会社を変える分析の力 の商品レビュー

河本薫【著】

2018/05/30

データ分析自体ではなくビジネスの中でのデータ分析のあり方について分かりやすく言及している。ただ後半以降は結構同じ内容の繰り返しになってる感じはあるかな。

2018/05/02

分析プロジェクトを進めるあたって、持っておくべき心構えを説明している。分析手法を多く知るよりも、本書に記載されていることを常に念頭に置いて、分析に取り組むだけでアウトプットの質は大きく変わる。データ分析をこれから始めようとする人に、まず最初にお勧めしたい本。

2018/01/14

なかなかの良本。技術的な話は何1つ無いが、タイトル通りビジネスで使うには何が必要か？という観点で繰り返しかかれている。

・データ分析でビジネスを変えるには単なる分析力では足らず、「見つける力」「解く力」「使わせる力」の３つが必要。
データ分析は１つに過ぎない。

2018/01/13

分析は意思決定のためにある。
さらに、決定後の現場フォローも重要。
分析自体が目的とならないように。

そして、それは分析だけではなく全てにおいて共通する。
全ての業務は意思決定の為。それも経営に利する意思決定のために行うことが重要である。

2017/12/03

@cakes_PR の連載記事「データサイエンティストが推薦するこの一冊」で初心者向けに挙げられていたうちの一つ。分析手法の各論ではなく、データ分析家を目指す人への「心得本」のような内容で、「データ分析をどのように意思決定に役立てるかを常に自問自答すべき」「データ分析そのものが目的になってしまった数字遊びに陥らないように」が、全篇を通して口が酸っぱくなるほど記されている。（本が書かれた2013年やその少し前の時点で、それほどまでに手法の複雑さ等に走る分析家が多かったということだろうか。）
この著者は例えを用いて、とっつきやすく説明するのも上手い人だと思った。個人的に他には下記の記載について備忘しておきたいと思った。

・明確な目的を持って挑まなければ情報過多の世界を彷徨い続けるだけ
・データ分析する力とデータ分析でビジネスを変える力は異なる。（※本書では前者をスペシャリスト、後者をプロフェッショナル、と区別していた。）その差は仮説力や現場の勘を持つ人への積極的なコミュニケーションの姿勢などもある。
・意思決定者のマインド「半信半疑」を解消する、従来プラクティスを変えさせる、ための働きかけまでにも努めること。
・問題・データ・分析モデル・結果の四位一体
・自然科学と違い社会科学においては絶対的な分析モデルなどない
・人はそもそも先が見えない不安ゆえ、予測願望・パターンを見出したい欲望を持っている。
・特定の結論に持ってゆくための分析姿勢はご法度。（※但し、個人的には現場ではこれに陥りやすい気がしている。。。）
・誘惑に勝てるのは「自分が作った数字は経営を左右する」という責任感のみ
・真実か錯覚か疑う/二次データ（他人のデータ）は疑う

業務で関わりのあるベンダーでも年一回データ分析関連の展示会をやっていることが本書でわかったので、こちらにも足を運んでみたい。

2017/11/12

大阪ガスにてデータ分析をやられてる方の新書。
本書では、分析者は分析だけに偏るのではなく、意志決定につかえる分析を行うべきという論点かかれている。
昨今、ビックデータがよくキーワードとしていわれるが、本質的になぜ分析するのかをよく語っている一冊である。

2019/01/01

どうやって分析をするのかの話でなく、ビジネスをする上でデータ分析をどう使うのかの話です。基本的ではあるもののつい落としてしまいがちな観点も盛り込まれており、データ分析の仕事をはじめた新入社員に読ませるのに丁度よい内容だと思いました。

2017/05/12

想定した内容と違った。データ分析の心構えに終始していて、あまり参考にならないし、結構当たり前なことを言っているので読んでいて面白くない。実務でデータサイエンティストをやってる人には、ふむふむと思う部分があるのかもしれないが。

