データドリブンな会社のつくり方

「理論的に正しい」だけではダメ　考えるべきデータ活用のモラル 数学的、理論的に正しいと思われたアルゴリズムが、人の不利益になるケースは少なくない。データ活用には、法律やルールを守ることだけでなく、モラルの問題が常につきまとう。データドリブンを推進する上で避けては通れないこの問題を、東日本旅客鉄道（JR東日本）でデータマーケティング部門を率いる渋谷直正氏が解説する。

“普通の人”が目指すべき、データ分析のスキルセットを大公開 データドリブン化の加速のために必要な分析ツールの導入。だが、「どのような分析人材を育てたいか」という明確な目的・目標を持たないと、ツールの活用が進まず無駄になる可能性も高い。今回は、東日本旅客鉄道でデータマーケティング部門を率いる渋谷直正氏がまとめた、一般的なビジネスパーソンが目指すべき目標とそれに必要なスキルセットを公開する。

Excel集計の次は「BI」へ　データ分析ツールの正しい選び方 小さな分析事例が積み上がり、データドリブン化の機運が高まってきたら、本格的に分析ツールの導入を検討する段階に入る。だが、ツール選びは、「どのような分析人材を育てたいか」ともリンクしており、そう簡単ではない。今回は、ツールの現状と選び方を、東日本旅客鉄道でデータマーケティング部門を率いる渋谷直正氏が解説する。

IT投資はタイミングに注意　全社データドリブン化に必須の3要素 分析人材を見つけ、A/Bテストや小さな予測モデルの構築にチャレンジしたら、いよいよ全社的にデータドリブンを広げていく段階に入る。そのために必要なのが全社横断のIT部門の参画だと、デジタルガレージCDO（チーフデータオフィサー）の渋谷直正氏は指摘する。ただ、導入タイミング次第では逆効果の可能性もあるというが、その真意は。

分析の初手に有効な「A/Bテスト」　陥りがちな2つの落とし穴 データ分析人材の候補を見つけたら、次に何をすべきか。まずは、小さな成功体験をいかにつくるかが、企業全体をデータドリブンに変えていく近道だと、デジタルガレージCDO（チーフデータオフィサー）の渋谷直正氏は指摘する。今回は、どのようにして小さく始めるのか、具体的な施策について説明をしていく。

「理系」「数字に強い」で選ぶのはNG　間違いだらけの分析人材探し 「我が社にはデータ分析ができるような社員はいない。どうやって始めればいいのか？」。これだけ分析人材の不足が叫ばれる中で、当然浮かぶ疑問だ。連載第4回で述べたように、データドリブン化のカギを握る「シチズンデータサイエンティスト」を発掘、育成する要諦を、デジタルガレージCDO（チーフデータオフィサー）の渋谷直正氏が説明する。

“専門家”より大事なDX人材　必要なのは「求解」より「翻訳」 社内における人材不足をDX（デジタルトランスフォーメーション）が進まない言い訳にしてはいないだろうか。安易な外部委託は競争力の源泉を流出させる可能性も秘め、データドリブン企業を目指すには、社内での人材育成は避けて通れない。デジタルガレージCDO（チーフデータオフィサー）の渋谷直正氏が今、最も必要な人材と語る「シチズンデータサイエンティスト」とは何か、どう育てるべきか、要諦をまとめた。

ベンダーの言いなりになっていませんか？ 過大投資が起きるワケ ベンダーに言われるがまま、過大な投資をしていないだろうか。DX（デジタルトランスフォーメーション）やAI（人工知能）の活用に関しては、効果予測が困難にもかかわらず、企業の財布のひもは緩みがちだと、デジタルガレージCDO（チーフデータオフィサー）の渋谷直正氏は指摘する。なぜ企業は過大投資に突き進むのか、その理由に渋谷氏が迫った。

ITツールを入れてそれで満足ですか？　DXの失敗を防ぐ4視点 ベンダーや外部専門家に言われた通りにツールを導入してみたが、活用されず、成果も見えないーー。そんな失敗をしていませんか？　データ活用失敗の4大要因は、「戦略」「コスト」「データ」「人材」。なぜ企業は失敗に陥るのか、デジタルガレージCDO（チーフデータオフィサー）の渋谷直正氏がひもとく。

データ分析をしていいことは何？　デジタルガレージ渋谷氏が解説 DX（デジタルトランスフォーメーション）の推進が叫ばれる中、ツールを導入したものの思ったほど成果が出ないケースも目立つ。どうすればデータドリブンな会社に変革できるのか、日本航空（JAL）で顧客情報分析などで実績を上げ、その後デジタルガレージCDO（チーフデータオフィサー）に就いた渋谷直正氏が要諦を語る連載。第1回は、データドリブン企業へ変身するために「どこから手を付けるか」。