デジタル庁でデータ分析の専門人材として活躍する樫田光氏のインタビューを前後編でお届けする。データ分析ユニットを立ち上げる際に必要な動き方、大規模組織の新たな組織能力として「データ分析」を活用して組織に変化を起こすこと、そしてデータドリブンな組織を作るための仕組みづくりについて語っていただいた。前編ではご自身のキャリア、大規模組織でのデータ分析組織立ち上げの流れ、その際に大切にすべき融和的な態度などについて伺った。 デジタル庁での仕事はこれまでのキャリアがすべてつながっている ──データ分析組織の立ち上げに関してお伺いする前に、樫田さんのこれまでのキャリアをお聞きできますか。 これまでのすべての経験が偶然ながら今の仕事につながっているように感じます。私はもともと、データ分析自体にはあまり興味がありませんでした。新卒では、外資系の戦略コンサルティングファームに入社しました。そこでの経験が、数値

東京海上日動のキーマンと語る、DXを推進する組織文化とプロダクト開発──ヒト・モノ・カネのアジリティ ゲスト：東京海上日動火災保険株式会社 村野剛太氏、東京海上日動システムズ株式会社 古澤直人氏 本連載では、スタートアップや大企業組織の変革のキーマンをゲストに招き、DX実現に不可欠な「ビジネスアジリティ」をめぐって、プロダクト開発から組織文化の変革までを幅広く議論。その実践知に迫ります。ホストはコンセントリクス・カタリスト（旧タイガースパイク）の各メンバー。 第2回ゲストは、東京海上日動のDX推進キーマンである、東京海上日動火災保険 村野剛太氏、東京海上日動システムズ 古澤直人氏。出島戦略ではなく本島戦略で進めたというDX。その鍵は、アジャイルを組織文化まで浸透させるための取り組み、スクラムチームによる部門横断型のプロダクト開発でした。 東京海上日動のIT化からDX推進までの系譜 根岸 慶

日本IBMは、ソフトバンクとの協業で、IBM Watsonの日本語化による6つのAPIを発表した。これまで米国ワトソン研究所の先進技術の成果として、受け止められてきたWatsonだが、そのルーツは意外なことに日本にあった。そして三菱東京UFJ銀行をはじめ多くの企業が導入計画を発表。AIがブームとして喧伝される中、一線を画する「コグニティブ」を標榜し、実用化へと先陣を切った日本IBMとソフトバンクの発表をレポートする。 Watsonの原点は日本だった 発表会で日本IBMの代表取締役社長ポール与那嶺氏は、「Watsonは実は日本発」と語った。テキストマイニングをベースにした質疑応答システムとして、2007年からIBMの基礎研究所で研究が始まったもの。その後アメリカの人気TVクイズ番組「Jeopardy!（ジョパディ！）」で最高賞を得たのは有名だ。 「今回いよいよ日本語化を発表できたことを嬉しく

Watson Analyticsで一段上の「データ分析＋ビジュアル化」テクニックを武器にする 「IBM Watson Analytics」体験レポート 企画書や報告書に、データ分析の結果を活用し、シンプルで説得力のあるグラフやチャートを織り交ぜて表現するスキルは、これからのビジネスパーソンにとって重要な武器。IT部門や専門のアナリストの手を借りずに、自分たちで分析やビジュアル化をおこないたい。「Watson Analytics」はそんなビジネスパーソンの願いをかなえるクラウド型の分析サービス・ツールだ。話題のコグニティブ・コンピューティング「Watson」を活用することで、分析の専門家でなくても使えるという。はたしてどこまで簡単に使えるのか？　Biz/Zine編集部が実際に試してみた。 IBMの「コグニティブ」と「アナリティクス」の成果でビジネス思考をインスパイアする IBMの「Watso

急速な技術の進歩によって、従来では想像できないような膨大なデータを収集し、容易に分析できる時代になった。自然と企業経営にもデータの利活用が期待されるが、その恩恵を十分に享受するには、人的スキルはもちろん、組織全体での文化・風土づくりが欠かせない。そう指摘するのは、ビッグデータを用いたCRM分析事業を展開するトランスコスモス・アナリティクスで、副社長を務める、多摩大学大学院 客員教授の萩原雅之氏。日経リサーチやリクルートリサーチなどで多くのデータ分析に携わり、多くのビジネスリーダーや経営層と接してきた。その経験をもとに、データを経営に活用できる組織のあり方、リーダーに求められる“データに対する感性や知識”についてお話しいただいた。 データ経営を可能にする「テクノロジーの進化」と「経営スピードの高速化」 ――「データ経営」という言葉に象徴されるように、「データ活用がビジネスの成否を決する」と言

『LEAN ANALYTICS スタートアップのためのデータ解析と活用法』(アリステア・クロール、ベンジャミン・ヨスコビッツ著 角征典 訳)は、スタートアップ・ベンチャーだけでなく、企業や組織内のイノベーターにとっても有益な、ビジネスを駆動させるためのアナリティクスの要点を網羅的に解説しています。 アナリティクスで進化したスタートアップ手法 『リーン・スタートアップ』のエリック・リースがシリーズエディタを務めるシリーズの最新作。3年前に日本でも出版されムーブメントを作ったリーン・スタートアップですが、その考え方をベースに、ビジネスのアナリティクスの方法論を加えた内容になっています。 ここでリーン・スタートアップの考え方を振り返っておきましょう。「リーン」という言葉はトヨタ生産方式で有名ですが、無駄を少なくする生産方式を事業開発の方法論に応用した考え方です。 リーン・スタートアップで提唱され

本連載「デザイン思考×ビッグデータ」では、両者それぞれを統合してどのようにイノベーションを実践するのかを、解説していく。第1回目の今回は、イントロとして、なぜこの掛け合わせが重要なのか。そして、誤解されることの多いデザイン思考やイノベーションに、どのようにビッグデータをとりいれていくのかの見解を述べる。 「デザイン思考」と「ビッグデータ」 前者を「定性的」「右脳的」「クリエイティブ」なデザイナーが使うモノ、後者を「定量的」「左脳的」「ロジカル」なデータサイエンティストが使うモノと、それぞれ別モノと切り分けて区別してはいないだろうか。 このような表面上の理解でモノゴトを分類し整理するだけでは、「イノベーションの時代」を乗り越えていくことは難しい。それぞれの本質を捉え、異分野知識を総合的に運用していくことが必要なのである。 本連載タイトル「デザイン思考×ビッグデータ」は、単純に 「右脳×左脳」