データ分析・AIを実務に活かす データドリブン思考

著者 : 河本薫

• ダイヤモンド社 (2022年1月12日発売)

作品紹介・あらすじ

データ収集システムやAI専門家が優秀でも、それだけではビジネスには勝てない。第一人者がデータドリブン思考の重要性を示す

感想・レビュー・書評

[ゆうだいさんの感想 · 2023年10月18日]

大阪ガスでデータ分析を手掛け、現在は滋賀大学教授となっている著者による、データ分析やAIを業務に活かすか？＝データドリブン思考についての1冊。
「企業とは判断と決定の生産工場であり、データ分析はその生産方法を改善する手段である」というのは非常に明快でわかりやすい考えだなと。また、超読みやすい…とまでは言えなかったですが、180ページ程度で端的に纏まった分量は、後述のように人を多少選ぶものの、悪くない本だと思いました。

仕事あるあるですが、「この作業をやった上で出てくるネタを、最後のアウトプットのどこにどう組み込む？」がイメージできてないと、途中の作業が無駄になったり、あるいは不必要に時間をかけすぎてしまったりしますね。
データ分析って、「へー、そうだったんだ」が強い分、「面白いコトわかって良かったよー、じゃーね！」になりがちで、前職でもどうマネタイズするのか頭を悩ませたコトがあります。
本著は、アウトプットを意識しながら課題を設定するコトの重要性が認識されています。コレは、おそらくタテワリが進んだ大企業だとハッとさせられる切り口になり、ベンチャーだと期待外れとか言われてしまう理由なのかもしれません。
純粋なデータ分析の本と言うよりは、サラリーマン組織の中で、成果を上げるためのデータの使い方や、思考の身に付け方を説いているので、ここは環境によって合う合わないがあるようにも感じました。
あと、部署的にも経営企画とかにハマる感じで、情シスではなさそうだなと。。そう思うと本著、ストライクゾーンが狭い本なのかもしれません。

しかし、大阪ガスってそんなデータ活用の先進企業だったんですね。。著者が経験を元に数冊出されているようなので、そっちから読んだ方が感覚は掴みやすいのかもと思いました。

[まつをさんの感想 · 2024年1月30日]

過去の本は実体験に基づく生きた経験や熱量から、データ分析を使って仕事を良くしていくということがどういうことか理解できる本でした。（モチベアップにも良い本でした）
この本は、よりハウツー的な色合いが濃く、データ分析に絡む課題解決の進め方を体系化されている本です。AIに無関係でも、課題解決が必要でそれにデータを活用できそうな方は一読すると良いと思います

[siinumaさんの感想 · 2023年12月16日]

河本さんの本は良いですね。
データ云々関係なく新入社員さんとか読んだ方が良いですよ。

[hillislandさんの感想 · 2023年6月13日]

データドリブンといいつつ、実際どう分析し行動へ繋げるのか、その入り口となる考え方など、改めて基本的なところを言語化されています。
現場から経営まで、今後データに基づく業務推進していくには初読本には大変良いのではないかと思います。
大変勉強になりました汗

[いちさんの感想 · 2024年4月16日]

事例があってケーススタディとして読むのには非常に有用である。
具体的な業務とデータ分析業務のはざまで、どのようなアプローチをとればいいかがリアリティをもって理解できる。ただし、新しさはあまりないように感じた。

[M. Nakamotoさんの感想 · 2024年3月9日]

周りの人にも読んでほしいと思うし、自分も理解するためにまた読みたい。データ解析を、やらないよりはやる方がマシ程度で手を出す人が多いので、それ以前に課題の質を上げるべきという視点には大いに頷ける。

[ごうごうさんの感想 · 2024年1月13日]

1章2章は現行業務に活かせまくり。
3章は自身なりの仮説を立てて、固めていく必要あり。やはり実践が課題。

[satomshrさんの感想 · 2023年7月9日]

判断の仕方・考え方の本である。「データドリブン」とあるが、データドリブンのために「判断の仕方」を掘り下げた本である。判断の仕方を意識しないと、せっかく集めたデータが役に立たない（よくある）し、一方でどうしても「暗黙知」に依存する判断もあることを解説している。

[ミケ@北陸さんの感想 · 2023年4月15日]

データ分析自体ではなく、その先にある意思決定プロセスこせボトルネックになり得るというところまでは体験上も共感するが、そこを越えるためにこれほどのノウハウを準備しているのかというのが、やはり尊敬。
困った時には読み返したい。

[とったすさんの感想 · 2023年2月16日]

意思決定プロセスの形式知化（言語化）というのが日本企業がデータ分析で乗り越えるべきいちばんの壁だと感じた。

マニュアルは社員の思考力を育てないものとして、
否定的に捉える風潮も感じるし。

変数を定義して数式化するのは日本企業は非常に弱いと思う。

しかし、分析を通じて解決策を見出すためには、形式化なくしては始まらないというのが本書の主張。

自分自身、日々の業務で具体的なKPI設定はしておらず、まずは施策を実施して結果を確認し、修正を加えるという手順で進めていた。

実施前のKPI設定を習慣化する必要があるし、
そのためには課題を明確に定義する必要がある。

設定の段階で広く解決すべき課題のアイデアを洗い出してから絞り込むことで、思い込みで突き進まないようにしたい。

著者プロフィール

大阪ガス情報通信部ビジネスアナリシスセンター所長。京都大学工学部数理工学科を卒業し、同大学大学院工学研究科応用システム科学専攻修了後、1991年に大阪ガス入社。2005年、大阪大学にて博士号(工学)を取得。この間、米国ローレンスバークレー国立研究所の客員研究員としてエネルギー消費データ分析に携わるなどの経験がある。2013年、「第１回 データサイエンティスト・オブ・ザ・イヤー」（日経情報ストラテジー）を受賞。著書に『会社を変える分析の力』（講談社現代新書）

「2014年 『真実を見抜く分析力』 で使われていた紹介文から引用しています。」