みなさん、こんばんは。
外出先から帰り、一息ついております。
帰宅途中に思い浮かんだ言葉は「ひと・ひと・ひと」。
結局一番難しい課題は「ひと」なんだな、と。
あ、いえ、私の人間関係ではなく、「データドリブン経営」の話です。
今回ご紹介するのは
デロイトトーマツグループCTO兼CIO 安井 望（著）
『データドリブン経営入門－デジタル時代の意思決定と行動指針』
（中央経済社, 2022年, ￥2,500+税）
前回に続き、「データドリブン経営」について勉強しました。
本書は、まず今さら聞けない「データ」とは？「デジタル」とはという基本的な
ことから図解を用いながらわかりやすく説明しています。
私の場合、結構勘違いや誤解していたことが多々ありました。
読み進めるにつれて、「なぜ日本でデータドリブン経営」を成功している企業が
少ないのか、その課題と原因について浮き彫りになります。
この問題をどのように克服すべきかということも書かれているのですが、
やはり一筋ではいかない構造的な問題が見えてきます。
冒頭申し上げた通り、最後は「ひと」なんですよね。
意思決定にしろ、ITやデータサイエンス、人工知能など幅広い知識を持つ人材の
育成など。
本書は全体を通じて、読みやすく、わかりやすいのですが、最終章は幅広い知識
特にITに関する知識がないとかなり難しい内容のように思われます。
先日の投稿でも触れました通り、「データドリブン経営」の知識と
「データサイエンスの知識」と「情報技術者の知識」のループが必要なのでは
ないかと痛感しました。
前回ご紹介したHBR（ハーバードビジネスレヴュー）に掲載されている記事にもありましたが、これらの知識を有した万能な人材を獲得するのは非常に難しい訳です。
ならば組織内で、各々の知識を持つ人材のチームワークで賄うのか、あるいはコンサルタント会社などの外部の協力を得るべきか。
いずれにしても、この問題を正しく理解することと、現場からトップまで全体の意識改革が
必要のようです。
本書は、入門と書かれているのにふさわしく、初めて「データドリブン経営」について勉強する私のような初学者にぴったりの一冊です。
「意思決定」についても、フレームワークが書かれていますが、もっと深く勉強したいと
思いますので、また次々回に本を読んでご紹介したいと思います。
枠組みは、外部の力を借りれば何とかなるかもしれませんが、最終的に「意思決定」が
難しいのではないかと思います。そこをもっと詳しく知りたいですね。
さて、次回は古典を読みたいと思います。
渋沢栄一氏の「論語と算盤」を。
その後に「意思決定」について読むこととします。
それが終わりましたら、年内はいったん本紹介の方はこれで休憩しようと思います。
今年の残りは、note掲載の準備をしようと思います。
仮タイトル「人間知能」として、中断している本を読み進めようと思います。
「ブレイクスルーの放課後図書室」の方は、その過程で思いついたこと、小ネタなどを交えながら投稿は続けたいと思います。
ご了承ください。
あっという間に年末ですね。
今年度は何かと大変な年なので、年末企画ができないかもしれません。
来年度はみなさんとコメントのやり取りなどできればいいなと思ったりしています。
新しいことにもチャレンジしてみたいです。
それでは、また。