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データサイエンティストの冒険

近年、テクノロジーと数理モデルによってもたらされるアナリティクスが、ビジネスを大きく変えようとしている。データの高度な活用から次の打ち手を見出す力、アナリティクスの決定的な優位性を最前線から解説する。

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「データサイエンティストの冒険」の全記事一覧
  • 第17回 日本企業は、なぜデータ活用に躊躇するのか ――失敗を恐れず、粘り強く挑戦を続けよう

    [2016年09月16日]
    訪日客に知られざる日本を体感してもらうためには、思いつきや、ありきたりな先入観に頼るのではなく、データや事実に基づいたトライ・アンド・エラーが必要なのですが、どうやら日本企業の多くは失敗を恐れるあまり、臆病になっているように思えるのです。その理由と解決策を探ります。

  • 第16回 インバウンドはここからが勝負
    「訪日リピーター」をどうやって育てるか
     ――「爆買い」から「体験」へつなぐデータ戦略

    [2016年09月15日]
    訪日観光客は、これまで主流だった富裕層に加え、中間層や庶民層が来日するケースが増えていることもあり、以前と比較して旅行中に支出する金額は下落傾向にあります。彼らの変化に対応できるかが今後のインバウンドの拡大の鍵を握っています。その重要課題の1つが、Wi-Fi環境の整備です。

  • 第15回 本格的なIoT時代の到来を前に、
    日本企業の奮起に期待したい 

    [2015年03月10日]
    IoT時代に日本企業が対応するための最大の課題は、日本の企業自身が失敗への恐怖を抱えているからだと私は考えます。先人が努力して築いた栄光の眩さに目を奪われるあまり、失敗がもたらす価値を見失ってしまったように思えてなりません。

  • 第14回 私が“データ先進国”米国にわたる理由 

    [2014年12月24日]
    2014年12月から私は、アクセンチュア日本法人の所属ではなくなり、アクセンチュア米国シアトルオフィスに拠点を移しました。震災を機に日本に貢献するためアメリカから帰国した私が、なぜ再びアメリカに戻るのか。それはもちろん日本を見限ったからではありません。

  • 第13回 デジタルネイティブ世代が繰り出す
    地方創生の秀逸なアイデアに驚く 

    [2014年10月15日]
    アクセンチュアと慶應義塾大学SFC研究所が中心となって企画している『第2回データビジネス創造コンテスト』(アクセンチュアDIG」)は、デジタルネイティブ世代が地方のオープンデータやソーシャルを活用して地域創生を目指すアイデアを競い合うコンテスト。その概要を紹介。

  • 第12回 「女性のためのアナリティクス基礎講座」を開催
    ――データサイエンティストの日常・その2 

    [2014年07月29日]
    前回に引き続き、わたしがいまもっとも力を入れているデータサイエンティストの育成についてお話してまいります。今回のテーマは「女性データサイエンティストの可能性」です。

  • 第11回 データサイエンティストの日常・その1 

    [2014年07月15日]
    2014年4月23日、産学共同イベントとして開催された「第1回データビジネス創造コンテスト」で審査員を務めました。高校生チーム5組と大学生・大学院生チーム7組の計12組が、ツイッターのデータを分析してビジネスアイデアを競うものです。その結果は意外なものでした。

  • 第10回 サプライチェーンに差をつけるデータサイエンス 

    [2014年02月18日]
    データサイエンスの身近な例として、小売店舗における商品補充の自動化が挙げられる。チェーン店などの多数の店舗で、多種多様な商品を極力品切れさせずに揃えられるようにするうえで、データサイエンスが活用されている。サプライチェーン上の膨大なデータを管理して在庫水準や補充を最適化するサービスを紹介する。

  • 第9回 レコメンドエンジンの全体像――ビジネスに使えるデータサイエンス 

    [2014年02月04日]
    顧客情報、行動履歴から、一人一人に対して最適な商品をおすすめ(レコメンド)するサービスは、ECサイトでのクロスセル、アップセル、メールマガジン中の商品広告、キャンペーン情報送信対象の選定、クーポンによる実店舗への誘導、ニュースサイトの関連記事への誘導といったシーンで近年多く使われるようになってきた。

  • 第8回 アナリティクスを武器にする・その2 

    [2013年12月24日]
    アナリティクスを企業のビジネス力に直結させるには、チームで取り組み、大きく6つのステップに分かれる工程をシームレスにつなぐことが必要。アナリティクスが定着しないのは、このうちのいくつかのステップでスキルが不足し、プロセスの全体がシームレスにつながらないためだ。

  • 第7回 アナリティクスを武器にする・その1 

    [2013年12月10日]
    古くから使われてきた統計学が、近年の情報処理技術の著しい成長と大規模データの広がりにより、企業に優位性をもたらす要因となりつつある。これから数回にわたって、著者らがてがける事例から、現在のビジネスではどういったアナリティクスサービスが活用されているか紹介していく。

  • 第6回 データサイエンスで見落とされがちな2つの側面 

    [2013年10月29日]
    データサイエンスにおいて見落とされがちな2つの側面がある。一つは組織戦略面であり、もう一つが運用面で、最適化が最終消費者の目線で、社会的に良いことのために設計されているか否かということ。金や時間をかけても自己満足な結果に終始しているプロジェクトは、この2つが切り離されているためだ。

  • 第5回 「W型」要素を持ち合わせたデータサイエンティストの育成には、大胆な人事戦略・組織設計が必要だ 

    [2013年02月18日]
    いよいよ本格的なデータサイエンス時代の幕開けを実感している。筆者が登壇したあるセミナーでの参加者の反応は、企業内で分析を担う組織・運用設計をどう実現するか、というものが多い。しかしその前提となるデータサイエンティストに求められる資質についての認識は十分ではなく、誤解も多い。

  • 第4回 アナリティクスは課題認識から。
    課題なきところに向上余地なし 

    [2013年01月07日]
    筆者はニューヨーク市政府で、医療の情報化と予防的診療のアナリティクスに取り組んできた。アメリカでも医療費の問題は根が深いが、課題認識と情報化の施策が整合し、アナリティクスで医療の質を向上させるという意識が強い。一方、日本の医療情報化を振り返ると、彼我の差が大きい。

  • 第3回 アナリティクスはアートでありサイエンスである 

    [2012年11月27日]
    アナリティクスは統計学、情報工学、制御工学、パターン認識、機械学習、並列処理技術等の複合分野からなる数理モデルを用いたサイエンスである。と同時に、データのばらつき、傾向を視覚によって理解し適切な対応モデルを選択する、といったことも要求される、視覚的センスを問われるアートでもある。

  • 第2回 現場の状況に即した打ち手を返すためのアナリティクスとは 

    [2012年08月27日]
    アナリティクスは金科玉条の如く振りかざすものではない。コンパスのように客観的、科学的なアプローチのよりどころとして使うべきである。ビジネスと公共領域では、適用される考え方も違うし、状況に応じて分析アプローチも変わってくる。

  • 第1回 【新連載】アナリティクスとの出会い――知る力、予見の力がもたらす新たな世界 

    [2012年08月06日]
    筆者がアナリティクスという言葉を初めて耳にしたのは、2006年当時、所属していた米国政府の二人の上司からであった。現在はオバマ政権で公共医療政策の要職に就く二人は、「強い意思を持つものが、ITを武器として使うことで、アメリカを、そして世界を変えられる」という信念を持っていた。

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