データ活用仮説量産 フレームワークＤＩＶＡ―データからお金を生み出す４段階

鈴木 良介【著】

日経ＢＰ（2015/12発売）

• サイズ B6判／ページ数 215p／高さ 19cm
• 商品コード 9784822279394
• NDC分類 336.17
• Cコード C0034

出版社内容情報

ビッグデータ活用の講演執筆で引張だこの鈴木良介氏が、データから収益を生み出すためのフレームワーク「DIVA」を書籍で初披露

データ活用が失敗する根本的な原因はたったの1つ！
「データ→情報→価値→効用」データを活用して価値を生み、売上・利益などの効用につなげる

データを活用して我が社も儲けられないのか──。

こう上司から言われた時、どこから考え始めてよいのか分からないという声を多く聞きます。真面目な担当者ほど、「まずはデータの棚卸し」となりますが、それでは売り上げにつながりません。

こう語るのは、野村総合研究所の鈴木良介氏です。鈴木氏はビッグデータがブームとなった当初からデータ活用のコンサルティングを引き受け、この4年間で2000人もの企業担当者らとディスカッションをしてきたそうです。

鈴木氏はこうした膨大な経験を踏まえて、データを活用して売り上げ、利益といった効用を得るためのフレームワーク「DIVA（ディーバ）」を提唱します。DIVAはData＝データ、Information＝情報、Value＝価値、Achievement＝効用の4語の略です。

本書で紹介するDIVAというデータ活用を進めるための共通のフレームワークを持つことで、企業のビッグデータ活用ワーキンググループでの議論の空転を防ぎ、良質な仮説を生み出す前段階となる仮説の量産を支援します。

【主な内容】
　第1章　DIVAは「データ、情報、価値、効用」の一連の流れを記述す
　第2章　顧客の振る舞いを変える
　第3章　従業員の振る舞いを変える
　第4章　データと振る舞いの変化を直結する
　第5章　仮説を量産するのは誰か？
　第6章　「気が利く」と「気持ち悪い」の境界に挑む

第1章　DIVAは「データ、情報、価値、効用」の一連の流れを記述す
店に入ってこない潜在顧客は誰か？
「3つの成熟」を受け、IoTがボーナスステージを拡大する
製品はデータ活用の入り口と出口の2役をこなす
やれば儲かるではなくて、 やらないと負ける
本書の狙いと構成

第2章　顧客の振る舞いを変える
「ママ」 と 「執事」 と 「太鼓持ち」
(1)口うるさいママ
(2)気の利く執事
(3)如才ない太鼓持ち

第3章　従業員の振る舞いを変える
拡大する「エンプローイデータ」の活用
武器を持たせる
最適な配置で無駄を省く
無駄な会議は寿命の無駄遣い
人材育成・教育、 職業マッチング
不正対策

第4章　データと振る舞いの変化を直結する
人間では遅過ぎる
機械が人間を直接制御する
予測と直結で準備を整える
限られた資源をちょうどよく使いこなす
機械の杓子定規さが、 公平な評価を実現する

第5章　仮説を量産するのは誰か？
仮説量産会議の運用
主導するのは誰か？
「お見合いおばさん」としてのインタープリター

第6章　「気が利く」と「気持ち悪い」の境界に挑む
プライバシーに関する「気持ち悪さ」をDIVAで分解する
インセンティブの設計によって 「気持ち悪さ」 を解消する
それぞれの感性に合わせた制御を行い、 利用を勧める

内容説明

データ活用が失敗する根本的な原因はたったの１つ！「データ→情報→価値→効用」データを活用して価値を生み、売上・利益などの効用につなげる。議論の空転を防ぎ、活用仮説の量産を助ける「ＤＩＶＡ」フレームワーク。

目次

第１章　ＤＩＶＡは「データ、情報、価値、効用」の一連の流れを記述する
第２章　顧客の振る舞いを変える
第３章　従業員の振る舞いを変える
第４章　データと振る舞いの変化を直結する
第５章　仮説を量産するのは誰か？
第６章　「気が利く」と「気持ち悪い」の境界に挑む

著者等紹介

鈴木良介［スズキリョウスケ］
２００４年、株式会社野村総合研究所入社。情報・通信業界に係る市場調査、コンサルティング、政策立案支援に従事。現在は、データの活用による事業の高度化、社会課題の解決を検討としている。科学技術振興機構戦略的創造研究推進事業ＣＲＥＳＴビッグデータ応用領域領域アドバイザー（２０１３年６月～）（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。

感想・レビュー

※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。

[Kentaro]

顧客の振る舞いを変革するためのアプローチとして、ママ型、執事型、太鼓持ち型といったタイプ別のサービスの仕方を紹介してくれたり、気が利くサービスとキムチ悪いサービスがオケージョンにより、こんなにも違うといった内容の紹介もしてくれています。ビックデータがもつ見える化から、お金を出してでも使いたいサービスはまだまだ山ほど転がっていそうだなとおぼろげながら感じた一冊でした。

2017/02/02

[hayataka]

ビッグデータブームに乗って、様々な企業やシンポジウムで、データ活用WGのような組織が立ち上げられたものの、今ひとつ成果が出ていない現状。その原因分析と解決策としてのDIVAフレームワークを提案しているのが本書。データ活用事例の豊富さ、データ活用の分類、仮説量産の方法など、面白く読める。ただ、フレームワーク自体の活用事例が少なく、別にこのフレームワークが無くても本書は成り立つ気がする。「ロジカルデータ分析」の方が実用向きな印象。

2016/01/09

[shin_ash]

IF-THENの簡易なフレームワークで大量のアイデアを生成し、筋の良さそうなネタをDIVA(データ、情報、価値、効用)のフレームワークで整理してストーリーを作ると言うのが、フレームワークDIVAの内容である。ただ、DIVAについては「見れば分かるだろう」程度の説明しか無く、その多くは「データから価値を産み出す考え方」のヒントで埋め尽くされている。ただしその内容は実績から妄想まで玉石混合である。社長と担当の物の見方が逆であるとの指摘と、誰が担当すべきか？は当たり前の指摘かもしれないが、大変参考になった。

2016/07/03

[笠井康平]

コンセプト・ワードで国内外の事例をまとめたもので、参考書というより時評に近い

2016/05/07

[Q_P_]

「データ」は「振る舞いの変化」に直結することで真価を発揮する。 顧客に天気予報のリポートを出して終わりではなく、その天気予報を見た顧客が行うであろう業務そのものを情報システムによって実現させる。 価値を生み出す最もシンプルな方法は当事者が抱える課題を解決すること。 先に課題から目指す結果を想定しデータ入手可能性などはあとから検討。「○○が分かると振る舞いが△△に変わる」ということを設定し、なぜその情報がわかるのか、売上向上など効果があるのかという検証はひとまず置いておき、そのような振る舞いの変化が課題解決

2016/02/11