2024.3.8
科学的知識を語るなら、「再現性」を押さえないと恥をかく時代がやってきた
「すべての科学研究は真実である」と考えるのは、あまりに無邪気だ――。科学の「再現性の危機」をご存じだろうか。心理学、医学、経済学など幅広いジャンルで、過去の研究の再現に失敗する事例が多数報告されているのだ。鉄壁の事実を報告したはず…
2024.3.8
「すべての科学研究は真実である」と考えるのは、あまりに無邪気だ――。科学の「再現性の危機」をご存じだろうか。心理学、医学、経済学など幅広いジャンルで、過去の研究の再現に失敗する事例が多数報告されているのだ。鉄壁の事実を報告したはず…
2020.5.12
シリーズ累計50万部突破のベストセラー入門書を人気漫画家“うめ”さんがマンガ化した第3話です。第1話はダイヤモンド・オンラインにて無料で公開されています。
2020.2.6
シリーズ累計50万部突破のベストセラー入門書を人気漫画家“うめ”さんがマンガ化した第2話です。第1話はダイヤモンド・オンラインにて無料で公開されています。
2019.12.25
シリーズ累計50万部突破のベストセラー入門書が、人気漫画家“うめ”さんの手によってついにマンガ化!「はじめに」と第1話は、特別に全ページを無料で公開します
2017.12.25
ビジネス書大賞(2014)、統計学会出版賞(2017)を受賞し、累計48万部を突破した大ヒットシリーズの最新刊が発売されました。今回は統計学を支える数学がテーマです。本書で提示される「統計学と機械学習を頂点とした数学教育のピラミッド」とは、…
2017.12.22
ビジネス書大賞(2014)、統計学会出版賞(2017)を受賞し、累計48万部を突破した大ヒットシリーズの最新刊が発売されました。今回は、ついに統計学を支える数学がテーマです。著者の西内さんは、統計学の数学を学べば、人工知能の重要技術である機…
2017.5.26
シリーズ47万部を突破した異例のベストセラー『統計学が最強の学問である』の著者・西内啓氏が、識者をゲストに迎えて統計学をテーマに語り合う対談企画。日本統計学会会長の岩崎学先生を迎えた後篇です。
2017.5.25
シリーズ47万部を突破した異例のベストセラー『統計学が最強の学問である』の著者・西内啓氏による対談企画。ゲストとして、日本統計学会会長の岩崎学先生を迎え、現代の大学での統計学教育や人工知能ブームの統計学への影響などについてお話をして…
2017.5.15
早稲田大学ビジネススクール准教授の入山章栄さんと、法政大学経営学部専任講師の永山晋さんを招いてお送りしている鼎談シリーズ。入山先生はシンクタンクで働いていた頃、日本企業の統計リテラシーの低さに危機感を覚えたそう。しかし、西内さんは…
2017.5.12
早稲田大学ビジネススクール准教授の入山章栄さんと、入山さんと共に研究をしている法政大学経営学部専任講師の永山晋さんをゲストに招いた鼎談の第2回です。『統計学が最強の学問である[ビジネス編]』を読んで、お二人が口を揃えて「おもしろい…
2017.5.11
累計45万部を突破し、統計家・西内啓氏の名を世に知らしめた『統計学が最強の学問である』シリーズ。最新刊である『ビジネス編』に推薦の言葉を寄せてくれた早稲田大学ビジネススクール准教授の入山章栄さんと、法政大学専任講師の永山晋さんを迎え…
2017.1.20
元BCG日本代表であり、現在早稲田大学ビジネススクールで教鞭をとる内田和成教授と、『統計学が最強の学問である』シリーズの著者・西内 啓氏の対談が実現。最終回では、企業の意思決定や現場レベルにどう統計学を導入していくか、そして統計と…
2017.1.18
元BCG日本代表であり、現在早稲田大学ビジネススクールで教鞭をとる内田和成教授をゲストに招いた対談の第2回です。データの特異値こそが、業績改善の大きなヒントになるという話に加え、30年以上前からBCG東京事オフィスで行なわれていた驚…
2017.1.16
『統計学が最強の学問である[ビジネス編]』に推薦の言葉をいただいた、元BCG日本代表であり、現在早稲田大学ビジネススクールで教鞭をとる内田和成教授と、著者の西内啓さんの対談が実現。最初の話題は、コンサルティングの現場やビジネススク…
2016.11.3
企業の強みには人材と組織の状況、モノやお金といった有形資産、マーケティングなどで得られる無形資産、保有する技術などさまざまなものがあるが、本章ではまずこのうち人材面での強みという点に着目した。
2016.11.2
データの分析結果が出たらその意味を解釈して、どのような施策を取れば良いかを考えよう。ある企業の営業スタッフを対象に、360度評価を総合して得られた「上位5%の非常に優秀な社員と考えられるか否か」という指標をアウトカムとした分析を例に、…
2016.10.26
実際に必要なデータが収集できたらいざ分析に入ろう。基本的な流れは第1章で経営戦略を考えた場合と同様であるが、1つだけ異なるところは、人事のための分析では、企業のときよりも抽象的な要素をさまざまな形で測定するために、縮約という作業がと…
2016.10.24
アイディア出しが終わったらいよいよ実際のデータを収集しよう。新規で調査を行なう前に、まず社内にはどのような人材に関するデータがあるか明らかにすることをおすすめする。
2016.10.21
1つであれ複数であれ分析対象の範囲が決まったら、次はどのような変数を分析すべきかを考えていこう。基本的には一度の分析でアウトカムは1つ、一方、説明変数の候補はいくつあっても構わないし、あればあるだけ最終的な分析結果がリッチなものにな…
2016.10.18
「どのような人にどのように働いてもらうか」という観点での分析のやり方を見ていこう。基本的な流れは第1章で経営戦略を考えた場合と同様、次のようなものになる。
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