前回の「今週の小ばなし」（第146話）で、次のようなお話しをしました。 データを使い課題解決を考えたとき、例えば次の3つのことを、データから考えていきます。 ①何が起こっていたのか（過去） ②どうなりそうか（未来） ③何...

データを使い課題解決を考えたとき、例えば次の3つのことを、データから考えていきます。 ①何が起こっていたのか（過去） ②どうなりそうか（未来） ③何をすればよいのか（アクション） データ分析をするとき、必ず③の「アクショ...

データ活用全般にいえることですが、データは「過去」の「ある事象」（例：受注や生産、購買など）の「１面の１部分」だけを表したものに過ぎません。 例えば、「受注件数」というデータはどうでしょうか？ 「成果」という側面を表した...

データ分析のテーマには、筋の良いものと悪いものがあります。 知らず知らずのうちに、筋の悪いテーマを選んでしまい、そのテーマに挑むと苦労も絶えません。 そのテーマが、会社の生き死にを左右するとか、部署や製品にとって避けて通...

ビジネスにおけるデータ活用は、あくまでも課題解決の手段の1つにすぎません。主役ではなく脇役です。 そもそも、ビジネス上の課題を解決するのに、データは必須ではありません。 しかし…… ビッグデータだ！ データサイエンスだ！...

ビジネスでデータ活用しようとチャレンジしたとき、次のような状況に陥るときがあります。 データを集めたのに、思ったほどビジネス成果が生まれない！ 高精度のモデルを構築したのに、なぜか現場で活用されない！！ 分析しても分析し...

データをいくら活用しても、財務的に良い方向に向かっているとは思えない！ 財務的に良い方向とは、売上アップ・コストダウン・利益アップなどが目に見える形で現れることでしょう。 要は、「円（￥）」として成果が明確に示されること...

未だに大企業神話は日本で根強いです。 AI（人工知能）/データサイエンスの世界でもそうです。 一方で、人によっては、古くからの大企業ほど上手くいっていない印象を持つ人もいることでしょう。 他社のIT化を支援しているITベ...

モデルと聞くと、何を思い浮かべるでしょうか？ データサイエンスなどに馴染みのある方であれば、予測モデルや異常検知などの数理モデルなどを思い浮かべることでしょう。 データサイエンスを実践するとき、つまりデータ分析を実務で活...

データを溜めて見える化したのに上手くいかない！ 色々な要因が考えられます。その中の一つが、データがきちんと蓄積されないというものがあります。 しかし、不思議なことに、データが綺麗にきちんと蓄積され、思い通りに見える化して...