内容紹介

【データに基づく議論・意思決定が生み出す競争戦略】

多くの企業がDXによる経営改革に取り組もうとするものの、道なかばにして担当チームの解散、プロジェクトの中止に追い込まれてきました。一方で、着々とビジネス環境をデジタル化し、データを活用してきた企業は、競合に対して優位性を発揮しています。両者が明らかに異なるのは「データをもとに意思決定できているか」どうかです。本書では、「データで話す組織」づくりを通じて、その先にあるDXを実現するための基礎を解説していきます。

競合への優位性を確立するために組織が持つ能力を「ケイパビリティ（capability）」と呼ぶことがあります。本書では、データを活用したいと考える組織が備えるべきケイパビリティを課題発見力、人材力、データ力、施策実行力の4つに整理して、それぞれ解説します。

また、一足飛びにAIやデータサイエンスに取り組んでも、基礎ができていない／用意ができていないために、うまくいかないことがあります。データ活用を考える組織はデジタル化、データ分析、AI・データサイエンスの3つのフェーズを一段ずつ越えていくことをおすすめします。

自社がどのような状態なのかを照らし合わせ、どのケイパビリティに取り組めば、次のフェーズに進むことができるかがわかります。他社との競争が続く中で、データの利活用を避けることはできません。本書を手に、一歩一歩着実にデータ活用による経営改革に踏み出してください。

