するカートに商品は入っていません。本誌掲載の論文をPDF形式でご購入いただけます。各論文にある「PDFをカートに入れる」をクリックすると、カートに商品が追加されます。UNIV.)は、博報堂の人材育成を担う企業内大学です。構想力を高めることを目的に、基礎的な能力開発プログラムに加え、「構想サロン」「構想ラボ」などのプログラムを通して、中長期的な視点での新たな価値創造やイノベーション創出にチャレンジする機会をつくることもその機能の1つです。「博報堂大学」についての詳しい紹介は、http://www.hakuhodo.co.jp/about/university/をご覧ください。TBWA博報堂が推進する「人間を中心としたイノベーション」事業であるヒューマンセンタード・オープンイノベーション事業の詳細についてはhttps://www.human-centered-open-innovation.com/をご覧下さい。Tweet「オープン・イノベーションとデザイン思考」もついに今回が最終回です。Things」(モノのインターネット化)時代には、データサイエンティストたちの活躍が期待されます。その理由やデータサイエンティストに求められるスキルについても考えてみましょう。Things」(モノのインターネット化)時代における「デザイン思考」と「データサイエンティスト」の融合の重要性について説明していきたい。「集合知」の領域と「集合知」を増幅するツールについてまずは第1回から説明してきた「集合知」について今一度、整理しておきたい。ビッグデータの時代において「集合知」の議論は今後も活発にされていくであろう。マイケル・ニールセン(2013)のフレーム(注1)を援用すると、「集合知」は下記の図の通り、2種類の領域に活用できる。図の右側の円[集合知の領域II]は、人間のスキルと工夫が最も機能する問題領域を示している。Survey)のデータを掘り起こしたりするような、ギガバイトやテラバイト級のデータから新しい意味を引き出すという、人間の処理能力や人工知能よりも射程の広い領域である。今回の連載で説明してきたように、「デザイン思考」は右側の円における「集合知」を増幅するツールの1つであると言える。形式知への「表出化」を促す。異分野のメンバーと「共同化」や「表出化」を繰り返し、止揚する中でニーズとシーズの因果関係やメカニズムを感知し合いながら、「新しい意味的価値を生み出すデザイン」を探索していくのに適している。左側の円においては、「データサイエンティスト」が開発するアルゴリズムが「集合知」を増幅させるツールとなると言えるだろう。「データサイエンティスト」が開発するアルゴリズムのわかりすい例としては「グーグル・インフル・トレンド」がある。検索エンジンに入力されたクエリーと呼ばれる検索文字列を分析することで、どこでインフルエンザが発生しているか即座に追跡できるというものだ。タミフル」などインフルエンザと相関係数の高い検索文字列(クエリー)で検索していれば、今まさに東京でインフルエンザが蔓延しつつある可能性があると予測するものである。実際のところ「グーグル・インフル・トレンド」は米国疾病対策予防センターの科学者たちの予測とほぼ一致する確度(97%)で予測可能とのことである。play(ストアによっては販売開始のタイミングが異なるためお取り扱いがない場合もございます。「後で読む」から削除するしおりを挟むしおりを挟む位置をクリックしてください。クリックしてください。この記事は以前に読み進めています。前回読み進めたページまで移動しますか?移動する移動しない。