最近データ活用をする企業や組織などが増えています。 DXだ！ ビッグデータだ！！ AIだ！！！ ということで、増えています。 データ活用には、即効性があるものもあれば、そうでないものもあります。 即効性がありそうなデータ...

高精度で予測できる数理モデルが完成しました。 現場もマネジメント層もびっくりするようなモデルです。 しかし、その数理モデルは現場で活用し成果を出し続けることはありませんでした。 なぜでしょうか？ 今回は、「現場のデータ活...

ここ数年、「攻めのIT」ということが盛んに言われています。 そこに2004年にスウェーデンのウメオ大学のエリック・ストルターマン（Erik Stolterman）が提唱したDX（デジタルトランスフォーメーション）が紐づい...

せっかく、データ集計したり分析したり、予測モデルを作って予測値をアウトプットしても、現場で活用されないことは多々あります。 現場でのデータ活用の可能性の高め方は、色々なやり方があります。 その中で、私が最重要だと感じてい...

データによる継続的改善を実現するには、どのような仕組みを作ればいいのでしょうか。 このような話しをすると、クラウドなどのアーキテクチャー（システムの設計思想）を思い浮かべる方もいますが、ここでお話しするのはもっとシンプル...

データ活用で重要なのは、続けることです。 打ち上げ花火のような一発ドカンと何かをするのではなく、地味に続けることが重要です。 打ち上げ花火よりも、線香花火に近いかもしれません。 今回は、「データドリブンとは『データ用いた...

データ分析をやることになったとき、多くの人は、データ分析の手法の知識や、分析ツールの使い方を学ぶようです。 データ分析をするのだから、当然と言えば当然です。 しかし、それだけでは実務で活用しビジネス成果を出すことは難しい...

データを使い実務的な課題をどのように解決していくのか、というデータ活用上の問題があります。 幾つかやり方がありますが、最も取っ組みやすい問題解決フレームワークに、PPDACサイクルというものがあります。 マネジメントサイ...

ビジネスでデータを活用するぞ！　となったとき、売上アップやコストダウンなどの利益アップを考えがちです。 売上アップやコストダウンなどの利益アップが起こらないようなデータ活用であれば、ビジネスでは使いものになりません。 な...

データ分析・活用の成果は、どこで生まれるでしょうか？ 答えは「現場」です。 データ分析そのものからは何も生まれません。これが意外と、忘れがちです。 例えば…… 「見える化」さえすれば 「データ分析」さえすれば 「予測モデ...