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全社デジタル戦略 失敗の本質

全社デジタル戦略 失敗の本質

著者:ボストンコンサルティンググループ

IT・デジタル投資で、様々な業界の様々な企業が取り組みに失敗している。それは日本だけではないが、日本に多いのも事実である。

日本企業や日本の人々は、真面目に、規律正しく、品質にこだわり、決められた役割だけに縛られず人のためにも動く。このような文化を持っているのに、なぜ無駄なことをやってしまうのか。なぜすれ違っていくのか。なぜ生産性が低くなってしまうのか。

経営としてIT・デジタルを活用していくための心構えから、最適な投資についての考え方を、日本企業は早急に学ぶべきである。単なる正論や進め方を学ぶだけでは十分ではない。先人が失敗した内容、失敗の理由、失敗を回避するにはどうすべきなのかを理解し、投資の最適化を進めるべきである。つまり、失敗を学び失敗を減らす、ということだ。

IT・デジタル投資に関して業務効率・コスト効率のみを求めるがゆえの悪循環が起こっている。低いレベルでの均衡を脱却し、すべての企業がIT・デジタルを自社内で自在に扱えるようにする「手の内化」を実現し、ビジネスの成長につなげられることを願っている。
(「はじめに」より一部抜粋)

<目次>

第1章 なぜ日本企業はIT投資で失敗するのか
●日本企業が置かれている状況と直面している課題
〝守り〟のために事業側企業のIT投資の増加が続く/業界・企業により異なるIT投資、レガシーシステム脱却状況/レガシーに依存する小売業/先進的な大手チェーンが躍進する飲食業/IT投資とレガシー依存の金融・保険業/地方のデジタル化が遅れている電気・ガス/「翻訳力」が不足している製造業/デジタル化が進まない不動産業/デジタル化が遠い農業・林業、漁業/メインフレームの登場から現在に至るまでのテクノロジーの進化/クラウドからデジタルへ/システム導入に関する海外との思想の違いとその影響/日本・海外におけるIT人材の位置づけと人材マーケットの違い
●レガシーシステムからの脱却
日本企業に警鐘を鳴らしていた「2025年の崖」とは/「攻め」のITへ向かうのか/DXになかなか成功できない日本企業/経営層のIT・デジタル領域における専門性の低さ/IT部門の人材不足/事業側企業における課題のまとめ
●ベンダー企業が置かれている状況と直面している課題
IT業界の構造の変化と事業側企業との関係性/事業側の人材不足がベンダー依存を深刻化/ベンダー企業における人材不足の実態/ベンダー企業における課題のまとめ
●政府・官公庁の動き
政府のIT投資適正化・レガシーシステム脱却への取り組み/日本企業が抱える構造課題の解決に向けて

第2章 IT・デジタルプロジェクト成功に向けての準備
●基礎を知るということ
IT・デジタルリテラシーの基礎力/現実を理解する(1) テクノロジーの進化/現実を理解する(2) 社内のIT・デジタル経験/現実を理解する(3) ITベンダーの変化/現実を理解する(4) 企業のIT部門の人材問題
●経営者のマインド改革
IT・デジタル投資を成功に導く4つのマインド/日本企業特有の3つのポイント/最も重要な「向かう気力」と「認める勇気」
●組織構造の改革
あるべき組織構造とは/改革(1)システム部門の改革は急がば回れ/改革(2)CIO・CDOの任命は、強い意思を持ってやるべき/改革(3)CHROの寄り添いが必須

第3章 プロジェクトの各フェーズでやるべきこと
●3ステップと陥りがちな罠
大型案件ではウォーターフォール型開発を/3つのフェーズの罠
●システム開発特有の事情
システム開発ならではの特徴/共通イメージを持ちにくい/用語が統一されていない/目的設定や費用対効果が曖昧になりやすい/責任分界点がわかりづらい
コラム 状況悪化の元凶のひとつはコンサルティング支援にある?
●企画構想フェーズで押さえるべきポイント
企画構想フェーズの罠を回避する/目的と手段をはき違えない/あれもこれもと盛り込まない、目的や効果を後付けしない/スコープをしっかりと定める/対象外の領域への影響を見極める/事業側の合意を得る
コラム グローバル企業だからシステムの統合や標準化が必須というのは誤解?
●企画構想フェーズに求められるマインド
IT案件を特別扱いしない/当事者特有のバイアスを念頭に置く/ベンダーの計画をうのみにせず、自社のIT主権を取り戻す
●要件定義フェーズで押さえるべきポイント
要件定義フェーズの罠を回避する/企画構想で定めた方針を変えない/適切な粒度で要件を定義し、やりきってから次へ進む/事業部門がサインオフする/現状を是とせず、To Beを考える/実装フェーズの計画(テスト・移行など)の大きな方針を定める/データのポリシーやデータ構造を定める
●要件定義フェーズに求められるマインド
ベンダーに丸投げしない/投資対効果を意識する
●実装フェーズで押さえるべきポイント
実装フェーズの罠を回避する/自社としてベンダーの仕事を評価する基準を持つ/安易に雁行せず、しっかりと立ち止まる/ベンダーの前提や見積もりを自社として検証する
●実装フェーズに求められるマインド
自社としての算段を持つ/空気感に流されないようにする

