成果に結び付くデータの集め方・処理の仕方の基本となる考え方をわかりやすく解説！ データを利用・活用しようとしたとき、目の前の状況や蓄積されたデータと、データを扱うさまざまな手法・データサイエンスの知見が結び付かず、「どうやって分析したら良いか思いつかない」、「他人の分析例を見ても、実際に手元のデータに応用することができない」ということが起こりがちです。 そこで、ビジネスシーンを念頭に置いた事例をとおして、データの扱い方を ・そもそもビジネスで活用するためには、データをどのように捉え、考えれば良いか ・現場で使いやすい分析手法には何があるか ・どのようなアウトプットになり、どのような状況で利用できるか といった視点で整理し、わかりやすく、やさしく解説します。 第1章　現場で使うためのデータ分析とは？ 第2章　分析ロジックとビジネスをつなげる思考メソッド 第3章　ビジネス現場で使える分析手法 第4章　実務への適用メソッド

2,750円

ビジネスの現場で活かすデータ分析メソッド…

「意見」は嘘をつく、「事実」だけに耳を貸せ。 「ふとしたアイデア」を「成功」に導くシリコンバレー激賞の思考ツール 「アルベルトの研究成果は、信じられないくらいパワフルだ。実に多くのことを学ばせてもらっている。彼の知見と見識を広く世の人々と共有できるようになったのは、喜ばしいかぎりだ。起業家を志す人は全員、この本を読んだほうがいい」 ーーティナ・シーリグ（スタンフォード大学教授・世界的ベストセラー作家） 「本書は、成功の確率を劇的に上げたい起業家やイノベーターなら絶対に目を通すべき作品だ。これを読んで、ぜひ毎回“ライトイット”をつくりあげてほしい」 ーーパトリック・コープランド（アマゾン　小売部門担当副社長） 「アルベルトから教わったコンセプトは、ニューバランス社におけるイノベーションをさらに活発にしてくれただけでなく、“当たり前”を疑う健全な企業文化を推進する役にも立っている」 ーーロブ・デマルティー （元ニューバランス　CEO） 「新しいアイデアの90パーセントは失敗する。 どれだけ有望に見え、情熱を持ってぬかりなく実行されたとしても」 ーーAmazon、Google、Uber、IBMなど、名だたる企業の成功と失敗を調べ尽くした、Google初代技術責任者であるアルベルト・サヴォイア氏はこんな法則を導き出した。 では、「そもそもが間違っていないかどうか、どう調べたらよいか」。 その疑問に答えたのが本書だ。 あなたのアイデアは、そもそもが間違ってはいないか。 それを調査・分析できる、シリコンバレー激賞のツール「プレトタイピング」を、 その成り立ち、手法、実例、展開シナリオで、詳細に説明。 新商品、新サービス、新店舗、新規事業…… すべての「新しいこと」に取り組むすべての人必読の書、本邦初公開。 ◎自分だけは失敗とは無関係だと思っていた ◎新しいことの「ほとんどは失敗」する ◎とびきり優秀な人たちの「劇的な失敗」 ◎「経験と能力」は新商品を手がける際には「無意味」 ◎グーグルで得た「失敗を学ぶ機会」 ◎失敗するパターンはほとんど「FLOP」である ◎主観的で偏見に満ちた「見当違いの意見」に耳を貸すな ◎「好意的な意見」ほど気をつけろ ◎IBMが膨大な時間とお金を無駄にせずに済んだ「画期的な実験手法」 ◎「意見」を重視した人たちの悲惨な結末 ◎「願望」「妄想」ではなく、仮説であれ ◎グーグルで身につけたあいまいな思考から抜け出す習慣 ◎そもそもが間違ってはいないか？ ◎最高のアイデアとは何か？ ◎イーロン・マスクの忠告

