データレバレッジ経営 デジタルトランスフォーメーションの現実解

著者名：ベイカレント・コンサルティング【著】

日経BP（2019/06発売）

• ISBN：9784296102891

内容説明

「IoT（インターネット・オブ・シングズ）を導入してみたが、見るべき成果が出ない」「AI（人工知能）を活用したいが、何に使ってよいのか見当がつかない」。そんな悩みを抱える経営者やIT担当者が増えています。

　本書は悩みにDX（デジタルトランスフォーメーション）の第一人者がずばり答える待望の一冊。AIやIoTといった手段に惑わされず、経営上の目的の実現に向けデータを活用する「データレバレッジ」の発想を学びましょう。

　データレバレッジは、経営意志の達成や経営課題の解決に向けた取り組みをデータ収集・分析により加速させる方法論。経営視点で何のために、どんなデータを、どこで活用するのかを整理し、そのうえでAIやIoTなどの適切なツールを活用する。これにより従来の場当たり的な施策と違い大きな成果が得られるはずです。

　本書では、ビジネスで必要となるデータの本質や、データレバレッジの方法論の体系に加えて、すぐに実践できる具体的なアクションも詳しく解説しました。さらに基幹系などレガシーシステムからデータを解放して活用するための施策などにも言及しています。

　膨大なデータの活用により猛威を振るうGAFA（グーグル、アップル、フェイスブック、アマゾン）の強みや事業戦略を分析し、日本企業の戦い方についても豊富な事例を基に解説しました。

　データレバレッジはDXを推進するためにも、強力な武器となります。前著の『デジタルトランスフォーメーション』『デジタルトランスフォーメーションの実際』と併せてお読みになれば、DXとデータ活用への知見をさらに深めることができるでしょう。

目次

第1章　データレバレッジ時代の幕開け
1．なぜ今、データなのか
2．データレバレッジとは
3．データレバレッジは業績と直結する　ほか

第2章　データ神話とその真実
1．「GAFAがデータで儲けている」という誤解
2．データ神話は崩壊する
3．データ神話崩壊後の姿

第3章　データ産業、その構造と戦い方
1．データ産業の現状と日本企業の勝機
2．GAFAの戦略とレバレッジ力の源泉
3．GAFAへの挑戦状　ほか

第4章　データとの向き合い方
1．データとは何か
2．データを理解する視点
3．データはどの範囲まで集めるのが妥当か　ほか

第5章　データレバレッジ実現へのアクション
1．アクションの全体像と各アクションの概観
2．データレバレッジに向けたチェンジマネジメント

第6章　データをレガシーの牢獄から解き放て
1．なぜ今、レガシーからの解放が必要なのか
2．データを解放するための方法論
3．ブラックボックスは今すぐこじ開けられる

第7章　データレバレッジを実現する組織
1．「CDaO」を設置せよ
2．CDaOは独立型で設置せよ　ほか

第8章　データレバレッジ始動、CXを研ぐ
1．データレバレッジを機能させる要素
2．メルカリの成長ストーリー　ほか

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。

[KAZOO]

この著者グループによる、同じ分野の3冊目の本です。以前の本も読んでいますが、これはデジタルトランスフォーメーションを今後の経営にどのように活かしていくかをわかりやすく説明されています。図解も多く理解しやすさはあるのですが、説明や事例が少し簡潔すぎて物足りなさが若干残るような感じでした。もう少し詳細な分析がほしいのですがそれはこの会社のコンサルでお願いしますということなのでしょう。

2019/08/31

[Kentaro]

期待外れな結果になる原因は、分析への期待値の高さだ。機械学習を使った分析と聞くと、ソフトウエアが自ら学習をして人間には見つけられなかったような素晴らしい結果が出てくるに違いないと期待してしまうが、そもそも機械学習はこうした奇跡の答えを見つけることはできない。得意なことは、人間が手動で分析するよりも、はるかに多くの繰り返し分析ができることだ。これによって人間が見つけられなかったパターン認識などが可能になる。しかし、頻度が問題となっていないような分析テーマに対しては、人間以上の答えなど見つかるはずもない。

2020/05/09

[Yasomi Mori]

これからの企業経営において、財務レバレッジと同様にデータ活用の効率化を進める「データレバレッジ」の重要性とその要点を解説。「経営上の目的を実現するために、自社のデータに外部のデータを加え、分析アルゴリズムでテコを効かせる」ことで自社のデータの価値を最大化する取り組みを指すが、その効用は「最適化」と「自動化」の2つ。／変革を前に進めるために大切なのは、「今何ができるか」ではなく、「何をやるべきか」にこだわること。レガシーシステム問題の本質は「自社システムの中身がブラックボックスになってしまったこと」にある。

2020/05/16

[読特]

テーマとなっている「データレバレッジ」とは「自社のデータに外部のデータを加えて分析し、テコを効かせて価値を最大化する」という意味。DXを扱った”著社”の前著が２冊あり、続きで読んだ方がよいのだと思うが、本書だけでも十分理解できた。具体的なソリューション事例はそれほど豊富ではないが、体系的で用語解説も丁寧である。”DX初心者”の自分にも十分役に立った。「データ神話の崩壊」を昔話をたとえに改変して解説してくれているが、あまりに当を得ていて思わず笑ってしまった。

2020/07/25

[ありやん]

データを活かして企業を変革する方法について記載されている。 前著とは異なり、実際の業務レベルでのデータの取り扱いについても記載されており、DXに向けた取り組みが具体的にイメージしやすかった。 ただ、もっと具体例を提示して記載してあると良かったように感じる。コンサルのコンプライアンスの面で不可能だったのでしょうが。笑

2019/08/12