第4章 失敗から学び 失敗を活用する
●IT投資の見えない失敗
失敗の種類/進行中のプロジェクトにおける失敗対策/軌道修正の検証ポイント(1)目的や効果は明確か、当初掲げたものから逸脱していないか/軌道修正の検証ポイント(2)中身(品質、コスト、進捗)に問題はないか/軌道修正の検証ポイント(3)プロジェクトが適切に運営・管理されているか
コラム 頓挫しがちなのはシステム開発プロジェクトだけなのか?
●「失敗」を繰り返さないためのIT・DX戦略
すべての日本企業が取り組むべきこと/IT・DX戦略の視点(1)戦略・ロードマップ:経営が関与すべき案件を特定する/IT・DX戦略の視点(2)ガバナンス・プロセス:経営レベルで注視する/IT・DX戦略の視点(3)組織・体制:自社にITの主権を取り戻す

第5章 日本企業が勝つためのアプローチ
●スタンダードプロセスからスタンダードデータへ
業界全体を変えていく/日本企業が遅れを取り戻すためには/基幹システムは「データを集めるもの」/守るべき基本から優先順位を考える/現場の忖度が余分なデータを増やす
●業界特性や企業規模特性に基づく対応
業界・規模別の効率化/共通システム活用の可能性/社会的基盤構築の目的
●IT・デジタル人材育成
何のためにデジタル人材を育てるのか/いま求められているのは成熟した技術の活用
●ITベンダー、企業、国が今後すべきこと
ITベンダーがすべき競争と協業/成熟した領域に求められるもの/まずは「通訳」的人材から
●地域での連携の可能性
人材育成の内製化/業界間連携の例/政府や自治体の人材育成

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抽象の力 (近代芸術の解析)

抽象の力 (近代芸術の解析)

著者:岡崎 乾二郎

 

名著『ルネサンス 経験の条件』から17年――。
近代芸術はいかに展開したか。その根幹から把握する、美術史的傑作。

20 世紀美術を動かした真の芸術家たちは誰か――
ヒルマ・アフ・クリント、夏目漱石、ヴァネッサ・ベル、トーレス・ガルシア、熊谷守一、ダヴィド・ブルリューク、ジョン・D・グラハム、ゾフィー・トイベル=アルプ、坂田一男、ジョルジョ・モランディ、岸田劉生、恩地孝四郎、村山知義、白井晟一、イサム・ノグチ、長谷川三郎、瑛九、内間安瑆──

「キュビスム以降の芸術の展開の核心にあったのは唯物論である。戦後美術史の不分明を晴らし、現在こそ、その力を発揮するはずの抽象芸術の可能性を明らかにする」(本書より)

批評的視点による大胆かつ刺戟的な近代美術論。
そして何よりも「美術の力」理解のための絶好の案内書。
高階秀爾

我々はモダニズムや抽象――いやそもそもアートのことをまるで知らなかったのだ!
本書は素早く脳内に入り込むと爆弾のように破裂して悦ばしい驚きと混乱で満たし、
交換台のように機能して無数の異質な情報から新しい世界像を紡ぎ出す。
読み終えたとき、あなたと世界は完全に更新されているだろう。
浅田彰

【目次】
第I部 抽象の力 本論
第II部 抽象の力 補論
第III部 メタボリズム-自然弁証法
第IV部 批評を招喚する

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科学的根拠に基づく最高の勉強法

科学的根拠に基づく最高の勉強法

著者:安川 康介

 

