河本薫氏

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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。

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。

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。

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

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。

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。

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。