1,980円

Google×スタンフォード　NO FLOP！　失敗でき…

これまでユーザーは「消費をする主体」として、商品やサービスの購入に行為が限定されていた。しかしオンラインプラットフォームが現れたことで、「サービスを提供」する主体として参加を促すことで、企業の成長を促進させることができるようになった。一方で、それを成功させるのは難しく、ある研究によると半分未満しか継続できていないと言われている。 著者はデンマークのレゴ本社と業務提携し、レゴユーザー向けオンラインプラットフォームを立ち上げ、そのサービスはレゴ社に移管されるほどに商業的な成功を収めた。本書は、そこで得られた知見やケーススタディなどをまとめつつ、数理的なモデルも作り分析を行った研究を元に執筆された。 どのような条件が揃えばオンラインプラットフォームが継続するのか具体的な条件を明らかにし、継続的な参加を促すメカニズムが設計可能なことを示すとともに、これを用いたユーザーイノベーションの商業利用が可能で、経営戦略の対象となりうることを指摘している。また大企業でなくても、先導するユーザーが創り出すイノベーションを商業利用できる可能性を指摘する。 従来では考えられなかった個人と企業の関係構築、またそれによる経済成長が期待される、大変公益性の高いテーマを扱う。 第1章 序論 第2章 先行研究 第3章 研究手法 第4章 ケース分析 第5章 一般化：アクター相互間メカニズムのモデル化 第6章 妥当性検証：ケースのモデルによる検証 第7章 考察：商業利用の意思決定 終章 結論

3,700円

オンラインプラットフォームの経営…

業種は違えど、DXの担当者が頭を悩ますポイントは一緒だった! SaaS導入、アプリ開発、ビジネスモデル変革……。 コロナ禍という大きな環境変化を受け、 加速したDXの動き。 数々のDXの事例に向き合ってきた著者が、 実際の現場で直面した課題や悩みをビジネス小説に仕立てて紹介。 業種を問わず、実践的な解決プロセスをしっかり学ぶことができます。 ◆ストーリー◆ 「今日から君をDX担当に任命する…」 突然総務部へ異動を命じられた新卒4年目の主人公、岬ましろ。 老舗洋菓子店チェーンを舞台に、 さまざまな課題や悩みを謎の“DX請負人" 黒崎拓海とともに乗り越えていく。 ◆こんな人のオススメです◆ ・上司がデジタルのことを何もわかってない ・DXとデジタル化の違いがわからない ・現場がうごいてくれない ・経営陣だけがDXで盛り上がっている ・「若い」というだけで突然DXの担当に任命された ・所属する会社のDXは絶対に成功しないと思っている ・他部署の巻き込みかたがわからない ・何のため、誰のためにDXをやっているのかわからない ・成功するDXの事例を知りたい Chapter0 DX担当任命は突然に Chapter1 ミッションを知る Chapter2 デジタル化をする「本当の」意味 Chapter3 顧客目線で考えよう Chapter4 社外のスペシャリストを巻き込む Chapter5 創業者の想いを知る Chapter6 DX推進に必要なこと Chapter7 幸せの届け先

1,760円

総務部DX課　岬ましろ…

DX戦記　ゼロから挑んだデジタル経営改革ストーリー

1,650円

DX戦記　ゼロから挑んだデジタル経営改革ストーリー…

戦略論とDX（デジタルトランスフォーメーション）が「なんとなく」のつながりしか持たずにいるこの状況を見過ごしてよいのか。 この問題意識の下、戦略論とDXを密に結合させるべく、経営理論や経営戦略フレームワークのレンズで、DX事例を読み解いていく。 そして、企業戦略、事業戦略、組織戦略のそれぞれのレイヤーで見いだされる戦略論とDXの交点が、企業の継続的な進化への一手を指し示す。 DXの最先端を走る経営者との対談も収録。 ＜本書の内容＞ 第1章 交点を探るにあたっての「こだわり」 第2章 事業ポートフォリオ戦略とデジタル変革モードの結合 第3章 リソース・ベースト・ビューから導くデジタル変革の3ステップ 第4章 ビジネスモデルに効くデジタルインテグレーションの具体像 第5章 デジタル組織の将来像を組織の進化理論で描く ＜特別対談＞ 奥田 久栄（株式会社JERA 取締役副社長執行役員 経営企画本部長） 二見 通（アフラック生命保険株式会社 取締役上席常務執行役員 チーフ・デジタル・インフォメーション・オフィサー） 大澤 正和（三菱UFJ銀行 取締役常務執行役員 デジタルサービス部門長 兼 CDTO） ＜本書の内容＞ 第1章 交点を探るにあたっての「こだわり」 第2章 事業ポートフォリオ戦略とデジタル変革モードの結合 第3章 リソース・ベースト・ビューから導くデジタル変革の3ステップ 第4章 ビジネスモデルに効くデジタルインテグレーションの具体像 第5章 デジタル組織の将来像を組織の進化理論で描く ＜特別対談＞ 奥田　久栄（株式会社JERA　取締役副社長執行役員　経営企画本部長） 二見　通（アフラック生命保険株式会社　取締役上席常務執行役員　チーフ・デジタル・インフォメーション・オフィサー） 大澤　正和（三菱UFJ銀行　取締役常務執行役員　デジタルサービス部門長　兼　CDTO）

