滋賀大学 データサイエンス学部 教授
肩書：滋賀大学データサイエンス学部教授 元 大阪ガス（株）ビジネスアナリシスセンター所長 1991年、京都大学応用システム科学専攻修了。大阪ガスに入社。1998年から米国ローレンスバークレー国立研究所でエネルギー消費データ分析に従事。帰社後、大阪ガスにてデータ分析による業務改革を推進。2011年からデータ分析組織であるビジネスアナリシスセンターの所長を務め、大阪ガスにおいてデータ分析組織を定着させた。日経情報ストラテジーが選ぶ初代データサイエンス・オブ・ザ・イヤーを受賞。2018年4月より現職。2024年3月まで大阪大学招聘教授を兼任。博士（工学、経済学）。著書に『会社を変える分析の力』（講談社現代新書）、『最強のデータ分析組織』（日経BP）、『データドリブン思考』（ダイヤモンド社）、『データドリブンカンパニーへの道』（講談社）など。厚生労働省が選ぶ「卓越した技能者（現代の名工）」。NHKプロフェッショナル仕事の流儀にも出演。
※ プロフィールの引用元は「AI Experience 2024 Tokyo」になります。
※ 登壇者情報には同姓同名も含まれている場合があります。
※ 詳細は以下の一覧をご確認ください。
特別講演：AI・DX時代に成功する データドリブン・カンパニーとは
いまやどの企業でも、データドリブンで仕事を進める、組織を変えていくというのは大きな課題といっても過言ではありません。データ基盤にも多くの投資。しかしそれで組織が変わり、ビジネスに役立っている企業はどれくらいあるでしょうか? 社内外に何重にもそびえる壁をどのように乗り越え、あるいは壊して進んでいくのか?実際に変革を進めるキーパーソンたちに話を聞くことで見えてきたデータドリブン・カンパニーへの道をご紹介します。
データをビジネスに活かすには分析力だけでなくモラルも重要
データやAIは、意思決定プロセスを改善する手段である。私は、その観点に立ち、それらをビジネスに活かすには、手段を使えるだけでなく意思決定プロセスに組み込む力も必要と主張してきた。でも、それでも足らないものがある。分析者の「モラル」である。本講演では、分析者のモラルハザードがビジネスにもたらす災いを述べる。
21世紀の企業に求められるデータドリブン経営
DX経営が求められる中で、データ活用は最も重要な要素の一つとなっている。しかしながら、データ分析を行っても現場業務に活かされない、小粒な改善にとどまる、といった状況に陥りがちになる。その原因は、分析能力や保有データの優劣よりもむしろ、課題設定力が劣ること、および、意思決定プロセスが暗黙知であることにある。事例を交えながら、それらを克服するためのフレームワークについて紹介する。
データ分析・AIを実務に活かすデータドリブン思考
DX経営が求められる中で、データ分析を行っても業務に活かされない、小粒な改善にとどまる、状況に陥りがちです。その原因は、分析能力や保有データの優劣よりもむしろ、課題設定力が劣ることや意思決定プロセスが暗黙であることにあります。本講演では、事例を交えながら、それらを克服するフレームワークを紹介します。
データ分析・AIを実務に活かすデータドリブン思考
DX経営が求められる中で、データ活用は最も重要な要素の一つとなっています。実際、多くの企業では、データ基盤に投資し、データサイエンティストを育成しています。しかしながら、データ分析を行っても現場業務に活かされない、単発的なデータ活用にとどまる、といった状況に陥りがちです。 この原因について、大阪ガスのデータ分析組織の所長を務め、現在では滋賀大学データサイエンス学部で教鞭をとる河本薫氏は、1月に上梓した『データドリブン思考』の中で、「分析能力や保有データの優劣よりもむしろ仕事のやり方にある」と述べられています。そして、その解決策として、「意思決定プロセスを意識すること」を提言されています。 本講演では、同氏を招き、事例を交えながら、データをビジネスに活かすことになぜ失敗するのか、成功させるにはどのような手順を踏めばいいのか、についてお話していただきます。
データ分析・AIを実務に活かす データドリブン思考
DX経営が求められる中で、データ活用は最も重要な要素の一つとなっています。実際、多くの企業では、データ基盤に投資し、データサイエンティストを育成しています。しかしながら、データ分析を行っても現場業務に活かされない、単発的なデータ活用にとどまる、といった状況に陥りがちです。 1月に上梓した『データドリブン思考』でも述べているように、大阪ガスのデータ分析組織の所長を経て、現在、滋賀大学データサイエンス学部で教鞭をとる経験から、「分析能力や保有データの優劣よりもむしろ仕事のやり方にある」ことが重要であると感じています。そして、その解決策として「意思決定プロセスを意識すること」にも取り組む必要があります。 本講演では、事例を交えながら、データをビジネスに活かすことになぜ失敗するのか、成功させるにはどのような手順を踏めばいいのか、についてご紹介します
経験と勘から脱却し、データに基づいた意思決定へ 「データドリブン経営」を実現する
企業にはデータを分析・活用して経営の意思決定につなげる「データドリブン経営」への転換が求められています。これまでの経験と勘に頼る判断から、データを経営資源の一つとして捉えることで、属人的ではない経営判断や事業改善が可能になるからです。その実現には、経営層を含む全社員がデータ活用の重要性を理解し、実践する組織づくりが鍵となります。2社の先進事例から、データドリブンな企業に変革するポイントを考えます。
ビジネスデータサイエンティストの育成
事業会社において、データと分析手法でビジネス貢献するには、方法論に秀でるだけでなく、問題設計や現場導入の力も必要です。本講演では、滋賀大学においてこれらの能力をどのように育んでいるか紹介します。
デジタル時代に製造業経営者が果たすべき役割