脳は使い方次第! 「記憶力」× 「超効率化」× 「時短」の勉強法

13万部突破! 売れています!
414万回以上再生されているYouTubeの大人気動画「科学的根拠に基づく最高の勉強法」を
更に詳しく解説し、書籍化。

私たちが今まで慣れ親しんだ、繰り返し読む(再読)、ノートに書き写す・まとめる、ハイライトや下線を引く、
といった学習法は、実は身につきにくいやり方だった。
覚えたことを思い出す、人に教えられる=アウトプットこそが成長につながる、
研究によって検証された効率的な勉強法です。

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日本で医者を目指し、アメリカの臨床医として働くようになるまで、
そして医者になってからも、結構長い時間を勉強に費やしてきました。
そして、人生の限られた時間の中で、やりたいこと、
やらなければならないことがたくさんある中で、
いかに効率的に勉強したら良いのかについても考えてきました。
僕がこれまでなんとかやってこられた大きな理由の1つ、
それは、自分が行ってきた勉強法が、科学的にも効果の高い勉強法だったからだと思います。
あとになって学習に関する論文を読みながら、
「なるほど、そんなことだったのか」、そう感じたことを覚えています。
この本に書いてある勉強法は、誰でもすぐに実践できる、
効果が確認された勉強法です。

ーー「はじめに」より
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医者である著者が、臨床医学という学問に膨大な時間を費やして勉強してきたから、わかったこと。
人生の限られた時間で、やりたいこと、学ぶことが無限にある中、
どのように効率的に勉強したら良いのかを、
論文からひも解き、著者がどのように勉強してきたのか、実践方法まで大公開します。

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Pythonで学ぶ効果検証入門

Pythonで学ぶ効果検証入門

著者:安井 翔太 (監修), 伊藤 寛武 (著), 金子 雄祐 (著)

 

この本は、効果検証を実務で行いたい方に向けた入門書です。
実務応用しやすい3つの分析手法(A/Bテスト・Difference in Differences(DID)・Regression Discontinuity Design(RDD))について、現場で実際にぶつかりやすい課題をミニストーリーなどで指摘しながら、その対応策や考えかたを示し、Pythonで実装していきます。

とくにA/Bテストについては多くの紙面を割き、複数のデザインパターンや分析手法を紹介します。
また、DIDとRDDについても、ミニストーリーなどを交えて適用できる条件を具体的に例示しつつ、間違った分析結果を算出してしまわないよう丁寧に解説を行います。

本書では、全体をとおして、ビジネスの現場で必要とされる知識と理論的な基礎との乖離に着目し、その乖離を埋めるような説明を心がけました。あくまで入門書であるため理論的な説明は控えめになっていますが、参考文献やブックガイドから、より専門的な論文や書籍にアクセスできるようにしています。

本書を読了することで、基本的な効果検証の手法を理解し、Pythonで実装できるようになります。さらに、陥りやすいアンチパターンや、効果検証を通じて組織に貢献するための考えかたなど、データ分析の実務者に必要とされる知見も身につきます。

《こんな方におすすめ》
以下のような、実務で効果検証に向かい合っているすべての人を読者対象としています。

◎ データサイエンティスト、データアナリスト
◎ 事業会社のプロダクトマネージャー
◎ ソフトウェアエンジニア
◎ 官公庁の政策立案者
○ その他、効果検証に携わるすべての人

《目次》
謝辞/目次

1章 はじめに:いまなお隔たりがある効果検証の実務と理論
1.1 効果検証とはなにか?
1.2 本書の構成
1.3 想定する読者
1.4 サンプルコード

2章 A/Bテストを用いてクリーンに効果検証を行う
2.1 Prelude
2.2 施策と効果
2.3 バイアス
2.4 A/Bテストの基本的な発想
2.5 A/Bテストのデザイン
2.6 PythonによるA/Bテストデータの分析の実装
2.7 A/Bテストのアンチパターン

3章 A/Bテストを用いて実務制約内で効果検証を行う
3.1 実務におけるA/Bテストの課題
3.2 A/Aテスト:A/Bテストの信頼性を担保する
3.3 柔軟なA/Bテストのデザイン
3.4 効率的な分析:共変量のコントロール
3.5 施策効果の異質性:どこで効果があるのか知る

4章 Difference in Differencesを用いて効果検証を行う
4.1 DID(差分の差法):施策実施前後の違いを捉える
4.2 DIDを用いた実務的な施策効果検証
4.3 2期間以上のデータをDIDで分析する
4.4 パラレルトレンド仮定と検証
4.5 複数回の施策を行った場合にDIDによる分析は適用できるか?