1,980円

戦略論とDXの交点

SREを組織で実践するためのノウハウを網羅し、事例を数多く紹介！ SREの考え方や原則を組織に導入するための具体的な方法を事例とともに解説する書籍です。既刊書の『SRE サイトリライアビリティエンジニアリング』はSREの考え方について理論を中心に書いた本でしたが、本書Workbookはそれとペアになる実践編として書かれた書籍です。Google内の事例だけでなく、Evernote、The Home Depot、New York Timesなどを掲載。

5,060円

サイトリライアビリティワークブック…

＜B＞データ分析スペシャリストの知見を凝縮！＜/B＞ データサイエンスは、業務を劇的に変革できるチャレンジングで、 かつ、エキサイティングな分野です。ただしそこでは、単純に データを収集し、それを各種統計理論に当て嵌めればプロジェクト は成功するものでしょうか？　 本書は、日立製作所 Lumada Data Science Lab.　 のメンバーたちの叡智を凝縮した一冊です。 この中では、データ分析を行うための基礎技術や手順、 そしてプロジェクトを成功に誘うためのノウハウを懇切丁寧に 解説しました。 データサイエンスを業務に活用し社内DX化を図りたいIT担当者、 そして将来はデータサイエンティストになりたい人、必読の入門書です。 ◆本書の主な内容 第1章　データサイエンスの現場　 　1.1　ビジネスの現場で活躍するデータサイエンティストとは？　 　1.2　十人十色のデータサイエンティスト 　1.3　データサイエンティストの一日 　1.4　データサイエンスプロジェクトを成功させるには？　 第2章　データサイエンティストになるには　 　2.1　高度な統計、数学知識が必要？　 　2.2　データサイエンティストが扱う代表的なツール 　2.3　データサイエンティストとしての心構え 第3章　データサイエンスプロジェクトの進め方　〜失敗しないためには〜　 　3.1　データサイエンスプロジェクトの流れ　 　3.2　1業務課題の把握（プロジェクト起案） 　3.3　2分析方針の設計 　3.4　3データの理解・収集 　3.5　4データの加工 　3.6　5データ分析・モデリング 　3.7　6分析結果の考察 　3.8　7業務への適用 第4章　分野別に学ぶデータサイエンス　 　4.1　はじめに 　4.2　数値解析（予測） 　4.3　数値解析（予兆検知） 　4.4　数値解析（要因解析） 　4.5　画像認識（適用技術：Deep Learning） 　4.6　テキスト解析（文書分類） 　4.7　数理最適化（生産計画最適化） 第5章　データサイエンスの現場適用とは　 　5.1　分析結果を現場で活用するには 　5.2　分析モデルの寿命？！　 　5.3　MLOpsという考え方 　5.4　MLOpsを動かしてみよう 第6章　データサイエンティストの未来　 　6.1　データサイエンティストが不要になる時代が来る！？　 　6.2　データサイエンティストとして今後重要になるポイント 　6.3　学び続けることの大切さ・楽しさ

2,860円

実践　データ分析の教科書　現場で即戦力になるデータサイエ…

コロナ収束前に過去最高利益を叩き出した、カリスマ社長率いる武蔵野の超効率経営の仕組みを紹介。社内のさまざまなデータを紐づけて可視化するデータドリブン経営、具体的にはGoogleが提供する「データポータル」を活用し、ムダを徹底的に省き、利益を最大化する手法を、さまざまな会社の事例とともに解説する。 ※データドリブン経営 収集・蓄積された客観的なデータを分析し、分析結果にもとづいて企業の方針を決める経営のこと。経営管理や売上のシミュレーション、 適切な人材配置などに活用可能。 【例】 ●総務への問い合わせ内容のデータを蓄積し、直接問い合わせを減らす「総務問い合わせポータル」。 ●全従業員のタイムカードデータを管理、グラフ化した「残業一覧ポータル」（全社員に公開）。さらに、そこに売上ランキングをかけあわせて、残業時間と成績の関連性を分析。