2017/05/07

自分も社内では著者の様に、意思決定者ではなく専門家という立ち位置で、意思決定をサポートする立場なので、たいへん共感すべき点が多々ありました。
分析というタイトルですが、どちらかというと問題解決と意思決定に関する論評だと思います。
いま流行りのビックデータに関する知識収集を目的としていた読者には、物足りない内容かもしれませんが、自分にとってはジャストミートな内容でした。
一番面白かったのは、分析は過去のデータから未来を予測している。例えば現在の予想外の出来事は、予測の前提に入っていない以上、予測が外れるだろう。そんな時は、予想外を想像する力が必要で、それは他人から気づきをもらうことである。というくだり。他書籍"ブラックスワン"が参考になるとのこと。かなり難解な書籍だったが、もう一度読んでみようかなぁ。
あと著者は、分析者であるが、もっと意思決定問題へ関心を持って関与すべきと説いている。その論に明確に反論するつもりはないが、安全保障など国家のインテリジェンスの仕組みでは、その論は恣意的な意思決定のリスクがあるためNGとされている。ただビジネスの場合は、それほどの大きな意思決定はないし、人的資源も限られているので、さほど気にすることもないかという事だろう。
もっと言うのなら、意思決定者自身が著者の説く分析の考え方をベースに実務遂行することができればベスト。
著者の分析チームは、コンサルティング的な間接的なサポートに留め、余った資源を新たな分析手法の研究や標準化の整備についやしたほうが、企業内の専門家集団としてのあるべき姿ではないかとも感じた。
しかしながら、著者が直接的な行為により会社へ貢献したいという思いも、よくわかる。
ちょっと生意気な意見になってしまったかもしれませんが、この様な思考の機会を提供してくれた本書に大感謝♪

2017/05/04

データ分析についての本ですが、システム開発の話としても読めるので、SEにとっても読みがいのある本かと思います。

◆内容は、タイトルのイメージよりもGOOD◆

私が最初にこの本のタイトルを見たときは、
「分析ってすごいんですよ☆　あなたのビジネスにも分析を取り入れるべきです！」
みたいなメッセージが書かれているの本だとイメージしてしまいました。

でも、実際にはどういう状況でデータ分析が使えて、どういう状況で使えないのか、
データ分析を有効にするにはどういう条件が必要かを、専門家の知見を踏まえて中立的に書いてある本でした。

◆システム開発にも当てはまる◆

この本の話は、データ分析という仕事に限らず、システム開発にも当てはまる話でした。
以下の読み替えをすれば、もうそのままシステム開発の話になるじゃないかと。

「分析」　　　　　　　　　　　⇒　「システム開発」
「意思決定に役立つ」　　⇒　「経営目標の実現に役立つ」
「ビジネス担当者」　　　　⇒　「開発依頼者」
「分析モデル」「数字」　　⇒　「自分が開発したシステム」

◆耳が痛い話◆

データ分析者たる者、常に以下の４つの問いを自問するべきだと本書には書いてあります。

１．その数字にどこまで責任を取れるか？
２．その数字から何がわかったか？
３．意思決定にどのように使えるのか？
４．ビジネスにどのくらい役に立ったか？

システム開発に置き換えるなら・・・

１．そのシステムにどこまで責任を取れるか？
２．その何をシステム化できたか？
３．現場でどのように使えるのか？
４．ビジネスにどのくらい役に立ったか？

４つの問いすべてにきちんと答えられることが、よきデータ分析者の条件、というところは納得なのですが、
耳が痛かったのは、「４つの問にきちんと答えられない人の中で、一番有害なのはどのタイプか」という話です。

著者によれば、「２と３には答えられるけど、１と４に答えられない人」だそうです。（「無責任アナリストタイプ」と呼ばれる）
１には答えらえるけど、２～４に答えられない人は、あまり役には立たないけど、無責任アナリストほど有害ではないのだと。

◆感想◆

本書は「分析は正しくできても、ビジネスマインドを持ち合わせてなければだめだ！」というメッセージが強くて、
逆のメッセージが明示的に書かれている箇所は少なかったです。

おそらく日本には、「分析（≒システム開発）は正しくできるけど、ビジネスマインドを持ち合わせてなくて残念」
というタイプの人が多いということが、暗に前提されているのだと思います。

でも、上記の耳の痛い話からすると、
「中途半端なビジネスマインドを持っていて、そのくせ自分の分析（≒システム開発）に責任を持てない輩は最も有害」　なんですよね。

つまり、もとより中途半端なビジネスマインドを持っている私のような人間は、
そうでない人よりも、有害人間に近いのだということです（＞＜。）くっ・・・。

そうならないためには、やっぱりちゃんとした技術や、正しい知識を持っておかないといけないし、
常に誠実に、それらを駆使して仕事に向き合っていかないといけない。

それも、人一倍。

そんな決意を新たにしてくれた本でした。