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河本薫

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会社を変える分析の力 (講談社現代新書) 新書 – 2013/7/18

河本薫 (著)

408

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購入オプションとあわせ買い

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)

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。
そのために必要なのが「データ分析」。
データ分析は、たしかに使いようによっては、仕事の効率化、売上大幅アップなど、企業を変革するくらいのインパクトを持つ。
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。
また、いくら分析の得意な人間を増やしてもそれだけで実績が上がるわけでもない。
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。
著者河本氏は2013年8月、日経情報ストラテジーが選ぶ第1回データサイエンティスト・オブ・ザ・イヤーを受賞!

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本の長さ

240ページ
言語

日本語
出版社

講談社
発売日

2013/7/18
寸法

10.9 x 1.1 x 17.3 cm
ISBN-10

4062882183
ISBN-13

978-4062882187
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著者について

河本薫
大阪ガス(株)情報通信部ビジネスアナリシスセンター所長。1966年、神戸生まれ。京都大学工学部数理工学科卒業。同大学大学院工学研究科応用システム科学専攻修了。1991年、大阪ガス入社。1998年から2年間、米国ローレンスバークレー国立研究所にてエネルギー消費データ分析に従事。大阪大学にて博士号(工学)を取得。現在、ビジネスアナリシスセンター所長として、9名の分析者を率いる。(株)オージス総研のデータ分析ビジネスも
支援している。神戸大学経済学部においてデータ分析教育の経験もある。

登録情報

出版社 ‏ : ‎ 講談社 (2013/7/18)
発売日 ‏ : ‎ 2013/7/18
言語 ‏ : ‎ 日本語
新書 ‏ : ‎ 240ページ
ISBN-10 ‏ : ‎ 4062882183
ISBN-13 ‏ : ‎ 978-4062882187
寸法 ‏ : ‎ 10.9 x 1.1 x 17.3 cm

Amazon 売れ筋ランキング: - 27,162位本 (本の売れ筋ランキングを見る)
- - 141位講談社現代新書
- - 165位オペレーションズ (本)
- - 1,345位実践経営・リーダーシップ (本)

カスタマーレビュー:
408

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河本薫

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江ノ島

データ分析の真贋を見抜く視点を教えてくれる

2023年3月12日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

2013年出版で16刷の良書です。

もともとは企業内のデータ分析者向けの教科書だと思います。

現在ではデータ分析を「活用する立場」の取締役や事業部長、部課長が
データ分析を依頼するときに考えておくこと、分析結果の真贋を見抜く視点が
わかりやすく解説されていると思います。

現在は、マネジャーこそ読んだ方がよい「お得な本」という気がします。

2023年5月8日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

細かい手法や具体的なテクニックではなく、データ分析の心構え、考え方をしっかりと理解することができる読み応えのある本です。
意思決定に活用するために、データ分析を行うといった本質を忘れないことの重要性を説いています。

2019年8月31日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

データを分析してビジネスに活かそうとしても上手くいかない。
データ分析に秀でた人材を育成したり、ソフトウェアを導入したり、手を尽くしているのに・・・。

そんな状況を解決するための提言がなされています。

ここからは個人的な解釈。
日本の組織は、縦割り意識がまだまだ強く、データを分析する人、ビジネスの現場で働く人の間にギャップがあるのが現状ではないでしょうか。
そしてそのギャップが、データ分析をビジネスに活かす際の大きな障害となっている。筆者の言うところの、「KKD（勘・経験・度胸）の壁」ですね。

筆者の提言をざっくりまとめると、
「データ分析側の人とビジネス側の人の間にはギャップがあります。このギャップを埋めるために、データ分析側の人から積極的に歩み寄りましょう。」
といったところでしょうか。
そして、この本ではその歩み寄りの方法が具体的に、分かりやすく説明されています。

欠点を上げるとするならば、全体的に冗長なところでしょうか。
「新書」というフォーマットに落とし込むために、無理矢理ページ数を増やしたように見えます。

また、筆者の主張とは逆に、ビジネス側の人からデータ分析側の人へ、歩み寄る必要性はないのでしょうか。このあたりにも触れてほしかった。

例えばP.133では、

“分析者は常に「その数字にどこまで責任を取れるか？」と自問自答しなければならない”

とあり、さらに次のように続きます。

＝引用ここから＝
予測結果や判別結果が当たるかどうかに責任を取れといっているのではありません。
（中略）それが当たっても当たらなくても結果論です。分析者が責任を持たなければならないのは、
当たるかどうかではなく、分析が意図通り正確に行われているかどうかです。
端的に言えば、分析ミスをしていないかということです。
＝引用ここまで＝