1,760円

データを使って利益を最大化する超効率経営…

「あのデータはどこにある？」「最新のデータが使えない」「個人情報は危なくて扱えない」--。データを活用しようにも、こんな悩みをお持ちではないでしょうか。これらの悩みは社内でデータを適切に管理できていないことに起因します。データ活用の成熟度が高い企業ほど収益力が高くなるとの調査結果があります。データ活用に不可欠なのがデータマネジメントです。変化し続ける時代はデータマネジメントをスピーディーかつ柔軟に実行できることがデータ活用を成功させる必要条件となります。いまや企業情報システムはクラウドの利用が一般的になり、データもまたクラウド上で扱われます。本書はデータマネジメントの内製支援のコンサルティングを手がける筆者が、クラウドを利用してデータマネジメントを高速化してきた実績を基に、特にクラウドを活用した取り組みに焦点を当ててデータマネジメント業務を解説します。データを活用するための人と組織の在り方から、データ活用に必要となる環境の整備、データの管理手法に至るまで、クラウド時代の実践的なデータマネジメントを知る一冊です。 はじめに 第1章　データ活用のための人と組織 　1-1　データ管理業務はクラウドと好相性　最新技術トレンドを賢く押さえる 　1-2　円滑なDX推進に不可欠　データマネジメント組織をつくる 　1-3　事業部門とビジネス目標を共有　失敗しないデータマネジメント組織 　1-4　AIがデータマネジメントに影響　変化に対応するスキルと人材育成 第2章　データ活用のための環境整備 　2-1　データ統合の効果を高める　データレイクの特性と活用法を理解 　2-2　データレイクハウスも登場　DWHとデータマネジメントの関係 　2-3　データ活用進展で膨大かつ多様に　収集も担うデータマネジメント組織 　2-4　増え続けるデータ連係　クラウドで短期間・低コストに実装 　2-5　データ加工に4つのトレンド　品質向上に不可欠な作業の全体像 　2-6　データ活用を加速する仮想化　データウエアハウスとは補完関係 第3章　データ活用のためのデータ管理 　3-1　データ品質管理の課題はコスト　SaaSやAIで経済性を改善 　3-2　メタデータ管理の全体像　データカタログを活用して効率化 　3-3　データ活用の広がりで注目のデータガバナンス　マネジメントの「統制」を担当 　3-4　マネジメント領域のデータセキュリティー　「ガードレール」でデータ基盤を安全に 　3-5　データ自体をセキュアに　短期間・低コストで活用進める 　3-6　データから有益な知見を導く　「データサイエンス」もデータマネジメント領域 　3-7　BIがデータ分析の基本　意思決定の質とスピードを上げる 第4章　データ活用を進める際の課題 　4-1　複雑化するデータ基盤のガバナンス　統制しつつ個別最適化するデータメッシュ 　4-2　データ活用のアプローチ　トップダウンとボトムアップそれぞれの進め方 　4-3　データ基盤運用に求められる　データベース信頼性エンジニアリング データマネジメント用語集 おわりに

2,970円

実践データマネジメント…

◆ほとんどの企業でDXが失敗するのは、なぜか？ DXは、これまでの変革と何が違うのか？ 組織内に新たな連携をもたらし、デジタルで稼ぐ力を手に入れるための変革手法「オーケストレーション」を詳説。従来のチェンジマネジメント手法を超えたアプローチ。 ◆カギは、組織内に分散する多種多様なリソース（人やデータなど）の協働にあった。 そこで必要となる「8つの能力」とは？ CDOやCTOが果たすべき役割とは？ 企業がとるべき具体的なアクションとは？ ◆変革に必要な戦略を生み出す方法について論じた前著（対デジタル・ディスラプター戦略）と、変革を実行するための仕組みについて論じた本書の2つを合わせることでひとつになり、実践者のための手引きとなる。 序章 なぜいまDXなのか 第1章 既存企業が抱える「変革のジレンマ」 第2章 戦略的な方向性を定めるーー変革目標とは何か 第3章 「変革目標」を打ち立てる 第4章 リソースをかき集め、協働させるーートランスフォーメーション・オーケストラ 第5章 オーケストレーションを機能させる8つの能力 第6章 オーケストレーションを推進する組織づくり 終章 企業がとるべき21のアクション 巻末資料1 デジタル・ディスラプション診断 巻末資料2 楽器ごとの組織リソース 巻末資料3 リソース能力評価ワークシート 巻末資料4 オーケストレーター虎の巻 解説 「サイロ化の罠」から抜け出すための組織変革アプローチ(根来龍之) 解説 日本企業は「変革のジレンマ」を乗り越えられるか」(西野弘、高津尚志)

