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。1998年、米ローレンスバークレー国立研究所でデータ分析に従事。2005年、大阪大学で博士号(工学)。2011年、社内のデータ分析専門組織「ビジネスアナリシスセンター」の所長に就任。2018年より滋賀大学データサイエンス学部教授。大阪ガスは成功したのか』(日経BP社、2017年)。Tweetビッグデータという言葉が流行して以来、日本企業は、分析に強い人材を育成し、工場や顧客のデータを収集するシステムを構築し、さまざまなデータ分析プロジェクトを立ち上げてきた。多くの企業は投資に見合ったビジネス成果を得られていないのではないだろうか。大阪ガスでデータ分析組織をつくり、現場向けに成果を出してきた筆者は、その原因は、分析力やデータ量よりもむしろ、現場の力とデータ分析を融合させるプロセスの軽視にあると考える。筆者は、このプロセスを意識してデータ分析に取り組むうちに、現場の意思決定の種類によってこのプロセスを類型化できることに気づいた。本稿では、NTTドコモやAGC(旧旭硝子)の事例を挙げながら、現場業務の意思決定を6種類に類型化して、現場の力を的確に引き出すことでデータ分析を成功させる型を提示する。この型を習得すれば、データ分析を単なる分析で終わらせず業務改革につなげる成功確率が格段に高まるだろう。所長PDF論文:14ページ[約1,995KB]¥880(税込み)PDFをカートに入れる論文セレクションをご利用の方は、ログインをお願いします。これより先は、定期購読者様のみご利用いただけます。「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。