業務特化型ＡＩを自作し、意思決定工学を目指す。仕事“職務”を意識してデータサイエンスを考える。データサイエンス業務の自動化。統計的分析より機械学習（ＡＩ）重視。課題解決よりも課題発見を重視。
もくじ情報：第１章　ビジネス・データサイエンスとは；第２章　ビジネスの理解（経営課題の発見）に必要な経営学の知識；第３章　データサイエンスの前提条件１：基幹系システムとデータマネジメント；第４章　データサイエンスの前提条件２：データの理解と準備；第５章　モデリングと対応する経営課題；第６章　リスクマネジメントに使う；第７章　顧客行動を理解し、予測する：需要予測とチャーン・マネジメント；第８章　より効率的な顧客ターゲッティングを行いたい：自己組織化マップによる合成変数の構築；第９章　売上が伸びる仕組みを構築したい：店舗設計とレコメンドシステム；第１０章　非構造化データを扱う：テキストマイニングの活用

喜田　昌樹(キダ　マサキ)
１９８９年同志社大学経済学部卒業。２０２１年滋賀大学経済学部教授（現在）。研究領域：認知的組織論、ナレッジマネジメント、テキストマイニング（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）