2,200円

DX実行戦略

「可視化」と「AI予測」が勝ち筋へ導く! アクセンチュアAI部門責任者による 実例ベースの組織変革方法 グローバル企業の経営幹部の84%が「AIの幅広い活用はビジネス戦略に不可欠である」と考えています。一方で「AI機能を本格的に備えた組織の構築を実現している」企業はわずか16%。この16%の企業は、その他の企業と比べてAI投資から3倍近い投資対効果を得ていることが明らかになりました。 AIを活用できる企業とそうでない企業との格差は広がる一方です。企業は適切な人材を集め、分野横断型のチームを組成し、組織全体で戦略的にデータとAIの活用に取り組まなければなりません。 データやAIの活用において日本は遅れているという声が聞こえてきます。遅れている所は遅れていると認識した上で、その弱点を補いつつ、他国と比べて優れている部分、潜在的に勝てる可能性がある領域をどう伸ばしていくべきかを解説します。 第1章　データ活用の必然性と活用ステージ 1-1　データ活用の意義 1-2　データ活用のステージ 1-3　データ・AI活用進展度のアセスメント 第2章　データ・AI活用を阻む壁とその突破アプローチ 2-1　業務属人化の壁 2-2　人材不足の壁 2-3　組織設計の壁 2-4　部署の縦割りとデータ分断の壁 2-5　導入アプローチ（アジャイル）の壁 2-6　実証実験（PoC）後のスケールの壁 2-7　経営陣の壁 2-8　意識・文化の壁 2-9　データ・AI活用に向けて 第3章　AIによる経営の高度化 3-1　経営環境の変化 3-2　いま求められる経営判断 3-3　AIによる経営の高度化 第4章　データ・AI戦略と日本企業の戦い方 4-1　データ・AI活用戦略の立て方 4-2　日本の独自性を活かした戦い方 4-3　日本企業に向けたメッセージ

2,200円

データドリブン経営改革…

更新予定

1,760円

DX経営はじめの一歩

クラウド、ＡＩ　Ｗｅｂ３．０、ＩｏＴなど基本キーワードから読み解く！ＤＸ→ＤＸレポート、ＤＸ推進指標など、ＩＴ→ゼロトラスト、ＮＦＴ、ＣＰＳなど、事例→金融、製造、小売、建設、物流など。３つの常識から攻めのＩＴ守りのＩＴの基本がわかります！

1,980円

ITの仕事に就いたら最低限知っておきたい DXの常識…

知らない単語をなんとなく聞き流しているあなたへ。デスクに一冊、仕事の救世主。２０２２年累計約４００万人が読んでいる！データの会社「ウイングアーク１ｓｔ」が運営するＷＥＢマガジン「データのじかん」の人気４コマ漫画が書籍化！

1,980円

今さら聞けないDX用語まるわかり辞典デラックス…

“買えない／買わない”が、巨大市場に変わる時ー最も成長が見込めるのは、貧困をとりまく「無」消費経済である。絶望を希望に変えるイノベーションの経済学。

2,200円

繁栄のパラドクス　絶望を希望に変えるイノベーションの経済…

20世紀前半にGE社と日本企業（東京電気，芝浦製作所，東芝）の間で展開された特許管理について，日米双方の一次史料を丹念に読み解き明らかにしていく。多国籍企業の海外進出における，特許を伴った技術移転とその管理は，両社の経営発展にどう影響したか。 序　章　日本の特許管理形成史を考える意義 第1部　第1次グローバル経済と国際特許管理 　第1章　GEの国際経営と特許管理 　第2章　日本における電球事業と特許管理 　第3章　技術導入と特許管理の発生 第2部　国際特許管理契約下における日本企業の成長 　第4章　国際特許管理契約の締結 　第5章　技術移転と技術交流 　第6章　日本企業による特許管理の展開 ⑴　電球 　第7章　日本企業による特許管理の展開 ⑵　真空管 　第8章　日本企業による特許管理の展開 ⑶　重電機器 第3部　第2次世界大戦と国際特許管理の展開 　第9章　日米開戦と敵産処分 　第10章　占領政策とGE特許 　第11章　間接的な管理から直接的な管理へ 　終　章　グローバル経営の進化と特許管理

