日産で学んだ 世界で活躍するためのデータ分析の教科書

著者 : 柏木吉基

• 日経BP (2015年10月17日発売)

作品紹介・あらすじ

『カルロス・ゴーン社長をも納得させた「データ分析」とは？』



国籍や職歴も関係なく、誰もが納得するデータ分析には、「ストーリー」が必要です。

本書では、日産自動車に10年以上勤め、カルロス・ゴーン氏や外国人役員に数々の提案をし、

V字回復経営を直接支えた著者が、世界で通用する「データ分析術」を伝授します。

具体的には、「基礎的な分析手法」から「納得させるストーリーをつくるスキル」、

「プレゼン用のデータの見せ方」まで。

この1冊だけで、分析知識ゼロの初心者が、客観的なデータを使い、

上司を納得させる提案をつくるまで、が学べる内容となっています。

また、「いきなりデータに手を付けて分析に失敗してしまう・・・」

「思いつきで分析を増やしてしまう・・・」など、データ分析のよくあるお悩みも解決。

新人からベテランまで、あらゆるビジネスパーソンの実務に役立つ1冊です。

感想・レビュー・書評

[Tomoさんの感想 · 2022年7月22日]

<全体概要>
データを使った解決ストーリーを以下の流れで説明している。

- 目的と課題の明確化
- おおまかな現状把握
- 課題ポイントの特定
　どこが悪さをしているのか
　課題を構成している要因をロジックツリーで分解
- 要因の特定
　なぜそれが起こっているのか
　課題と関係のある要因を相関分析
- 方針とアクションおよび KPI の設定
　どのような対策が必要か
　何を触ればいいのかを単回帰分析で確認

<抜粋>
◯まずは一番重要な目的や課題を明確にし、いずれのプロセスや作業も全て最終的にはこの目的や課題と論理的につながっていることを確かめながら進めると、全体のロジックと流れにブレが生じなくなる。(16p)

◯課題解決におけるデータ分析の目的は「何が課題の要因でどのようなアクションが必要なのか」を導き出すことである。(17p)

◯なぜ、そこに行き着いたのかをできるだけ腹落ちするストーリーで伝えるためにも、丁寧に仮説を立て、それに沿った分析プロセスを踏むことが分析全体の信憑性を左右するので注意したい。(114p)


<コメント>
基本は課題解決の流れと同じ事が記載されているが、要因の特定のところで統計分析の手法の基礎の基礎が紹介されている。(標準偏差、相関係数、散布図、単回帰分析など)

統計学初心者としてはこの本を先ずは何回か読んできちんと理解するところから始めたい。
そして大学時代真面目に統計学の授業受けておくべきだった、後悔。。。


[ききさんの感想 · 2022年4月20日]

ストーリーの序盤にあたる、仮説構築についてはわかりやすいものの、データの分析事例等はクルマのデータになっており、特に書籍後半は理解が難しい。

[aya00226さんの感想 · 2021年11月14日]

統計学の初歩

[Libraさんの感想 · 2020年5月30日]

データ分析を含め、課題解決プロセスの全体像を理解できました。

[mickeymegujさんの感想 · 2020年1月18日]

序章　日産時代の経験から言えること
第1章　課題解決の「プロセス」を知ろう！
第2章　分解して「課題ポイント」を探ろう！
第3章　２軸の視点で「要因」を探ろう！
第4章　２軸の関係を「数式化」しよう！
第5章　「課題解決ストーリー」の振り返り
あとがき

[K→Tさんの感想 · 2019年3月30日]

◯まずは一番重要な目的や課題を明確にし、いずれのプロセスや作業も全て最終的にはこの目的や課題と論理的につながっていることを確かめながら進めると、全体のロジックと流れにブレが生じなくなる。(16p)

◯課題解決におけるデータ分析の目的は「何が課題の要因でどのようなアクションが必要なのか」を導き出すことである。(17p)

◯なぜ、そこに行き着いたのかをできるだけ腹落ちするストーリーで伝えるためにも、丁寧に仮説を立て、それに沿った分析プロセスを踏むことが分析全体の信憑性を左右するので注意したい。(114p)

★データ分析を課題解決につなげるための本。論理の飛躍があると腹落ちしづらい。

[tabyさんの感想 · 2017年8月31日]

標準偏差、相関係数、散布図、単回帰分析など、少し前まで何となく名前を聞いたことがあった用語が理解できるようになってきたし、実務での活用の仕方もイメージできてきた。更に複雑な分析手法は意外と活用しづらいということも再確認できた。とてもためになった本。10年前に読みたかった。

[norikoniさんの感想 · 2017年3月30日]

図書館で借りた。統計分析できれば人生逆転できるかな

[townbeginnerさんの感想 · 2017年1月15日]

　１章から４章が各論、５章でまとめという構成。
　 「データ分析」としての内容は、３章と４章がメインだが、データ分析で最も重要になるのは、最初の２章で書かれる「目的・課題の明確化」「現状把握と課題ポイントの特定」。特に目的・課題の明確化については、仮説を立てて絞込を行わないと回り道ばかりしてしまうという点は、筆者が実務で苦労した点が伺えるように思える。

　「ビールとおむつを一緒に買う顧客が多いから、試しに並べてみたら売上が上がった」というエピソードが、データマイニングの事例としてよく取り上げられる。そのため、「とりあえずデータを集めて分析してみればなにか分かるかもしれない」と、データ分析に関する考え方が出てくるが、著者はこれにはっきりと異を唱える。これは、著者が日産時代に「３〜４ヶ月単位で１つの課題に対する「答え」を呈示する」という経験をベースにしたものだろう。「とりあえずデータを」というアプローチでは効率が悪すぎて課題が解決できない。
　その意味で、本書は実務でデータ分析が必要なユーザーにとって非常に示唆に富むと言える。

　不満があるとすれば、データ分析における最初のプロセスである「目的・課題の明確化」である仮説アプローチに関する記述。結果を左右する大事な箇所であるにしては、ページ数は他の章より少なく、仮説アプローチをどのように行い検証していくのかの手がかりが乏しいと感じた。せめて参考文献などがあれば、と思う。

[じょ～ろんさんの感想 · 2016年5月8日]

単なる分析スキルではなく、組織内での壁の乗り越え方にも言及があり、実践的実務書である。

課題発見→解決方法の提案まで一貫で書かれているので、腹にも落ちやすい。

「統計学は最強の学問である」といった類書よりも記述が絞られているので、時間があまりない人へもおすすめ。


【メモ】
目的・課題の明確化（どのような現象が表れているか）
→課題ポイントの特定（どこが悪さをしているのか：課題を構成している要因をロジックツリーで分解）
→要因の特定（なぜそれが起こっているのか：課題と関係のある要因を相関分析）
→方策の検討・実施（どのような対策が必要か：何を触ればいいのかを単回帰分析で確認）

著者プロフィール

データ＆ストーリー LLC代表。多摩大学大学院客員教授。1972年、神奈川県生まれ。慶応義塾大学理工学部卒業後、日立製作所入社。在職中に欧米両方のビジネススクールにて学び、2003年MBAを取得。Academic Award受賞。2004年日産自動車へ転職。海外マーケティング＆セールス部門、ビジネス改革グループマネージャ等を経て現職。グローバル組織の中で、数々の経営課題の解決、ビジネス改革プロジェクトのパイロットを務める。

「2017年 『上司からＹＥＳを引き出す！ 「即決される」資料作成術』 で使われていた紹介文から引用しています。」