さて、この部分、データ分析側の人であれば、当たり前のことでしょうが、ビジネス側の人はどうでしょう。
「予測結果や判別結果が当たるかどうかに責任を取れ」と要求していませんか？

他にもP.146では、意思決定した後に、それを正当化するような結果を求めてデータ分析する、といった
「特定の意見を支持すること」を動機とするデータ分析を戒めています。
道義的にも当然な主張ですが、どちらかといえば、ビジネス側の人に向けたメッセージとして書いてほしかった。

分かりやすく読みやすい本ですが、説明が冗長なのと、双方向からの説明が欲しかった点がマイナスなので☆３つにしました。

3人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

Suggestion3

ゴールは何かを決める

2021年4月21日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

この本を見てデータ活用について良くわかった　機械学習とかビックデータの項目もあり世の中これさえ有れば的風潮が一掃された感じです　目的がないのにプレゼンの枠にはめるためだけの資料になっていないか　解析してますよ　数字遊びになっていないか　すごく為になった　会社の収益を上げる　在庫を減らす　目的を見失ってたようです
難しい数式等はないので文系の方でもわかりやすいと思います

4人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

fkawano

「現役データサイエンティスト」や、「データサイエンティスト」になりたい方や、ほんの少しでもデータ分析に興味がある方にオススメです。

2014年6月20日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

感想を一言で表現すると、「とても良い勉強になりました。」とイマイチな一言になってしまいます。

私が期待していたこの本の内容は、どのようなデータを収集し、どのようなデータ分析手法を用いると良い分析が出来るのか？、みたいな感じの物でした。

しかし、実際のこの本の内容は違った物でした。

分析手法は手段でしかなく、どんなに素晴らしい分析結果を得たとしても実際のビジネスに必要な、
意思決定への寄与度が高くなければ価値はないのです。

例えば、分析結果から導き出された解決方法は、素晴らしいが

・会社が出せる予算を大幅に上回っている。
・前提となる事象(例えば人材)をクリアーできない。
・会社全体の仕事の仕方を180度近く変える。

等であれば、意思決定者はその解決方法を採用することをためらうでしょうし、
ほとんどの場合において却下されるでしょう。

本書では、この様な悲しい結果を招かないために、以下の3つの力が必要だと説明し、
その力を発揮するための方法論についても記載しています。

・見つける力
・解く力
・使わせる力

私が最も感銘を受けた「見つける力」の説明をさせていただいて感想の最後とします。
見つける力

見つける力とは、ビジネスにおいてデータ分析を活用するチャンスを見つける事です。
チャンスと言えども、大きなチャンスも、小さなチャンスもあります。

ビジネスを変革できるような良いチャンスをみつけられるかで、全体ストーリーの正否はほぼ決定してしまいます。

うまく本書の良い所を表現できていないかもしれないですが、残りは手に取ってお読みいただければと思います。

「現役データサイエンティスト」や、「データサイエンティスト」になりたい方や、
ほんの少しでもデータ分析に興味がある方は本書を読まれることをオススメいたします。

こんな私がオススメしなくても、データサイエンティスト・オブ・ザ・イヤー受賞作品ですもんね。

5人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

book

地に足ついたデータへの考察

2022年10月11日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

この類の書籍は、何か雲を掴むような、遠い理想的なDX像を思い描き、しばらく物思いにふける幻術効果のあるものが多く、そして現実では活きない。そんなものが数多ある中、こちらはより現実的で、まず目的ありき、抵抗ありき、そんな上手い話はそうない。DXって結局、人が動かすモノ。そんな感想を持つに至った。内容はとても手触り感があり、実践的。そんな印象を受けた。そして読みやすかった。

3人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

Amazon Customer

統計分析は手段であり、目的ではない。仕事で統計分析する人は必読の良書。

2020年2月17日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

統計手法や統計プログラミングに関する書籍は多いが、この本は統計分析の業務を行う人に対する心構え、哲学がある。
統計分析と、今までの経験と勘に頼った判断のどちらかを課題評価するのではなく、それぞれの強み、弱みを理解した上で、最善の経営判断が必要ととく、とてもバランスのとれた考え。
統計分析はあくまで手段であり、何が本当の目的なのかと徹底的に考えられた、実践に基づく知見がある。
統計手法に関する本を読む前に、まずぜひ読んでほしい。

役に立った

スナフキン

他の方の評価は高いですが、あくまで考え方レベルである

2020年3月16日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

こういう入門書にはよくあるが、事例も多少、分析手法も多少で非常に物足りない。別途有料セミナをやってるみたいですがそれへの誘導用書物に見える

1人のお客様がこれが役に立ったと考えています

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