4,620円

国際特許管理の日本的展開…

報道記者でありニュースキャスターの著者が、１７００人の各界のエキスパートから学んできた一流の人の「相手の心をひらく会話術」。いますぐ実践できる５０のコツ。

1,650円

3秒で心をつかみ10分で信頼させる聞き方・話し方…

DXの本質は「変革」にあり。経営理念を実現し、新たな企業文化を創り出すDXを実現するために、企業・経営者に求められることとは？ゼロからの入門書で、中小企業もDXに踏み出しましょう！PART1　DXの定義・流れーー小さな変革を積み重ね、世の中の変化に対応し続ける組織を作るPART2　DX推進担当者の役割・選び方ーー課題意識が強く、縦・横と連携がとれる人材を推進担当者にPART3　最初の課題を発見・解決！--まず現状を把握し課題を決め、短期間で成功体験を得るPART4　業種別　成果が出るプロジェクトのアイデア集ーー自社サービスと組み合わせ、短期間で成果が得られるものに取り組むPART5　外部の知見・助成金などを活用ーーコンサル・ベンダー……プロの力を借りてプロジェクトを成功に導く

1,540円

知識ゼロからのDX入門…

DXの実務とは、「戦略」と「技術」をつなぐこと。 あらゆる産業で「DX」が叫ばれる昨今、 多くの時間と労力を費やしているにもかかわらず、 成功とは言い難いDXプロジェクトが後を絶たない。 それらの取り組みに共通して見られるのが、 ・DX戦略構築／実行の「型」が欠けている ・DX実現に不可欠の「技術的考察」が欠けている という2つの根本的な問題だ。 DX成功の鍵は「戦略と技術をつなげる力」であり、 非エンジニアでも経営層でも、本気でDXを行うならば データ利活用の標準的な考え方を身につけ、 主要技術を理解することが不可欠だーー。 「そもそもDXの戦略はどのように描けばよいのか？」 「データ利活用はどのような手順で進めるべきなのか？」 「どのような体制、マネジメント、人材が必要なのか？」 「AIはどう駆動するのか。機械学習で何が可能なのか？」 「技術をビジネスに実装／運用する上での注意点とは？」 「DXに携わる人にはどんなスキルが求められるのか？」 これらのポイントを押さえながら、「DXの実務」の リアルな行程を、具体性と汎用性にこだわって解説する。 【技術者でない人のための データ/AI活用必携テキスト】 ［本書の特徴］ ・エンジニアではない読者向けに、DXに関する戦略と技術の双方を解説。 ・あらゆる業種のDXに共通して必要な「データ利活用」の本質がわかる。 ・難解なデータ/AIの技術について、易し過ぎず、難し過ぎないレベルで解説。 ・データ/AIの技術を前提としながら、実務的な話ができるだけの基本知識・理解が得られる。

3,520円

DXの実務

AI活用を企業が安全に推進できる「ガードレール」の引き方を解説 　AI（人工知能）の技術が発展し、精度が高まり、導入の機運が高まるのと比例して、AIリスクの問題も増え、大きくなっています。本書は「企業としてAIをどんどん使っていきたい。でもリスクが心配だ。どう対処すればよいのか知りたい」という読者の疑問に答えます。AIにどのようなリスクがあり、それにどのような対策を講じるべきかを具体的に整理しました。 ■5つの仮想ストーリーでリスクを体感 　AIリスクへの対策を怠ると何が起きるのか。企業がAIリスクに晒されるシナリオを、5つの架空の物語でわかりやすくお伝えします。そういったAIリスクがなぜ生じるのか、リスクの発生メカニズムと技術進歩の関係を整理しました（1章＆2章） ■AIリスクを17に分類、現実的な対策を解説 　典型的なAIリスクを17に分類、それぞれへの対策を具体的な事例を交えながら解説します。AIに関わる立場と開発プロセスの段階別に対策を提示。それぞれのステップでリスク管理や低減に役立つツールの使い方も併せて解説しました（3章＆4章） ■「EU AI規則案」を解説、日本と世界のAI規制を把握 　2023年6月14日に欧州議会により採択されたEU（欧州連合）の「AI規則案」の意味と影響を詳しく説明しました。加えて、EU以外の世界の動向や、国内のAI規制・ガイドラインの流れも解説しました（5章） ■「AIガバナンス」の構築と運用の実際を解説 　AIリスクを管理し、適切な対策を実践するためのリーダシップの仕組み「AIガバナンス」をどうやって構築・運用すればよいか。IBMと日本IBMの経験とノウハウを交えて、実践的に解説しました（6章） 　AIのリスクを正しく理解し、1つひとつ適切な対策を行えば、リスクを回避したり低減させたりしながらAIプロジェクトを前に進められます。正しい理解と適切な対処方法を身につけて、AIの大きな転換期を飛躍のチャンスにつなげるお手伝いをするのが本書の目的です。

