データ分析&AI関連のお薦め書籍

私が読んで、企業におけるデータ分析やAIの活用を考えるうえで参考になった書籍を紹介させていただきます。

データサイエンティストが創る未来 これからの医療・農業・産業・経営・マーケティング
タイトルには「これからの」とあるが、どちらかというとビックデータや人工知能に取り組んできたデータサイエンティストや企業の歴史や事例紹介がほとんどでした。
ただ、データ分析による意思決定が生産性向上に役立っている具体的な事例はなかなか興味深かったです。
「これからの」事例は本書を参考に頑張って作れということですかね。「データ主義」「データ資本主義」時代の到来を感じる一冊でした。

 

データ・アナリティクス3.0 ビッグデータ超先進企業の挑戦

なんでもかんでも3.0をつけるのも微妙に感じますが…
企業におけるビッグデータ活用のためにどう取り組むかを幅広い視点から言及されていて勉強になりました。
ビッグデータって「膨大な(レコードの)データ」としかとらえていなかったんですが、その本質ってどちらかというと明確な属性や項目値を持たない「非構造化データ」にあって、確かにこれは一筋縄ではいかないなーと。
ある意味、世の中のものを数値化していく試みなので、そもそも物事の本質を理解していないと難しいですね。
事業にビッグデータを活用する際にも、事業の本質を理解しておく必要があると思います。
以下、引用。
    • 目的がない分析から価値ある示唆や洞察はたいてい見出されない。
    • ビッグデータがもたらす価値には3つの種類がある。①コストの削減、②意思決定の改善、③製品・サービスの改善である。
    • 重要なのはどれほど多くのデータを集められるかではない。集めたデータで何をするかが問題なのだ。
    • ビッグデータから価値を生み出すためにはまとまった取り組みが必要であり、それに乗り出そうという勇気や決意、想像力などが十分になければならない。
    • 分析結果をビジネスにどう応用するのかを考えなければ、それを意味のあるものにはできない。


グーグルに学ぶディープラーニング

人工知能、機械学習、ディープラーニング…わかりやすい説明と事例で読みやすかったです。
ディープラーニングの目的は次の3つ、「コスト削減」「付加価値を高めて新たなビジネス機会を創出」「クリエイティブ性の向上」です。
とりあえず、現実問題として投資効果が計算しやすい「コスト削減」に向けたプロジェクトが多いみたいですが、2番目・3番目にも入っていかないと、人件費以外の「コスト削減」って日本だと難しいと思ってます。
プロジェクト推進に必要な人材は、「ビジネスの旗振り役」「ディープラーニングの技術者」「データサイエンティスト」「モデルを組み込んだシステムを作るエンジニア」「ビジネスとエンジニア、データサイエンティストの橋渡し役」の5人が必要だそうです。
事業会社ではない弊社としては、どの部分の人材の育成を考えるかが問題ですね。

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