■こんな方におすすめ

- 事業会社のDX・データ活用プロジェクトの担当者- 会社にデータドリブンな文化を持ち込みたい経営層・マネージャ層

■目次

第1章 データで話す組織づくり

　　本章に取り組むメリット

　　1-1 一歩ずつデータ活用力を上げる長期スパンでの文化醸成

　　1-2 「データで話す組織」を追求する戦略的意義

　　1-3 「データで話す組織」づくりのアプローチ

　　1-4 予算・リソースに応じたプロジェクトの進め方

　　1-5 データ活用による価値創出と継続の重要性

　　コラム タクシー業界でのデジタル化とデータ分析技術の活用

　　コラム ワークマンでのデータ活用の軌跡

第2章 現状把握とデジタル化

　　本章に取り組むメリット

　　2-1 社内業務の把握

　　2-2 意思決定プロセスの把握

　　2-3 事業課題の把握

　　2-4 アクションのための情報収集

　　2-5 情報システム部門の把握

　　2-6 ステークホルダーの把握

　　2-7 外部人材の活用

　　2-8 情報セキュリティの把握

　　2-9 社内システムの把握

　　2-10 データの把握

　　2-11 システムによる課題解決の実践

　　2-12 いつでも振り返れるように現状を整理

第3章 データ分析チームの組成

　　本章に取り組むメリット

　　3-1 分析テーマの選定

　　3-2 類似事例の調査と比較

　　3-3 ビジネスフレームワークの活用

　　3-4 データ分析チームを構成する人員

　　3-5 兼任担当者から専任へ

　　3-6 データ理解とデータ整備

　　3-7 定常モニタリングとBIツールの用途

　　3-8 データの伝え方

　　3-9 効果の計測

　　コラム データ分析組織の継続

　　コラム データ基盤の重要性

第4章 AI・データサイエンスの応用

　　本章に取り組むメリット

　　4-1 統計・AIモデルでできること

　　4-2 統計・AIモデルにおける課題設定

　　4-3 データ分析人材のスキルセットと獲得戦略

　　4-4 育成のためのしくみづくり

　　4-5 評価体系の構築

　　4-6 AI・統計モデルのためのデータ選定

　　4-7 モデルの評価

　　4-8 MLOps

　　コラム 中央集権型かデータの民主化か

付録A 分析テーマ集

付録B 参考書籍・Web資料

■著者プロフィール

大城 信晃：NOB DATA株式会社 代表取締役。データサイエンティスト協会九州支部 支部長。ヤフー(株)、DATUM STUDIO(株)、LINE Fukuoka(株)を経て2018年にNOB DATA(株)を福岡にて創業。2010年のデータサイエンスの黎明期から現在まで、ビジネスにおけるデータ活用を一貫して行っている。現在は主に地方のインフラ企業(電力・鉄道・通信、他)にてDX推進という文脈で各社に自走できる分析チームの立ち上げに関する伴走支援を、東京エリアを中心とする企業にてChatGPT等のLLM技術を応用したサービス開発・業務活用支援を行っている。著書：『AI・データ分析プロジェクトのすべて』（技術評論社）、データ分析失敗事例集（共立出版）、他２冊

油井 志郎：株式会社ししまろ CEO（代表取締役）。プライム上場企業にてソーシャルゲーム・広告データの分析業に従事し分析業界へ。 その後、データ分析専門のコンサル会社にてデータサイエンティストに転職し、AI開発、分析基盤構築、分析コンサル、数理予測モデリングを行いフリーランスを経て、2017年に株式会社ししまろを創業。金融、医療、製薬、製造メーカー、IT、観光、運送、小売などの様々なデータ分析・AI関連などの分析全般を伴走型で支援を行っている。著書：『AI・データ分析プロジェクトのすべて』（技術評論社）

小西 哲平：株式会社biomy 代表取締役社長。大阪大学大学院基礎工学研究科修了。NTTドコモ先進技術研究所にて、位置情報サービスの行動履歴やWeb履歴のデータ解析、AIによる動画像解析の研究/新規事業開発に従事。NTTドコモ退社後、ITベンチャー CTOなどとして複数の会社でデータ分析/AI開発を行い、株式会社biomyを創業。がん微小環境のAI解析を通して個別化医療の実現を目指す。秋田大学大学院医学系研究科博士課程(病理学)、理化学研究所に研究員としても在籍。著書：『AI・データ分析プロジェクトのすべて』（技術評論社）

伊藤 徹郎：Classi株式会社 プロダクト本部 本部長。徳島大学 デザイン型AI教育研究センター 客員准教授。大学卒業後、大手インターネット金融グループを経てデータ分析コンサルタントに従事し、様々な業界のデータ分析案件に携わる。その後、事業会社に転じ、レシピサービスや家計簿サービスの開発や分析、新規事業開発などに従事。現在はClassi株式会社にて、データ組織の立ち上げからエンジニア組織の統括。2023年8月よりプロダクト開発に関わるすべての職能を統括した部署の本部長に就任し、奮闘するかたわら、大学にも籍を置く。著書：『AI・データ分析プロジェクトのすべて』（技術評論社）、『実践的データ基盤への処方箋』（技術評論社）、データ分析失敗事例集（共立出版）など

落合 桂一：大手通信会社R&D部門　データサイエンティスト。東京大学大学院工学系研究科 特任助教。大学卒業後、大手通信会社でソーシャルメディアや位置情報のデータ分析に携わり、新技術の研究と実用化開発に従事。その後、業務に従事しながら2017年に東京大学大学院工学系研究科で博士（工学）を取得。現在は、同社で位置情報、端末ログなどのモバイル関連データに対する機械学習の応用に関する研究開発に従事。また、自らの経験を活かし大学で社会人ドクターの研究を指導。国際的なデータ分析コンペKDD Cupにおいて2019年の1位をはじめ複数回入賞。著書：「人工知能学大事典」分担執筆（共立出版）

宮田 和三郎：株式会社カホエンタープライズ CTO。大学卒業後、システム開発企業やDWHベンダーで、製造業や小売業を中心としたデータ利活用プロジェクトに携わる。その後、小売企業で分析基盤の構築やデータ教育などを通じて、データ利活用を推進。2017年からは現職にて、業種業態を問わず、様々な組織におけるデータ利活用の支援を行なっている。経営や組織の観点でのデータ利活用に深い興味を持ち、九州大学大学院経済学府では、「データ駆動型意思決定の推進/阻害要因」についての研究を実施。