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経営組織論
出版社名:講談社
出版年月:2024年3月
ISBN:978-4-06-535442-1
413P 20cm
データドリブン・カンパニーへの道 データ・AIで変革を進める企業人に学ぶ
河本薫/著
組合員価格 税込
2,090
円
(通常価格 税込 2,200円)
割引率 5%
在庫あり
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内容紹介・もくじなど
内容紹介: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ない。しかし問題はどうやって? 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。著者は、かつて大阪ガス(株)ビジネスアナリシスセンターを率い、同センターを日本一有名なデータ分析組織につくりあげ「データサイエンティスト・オブ・ザ・イヤー」を受賞。現在は滋賀大学データサイエンス学部教授として、ビジネスデータサイエンティストを養成。企業との連携も深い著者だからこそ…(
続く
)
内容紹介: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ない。しかし問題はどうやって? 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。著者は、かつて大阪ガス(株)ビジネスアナリシスセンターを率い、同センターを日本一有名なデータ分析組織につくりあげ「データサイエンティスト・オブ・ザ・イヤー」を受賞。現在は滋賀大学データサイエンス学部教授として、ビジネスデータサイエンティストを養成。企業との連携も深い著者だからこそ生まれたヒント満載の一冊。
「データ活用で業務効率化」「AI活用で新たなビジネスを創ろう」といった言葉は、いまやどこの会社でも聞かれるはず。では、誰がどうやって?そもそも何のために?さらに実際に活用しようとしたときに立ちはだかる社内外の壁。そんなときにどうする?本書を読めば、そんな疑問や悩みが解消するヒントが見つかります。
もくじ情報:第1章 なぜ日本企業はデータやAIを生かせないのか(「わかる」と「役立つ」は違う;本気でデータやAIを生かしたいと思っていますか?;データとAIからビジネス価値を生み出すやり方を考えていますか?;変革を阻む壁はヒトの心にある);第2章 データドリブン・カンパニーへの道―九つの企業のキーパーソンへ話を聞きに行く(キーエンス―自社で磨き上げたデータドリブンなプロセスを日本中に伝道する;AGC―課題設定力こそがAI活用の鍵である;NTTドコモ―データドリブンなマーケティングを全社的に推進する ほか);第3章 データドリブン・カンパニーになるための処方箋(データドリブンを類型化する;効率型データドリブンへの処方箋;追求型データドリブンへの処方箋 ほか)
著者プロフィール
河本 薫(カワモト カオル)
滋賀大学データサイエンス学部教授。1989年、京都大学工学部数理工学科卒業。91年、京都大学大学院工学研究科応用システム科学専攻修了。同年、大阪ガス入社。98年、米ローレンスバークレー国立研究所でデータ分析に従事。2011年、大阪ガス・ビジネスアナリシスセンター所長に就任。13年、日経情報ストラテジーが選出する「データサイエンティスト・オブ・ザ・イヤー」の初代受賞者に。16年、ビジネスアナリシスセンターの取り組みにより、大阪ガスは「情報化促進貢献個人等表彰」における「経済産業大臣賞」受賞。18年4月より現職。大阪大学招聘教授を兼任。21年、厚生労働省が選定する「卓…(
続く
)
河本 薫(カワモト カオル)
滋賀大学データサイエンス学部教授。1989年、京都大学工学部数理工学科卒業。91年、京都大学大学院工学研究科応用システム科学専攻修了。同年、大阪ガス入社。98年、米ローレンスバークレー国立研究所でデータ分析に従事。2011年、大阪ガス・ビジネスアナリシスセンター所長に就任。13年、日経情報ストラテジーが選出する「データサイエンティスト・オブ・ザ・イヤー」の初代受賞者に。16年、ビジネスアナリシスセンターの取り組みにより、大阪ガスは「情報化促進貢献個人等表彰」における「経済産業大臣賞」受賞。18年4月より現職。大阪大学招聘教授を兼任。21年、厚生労働省が選定する「卓越した技能者(現代の名工)」に選出。博士(工学、経済学)。専門分野はデータ分析による意思決定支援(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)
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もくじ情報:第1章 なぜ日本企業はデータやAIを生かせないのか(「わかる」と「役立つ」は違う;本気でデータやAIを生かしたいと思っていますか?;データとAIからビジネス価値を生み出すやり方を考えていますか?;変革を阻む壁はヒトの心にある);第2章 データドリブン・カンパニーへの道―九つの企業のキーパーソンへ話を聞きに行く(キーエンス―自社で磨き上げたデータドリブンなプロセスを日本中に伝道する;AGC―課題設定力こそがAI活用の鍵である;NTTドコモ―データドリブンなマーケティングを全社的に推進する ほか);第3章 データドリブン・カンパニーになるための処方箋(データドリブンを類型化する;効率型データドリブンへの処方箋;追求型データドリブンへの処方箋 ほか)