。 　人とは違う発想ができ、しかも行動に移せるからこそイノベーションは起きる。本書ではそうした突き抜けた人材を「異能ベーター」と呼ぶ。 ※本書は日経情報ストラテジー2014年11月号の特集記事「異能ベーターの条件」をスマホ向けに再構成したものです。 【目次】 PART1 ネスレ日本の“発明” 社内転職で退路断ち、オフィス行脚 PART2 トヨタが農業の驚き 現地現物で汗かくのは水田も同じ PART3 DeNAがDNA検査 強烈な個人体験が第2創業の情熱に PART4 カルビーが百貨店ポテチ 開発素人を隠さず、流通のプロに聞く PART5 InnovationCafeの発起人 データサイエンティストの次が見えた PART6 ここにもいた企業内イノベーター データ分析は現場の意識を変えられる

「日経情報ストラテジー」専門記者のデータ分析経営レポート(3) 本書の平均読了時間約43分(約25,900字) 　データを分析すると意外な事実が分かってくる。そんな発見を50個集めてみた。消費者の深層心理や行動をあぶり出し、人生の転機を左右する発見を紹介する。 　常識を覆す大発見もあれば、ちょっとしたトリビアもある。大事なのは、「そうなんだ」で終わらず、結果を基に行動を起こすこと。それが分析から収益を生み出す第一歩なのだ。 ※本書は日経情報ストラテジー2014年12月号の特集記事「分析が生んだ発見50」をスマホ向けに再構成したものです。 【目次】 巨大ECサイト編 発見1 お笑いDVDが売れると景気上昇(楽天) 発見2 AKB48のCDは予測不可(楽天) 料理レシピ編 発見6 「八丁味噌」の検索頻度が一番高いエリアは首都圏(クックパッド) 発見7 「桃」と組み合わせて食べるのは「モッツァレラ」(クックパッド) 深層心理編 発見10 20代男子はダメになりたい(良品計画) 発見11 料理上手の動く幅は30センチ(LIXIL) 消費者行動編 発見15 女子は秋、旅をする(日本航空) 発見16 無印良品は、実はカレー屋さんでした(良品計画) 価値観・トレンド編 発見30 日本人の半数が「先物買い」好き(アビームコンサルティング) 人生の転機・くらし編 発見34 結婚:挙式満足度は当日より準備期間で(エスクリ) ネット利用編 発見42 検索窓を1ピクセル太らせ5億円増(ヤフー) アミューズメント編 発見47 アイドル人気凋落は書き込みで占う(ルグラン)　ほか

日経情報ストラテジー編集部が2013年から2014年初めにかけて総力を挙げて取材した、データ経営、データサイエンティスト関連の報道記事を編集・改訂して、この1冊に凝縮しました。データ活用事例をお探しの方には必携の1冊。 　花王のデータサイエンティスト集団の働きぶりや、取り組みの工夫点。データ分析官として働く様々な企業の女性社員の活躍ぶり。花王とセコム、ゼンリンの経営トップが語る、データ活用を牽引するリーダーの心構え。著名データサイエンティストの素顔。データ分析で成果を上げているソフトバンクやチュチュアンナ、米P&G、米GEなどの事例を紹介していきます。 　分析結果の効果的なプレゼン技法や、変革にデータ分析を生かすためのポイント、データ分析ツールの賢い選び方、ニューデータの獲得の方法などの解説記事も掲載。

「ビッグデータ」が注目を集めている。その一方で、販売履歴や位置情報、閲覧履歴といった個人に関わる情報が収集・蓄積・分析され、企業活動などに利用されることに対して、漠然とした不安を抱く個人も少なくない。その不安が噴出したのが2013年の初夏から秋にかけて起こった「Suica履歴販売」騒動だ。JR東日本が交通系ICカード「Suica」の乗降履歴データを匿名化した上で外販すると発表したところ、一部の利用者が猛反発。JR東日本は計画の修整に追い込まれた。 　この騒動を機に、国内では個人情報にかかわるビッグデータ活用に及び腰になった企業も多い。だが、冷静に検証すると、JR東日本のケースに手続き上の失策があったのは明らか。落とし穴の場所を熟知して、余裕をもって回避すれば、ビッグデータ活用の道は必ず開ける。 　この電子書籍は日経コンピュータでビッグデータ活用について提言し、好評を博した記事をまとめた1冊。2部構成で、プライバシーに配慮したビッグデータ活用のあり方を探る。まず第1部では、「Suica履歴販売」騒動を改めて検証する。JR東日本はどこで間違ったのか、トヨタ自動車、NTTドコモ、ソニーといった先進企業はどのようにプライバシーに配慮しているのかを紹介する。 　続けて第2部ではシグマクシスのコンサルタントがビッグデータの活用を推進するための適切なマネジメント体制を解説する。ビッグデータでサービスの質を高め、新たなサービスを生み出す一助にしてほしい。