5章 Regression Discontinuity Designを用いて効果検証を行う
5.1 RDDを適用できるシチュエーション
5.2 RDDの仮定と推定
5.3 Fuzzy RDD:処置確率が閾値によって不連続に変化する場合のRDD
5.4 内的妥当性と外的妥当性:我々はなにを推定しているのか?
5.5 bunchingの難しさ

6章 おわりに:実務における課題と展望
6.1 これまでの振り返りと実務プロセスに合わせた分析手法の選択
6.2 分析プロセスの“不”可能性
6.3 データ分析実務者の役割
6.4 効果検証の実務者のためのブックガイド

著者・監修者略歴/参考文献/索引

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データ品質プロジェクト実践ガイド 

データ品質プロジェクト実践ガイド 

著者:Danette McGilvray (著), 木山靖史 (翻訳), 宮治徹 (翻訳), 井桁貞裕 (翻訳)

ビジネスにおいてデータの重要性はかつてないほど高まっています。機械学習を含むAIはあらゆるビジネスに影響を与えつつありますが、そもそもAIが学習するデータの信頼性が低かったら、当然アウトプットも信頼性が低いものになります。データ経営と言われているようなデータに基づいたビジネス上の決定も、信頼できるデータや情報がそろっていることが前提になります。

本書の著者のDanette McGilvrayはデータ品質を上げるためのプログラムに2009年から携わっています。そして、データ品質を改善するプロジェクトの実践的な方法論として、本書で解説している「10ステップ」を確立しました。

この日本語版の基となった第2版では10ステップの実践例を多く盛り込み、より実用的で多くの人の参考になる内容になりました。また、経営陣にデータの重要性とデータ品質を上げるプロジェクトへの理解を深めてもらい、協力を得るためのビジネスインパクト・テクニックについても、具体的に解説しています。

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Pythonによる時系列分析: 予測モデル構築と企業事例

Pythonによる時系列分析: 予測モデル構築と企業事例

著者:髙橋 威知郎 (著)

 

時系列データを上手く活用し、ビジネス成果を生み出す!!
時系列データを上手く調理することは、これらの問に何かしら解を与えることができます。特に予測モデルを上手く活用すると、過去を振り返り、未来を予測し、現在すべきことを導きだし、成果へと繋げることができます。いくら高精度な予測モデルを手にしても、どう活用すべきかわからないと成果は生まれません。そこで本書ではどのように扱うかを、実際のデータを用いて、使い方を重点的に解説していきます。時系列分析の多くの書籍は数式等を用いて解説していますが、実務的な運用には理論よりもPython等コードで実践していくことが重要です。

内容自体は、pythonのコードを説明しながらの展開でよくある感じでした。 続きを読む Pythonによる時系列分析: 予測モデル構築と企業事例

技術哲学

技術哲学

著者:金光秀和 (編集), 吉永明弘 (編集)

技術の発展は、倫理的問題を引き起こし続けているが、その背後にある哲学的な意味についての考察はまだ不十分。本書では、世界的に注目を集める技術哲学の基本を学び、技術が人間や社会に与える影響を深く理解するための土台を築く。日本語による初めての本格的なテキスト。

「目次」

序 章 技術哲学とは何か──技術哲学の問題圏(金光秀和)

第Ⅰ部 技術哲学の理論

第1章 技術と哲学──技術を哲学的に問うことを考える(金光秀和)
第2章 技術と政治──人工物と人間との関わりを考える(直江清隆)
第3章 技術と歴史──福島原発事故はなぜ起きたのか(本田康二郎)
第4章 技術とデザイン──デザインの論理・不完全性・可能性(上杉繁)

第Ⅱ部 技術哲学と社会

第5章 AI──夢と現実(久木田水生)
第6章 ロボット──責任ある仕事をどこまで機械に任せるべきか(岡本慎平)
第7章 テレプレゼンス──コミュニケーションメディアは人間関係をどう変えるか(呉羽真)
第8章 農業技術──スマート農業は何を目指すのか(鈴木俊洋)
第9章 宇宙開発──月が生活圏・商業圏になるときのために(立花幸司)

第Ⅲ部 技術哲学と環境

第10章 気候工学──環境問題の技術的解決に関する倫理問題(吉永明弘)
第11章 都市──三つの「技術」から考える(青田麻未)
第12章 遺伝子ドライブ──生物と生態系を操作する技術(藤木篤)
第13章 ゲノム編集作物──自然における突然変異と同じなのか(犬塚悠)
第14章 原子力発電──どのように発電すべきか(寺本剛)

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イノベーションの経済学 「繁栄のパラドクス」に学ぶ巨大市場の創り方

イノベーションの経済学 「繁栄のパラドクス」に学ぶ巨大市場の創り方

著者:クレイトン・M・クリステンセン

貧困×ジョブ理論=眠れる巨大市場。
これからの時代、真に成長が見込めるのは
買えない/買わない人々の「無消費経済」である――Appleのジョブズ、Amazonのベゾスらに影響を与えた
イノベーションの巨人、最後で最高の著作!

