私は本を読むのが好きで、Amazonや、また日本に行ったときはいくつも書店に立ち寄りついついたくさん本を買ってしまいます。しかし時間を十分確保できず、読まずにそのままになっている本もたくさんあります。 そんな中、最近モーティマー・アドラー氏による、その名も「How to Read a Book (本の読み方)」という本に出会い感激しました。（今さらではありますが。。。）日本では「本を読む本」というタイトルの日本語訳版も出ているようです。 今から８０年以上も前に出版された、本からほんとうの知識を得るための土台を提供してくれるこの本は、本の読み方に関するクラシック（古典）と呼ぶにふさわしい本です。世の中にあるたいていの「読み方」に関する本はこの本からの派生と言っても言い過ぎではないかと思います。 どうやって本を読むべきなのかというのは、もちろん目的によって変わってくるのですが、この「本の読み方

ボイス・オブ・カスタマーを聞いていてもプロセスを改善することはできない。ボイス・オブ・プロセスを聞くことによってのみプロセスを改善することができる。 ドナルド・ウィーラー 最近、データを使ってビジネスを改善するためにはデータドリブンではなくデータインフォームドを目指すべきというテーマでいくつかの投稿やセミナーを行い、ビジネスの改善のためにはボイス・オブ・カスタマー（顧客の声）ではなく、ボイス・オブ・プロセス（プロセスの声）を聞かなくてはいけないという話をしてきました。 改善のための知識をデータから得るために必要なデータインフォームド文化（ブログ記事） - リンク デミング哲学 - 「深遠なる知識」- データインフォームドな文化を作るための哲学 - リンク この点においてセミナーに参加いただいた方たちより何度か質問を受けました。 というのも、一般的にはボイス・オブ・カスタマー、つまり顧客の声

データを使ってビジネスを改善したい、というのは多くの人が期待することです。しかし、いざ始めると期待したようにはうまくいかないということが多いのも事実です。 そこで少し立ち止まって、そもそもデータを使う、または分析する目的は何なのかを明確にしてみましょう。もちろん、ビジネスを改善するのが究極的な目標ではあるのですが、それではあまりにも抽象的すぎますよね。 実は、データを分析する目的は知識を得ることなのです。 ここで言う知識とは、何かを知っているという意味の知識ではなく、予測に役立つという意味での知識です。こうした知識があればビジネスを改善させるために効果的な施策、対策を打っていくことができるようになります。 どのようにしてビジネスを改善させていくのかという話は、前回の「改善のための知識をデータから得るために必要なデータインフォームド文化」という記事の中で詳しく説明しました。 今回はこの「知識

今回は、データが中心で人間を不幸にするデータドリブンな文化と、人間中心でデータを道具としてデータインフォームドな文化の違いの話をします。今回の記事を書くにあたって、「Becoming Data Driven, From First Principles」（リンク）を大きく参考にさせてもらっています。 データドリブンという言葉は日本でもだいぶ浸透していますね。 私はふだんアメリカに住んでいるのですが、仕事の関係でたまに日本に行きます。そのタイミングでExploratoryのお客様の方たちとお話をさせていただくのですが、そのさい「データドリブン」になりたいが、うまくいかないという話をよく耳にします。 ここで質問ですが、みなさんはなぜ「データドリブン」になりたいんでしょうか？ こんな質問をすると、今さら当たり前のことを聞くのはやめてよ、 と言われるかもしれません。 今となってはどんなビジネスでも

ノーベル物理学賞を受賞したこともある偉大な科学者であり、愉快な先生でもあるリチャード・ファインマン（1918 - 1988）が推奨した学習メソッドである「ファインマンテクニック (The Feynman Technique」というのがあります。 今回はこの、知ってるだけでなく、使えるものになる学習をしたいときに最強のファインマン学習メソッドについて紹介したいと思います。 ところでまず最初に断っておきたいのは、ここでいう学習とは本を読み流して何らかの概要を知っているとか、試験のために暗記したりするといったものではなありません。 学んだことを他の人に説明することができ、様々な状況でそれらを自由に活用することができるという意味においての学習です。 以下、要訳。 もし何かをほんとうの意味で学んだのであれば、それはあなたにとって残りの人生で使い続けることができる武器となります。そして、なにか新しいこ

パワポのスライドと箇条書きが人間を駄目にする 今から20年前の2003年、データの可視化やインフォメーションデザインの先駆者として有名なイエール大学の教授エドワード・タフティが「パワーポイントの認知スタイル」というエッセイを発表しました。 彼はこのエッセイの中で、パワーポイントのようなスライド形式はプレゼンテーション自体の質を低下させ、余計な誤解や混乱を招き、さらに言葉の使い方、論理的な説明、そして統計的な分析といったものが犠牲になるため、スライドをつくる人の思考回路にダメージを与えると主張します。 こうした主張に賛同する人は現在でも多くいて、その典型的な例がアマゾンです。アマゾンではミーティングの前に文章形式の資料が配られ、ミーティングの最初の5分はそれぞれがこの配られたレポートを黙って読むことから始まるという話は多くの方も聞いたことがあるのではないでしょうか。（リンク） 実は、アマゾン

よくスタートアップやSaaSの世界などでノーススター（北極星）指標が注目されます。自分たちのビジネスを成長させるために組織の全員が一丸となって追うべき1つの指標というものです。 例えば、アクティビティの指標であるDAU（Daily Activity Users）やMAU（Monthly Active Users）であったり、またはエンゲージメントを測るためのDAU/MAU、またはそれこそ売上やMRRであったりするかもしれません。 データや数値を元にビジネスを成長させようということで、こうした「ノーススター」指標を決め、ダッシュボードなどで毎週、毎月モニターし始めます。 ところが、ここから誰もが話したくないことが起き始めます。 たいていの組織や企業の中の人達はこの指標をだんだん見なくなる、または本気にしなくなります。 実際見ている人は経験あると思うのですが、こうした指標の数値は良くなったり悪