※『繁栄のパラドクス 絶望を希望に変えるイノベーションの経済学』改題・改訂版

◆中国の家電メーカーはなぜ世界の電子レンジ市場の40%を占めるまで成長したのか?
◆社員5人のスタートアップは、いかにしてゼロからモバイル通信網をアフリカ各国に普及させ 34億ドル規模の会社になったのか?
◆ソニー、トヨタはどのように「無消費経済」から世界的成長を見せたのか?

日本ほか世界各国の事例とともにイノベーションの本質をひも解く、
今こそ読みたいビジネス書のマスターピース!

表面上は望みのない状況に見えても、その裏に、成長の期待できる新市場が控えていることはよくある。この知見は、これまで好機に巡り合ってこなかったイノベーターや起業家にとっても重要だ。消費経済ではなく無消費経済に集中することは、企業の新たな成長エンジンに点火するすばらしい機会になりうる。
電気のない村に暮らすアフリカの約6億人を極貧の指標として見るのではなく、巨大な市場創造の好機として見るべきなのだ。絶望ではなく、イノベーションを招いているのだ、と。

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ChatGPT API×Pythonで始める対話型AI実装入門

ChatGPT API×Pythonで始める対話型AI実装入門(GPT-3.5&GPT-4 対応)

古川渉一 (著), 荻原優衣 (著)

話題の対話型AI「ChatGPT」では、APIと呼ばれる、ChatGPTをアプリケーションに組み込んで利用するためのしくみが公開されています。ChatGPTのAPIを活用することで、ChatGPTを他のアプリケーションと連携でき、ブラウザ版のChatGPTを単独で使うよりも幅広い活用が可能になります。たとえば「音声認識サービスと連携し、会話の音声データを文字起こししてChatGPTで要約する」「Google検索の結果を取得して、ChatGPTでニュース記事を作成する」といった処理ができます。本書では、Pythonの具体的なコードを示しながら、ChatGPT APIを活用したサービスを実装する方法を解説します。ChatGPTの回答を細かく制御できる「パラメータ」の利用方法についても紹介するため、ChatGPTをカスタマイズして使うことが可能になります。

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大規模言語モデルを使いこなすためのプロンプトエンジニアリングの教科書

大規模言語モデルを使いこなすためのプロンプトエンジニアリングの教科書

クジラ飛行机 (著)

“生成AIの使いこなしにぐっと差がつく!

本書は、ChatGPTをはじめとする「大規模言語モデル」から、望んだ回答をうまく得るための「プロンプトエンジニアリング」を網羅的にまとめた書籍です。

大規模言語モデルの応答能力を改善・向上させるテクニックはさまざまな研究によって明かになっています。本書では、そのような改善方法について、基本的なものから複雑なものまで紹介します。

一般的な業務で大規模言語モデルを使い方にも、アプリ開発などで使いたいエンジニアの方にも役立つように、幅広い内容をカバーしています。

後半では、大規模言語モデルのAPIを利用する方法も紹介します。最後の章では高度なプロンプトエンジニアリングの手法を組み込んださまざまなプログラムの例を掲載しています。

対象となる大規模言語モデルは、人気のChatGPT(3.5/4)をはじめ、Google Gemini、Anthropic Claude、Microsoft Bingチャット、オープンソースの大規模言語モデル(Llama 2など)です。
※大規模言語モデルの回答の一部や使い方については、紙面ではなく特典Webサイトで掲載している場合があります。

本書を通して、いろいろな言語モデルで活用できる汎用的な技術を身につけましょう。

Chapter1 プロンプトエンジニアリングと大規模言語モデル
Chapter2 プロンプトエンジニアリング入門
Chapter3 大規模言語モデルの基本タスク
Chapter4 Few-shotプロンプトと性能向上のテクニック
Chapter5 テンプレートを使った10倍役立つプロンプト集
Chapter6 Web APIとオープンLLMの使い方
Chapter7 AGIを目指した高度なプロンプトエンジニアリング

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