2,420円

AIリスク教本

データの見方の基礎を身につける。サポートサイトにサンプルコードあり。〔内容〕データを見る／関係性を調べる／高度な分析（日本人の米離れ，気温からの売上予測，他）／企業の応用ケース／付録：Anacondaによる環境構築／他 1.　データを見てみよう 　1.1　学びの場と実践の現場の違い 　1.2　あるデータ分析の流れ 2.　データを要約すると何が見えてくる？ 　2.1　データを代表する値 　　2.1.1　平均 　　2.1.2　中央値 　　2.1.3　最頻値 　　2.1.4　外れ値 　　2.1.5　平均からいえること，言えないこと 　2.2　データのばらつきを表す尺度 　　2.2.1　分散 　　2.2.2　標準偏差 　2.3　四分位数と箱ひげ図 　　2.3.1　四分位数 　　2.3.2　箱ひげ図 　2.4　まとめ 3.　関係性を調べる 　3.1　データの相対的な関係 　　3.1.1　変動係数 　　3.1.2　Zスコア 　　3.1.3　偏差値 　3.2　相関 　　3.2.1　牛肉をよく買う地域では豚肉や鶏肉もよく買われるのか？ 　　3.2.2　相関係数と共分散 　　3.2.3　相関関係と因果関係 　　3.2.4　データがグループに分かれる場合 　　3.2.5　直線的ではないような相関関係 　　3.2.6　散布図行列 4.　より高度な分析1:日本人の米離れは本当か？ 　4.1　オープンデータを使ってみよう 　4.2　米の消費支出は減少しているの？ 　4.3　来年はどうなるの？ 　　4.3.1　移動平均法を用いた傾向の可視化 　　4.3.2　指数平滑法を用いた予測モデルの構築 　4.4　まとめ 5.　より高度な分析2：気温から売り上げを予測する 　5.1　線形単回帰の概要 　5.2　線形単回帰の数学的説明 　5.3　線形回帰による気温からの売り上げ予測 　5.4　Pythonによる回帰 6.　より高度な分析3：食べ物の好みで都道府県を分類する 　　6.1　クラスタリングとは 　　6.2　k-means 　　　6.2.1　k-meansの概要 　　　6.2.2　k-meansによるクラスタリングと結果の分析 　　　6.2.3　パラメータの決め方 　　6.3　階層的クラスタリング 　　6.4　Pythonによるクラスタリング 7.　企業の応用ケース 　7.1　あなたの好みの寿司ネタは？（スシロー：地域別に有効なキャンペーンの分析） 　　7.1.1　スシローの紹介 　　7.1.2　スシローを支えるITシステム 　　7.1.3　スシローのすしランキング 　　7.1.4　スシローの経営へのフィードバック 　7.2　サテライトオフィスの立地戦略（ザイマックスグループ） 　　7.2.1　ZXYワーク事業の概要 　　7.2.2　ZXYワークにおけるデータ分析 　　7.2.3　新規拠点開設の検討に活かされるデータ分析1：公的統計データを用いたデモグラフィック分析 　　7.2.3　新規拠点開設の検討に活かされるデータ分析2：既存拠点の混雑緩和を目的とした新規開設立地の評価 　　7.2.5　企業の意思決定のためにデータを分析し視覚化する意義 A.　本書のプログラムを実行する環境の構築 　A.1　Anacondaによる環境構築

2,750円

データサイエンス入門…

SAP導入企業のデータ活用基盤構築を永年専門に行っているコンサルティング企業が、データドリブン経営のあるべきについて語る。昨今、DXの進展とともに企業のデータ活用が急務とされるなか、システムを導入しても効果的な活用に至らず、その恩恵にあずかれていないケースがほとんどである。これらの多くは「システム導入ありき」の考えで始まり、そもそものビジョンがないがしろにされていることが原因であると考えられる。本来、データドリブン経営は企業変革であり、人や組織、ITシステム、資金などリソースを総合的に投下しないと実現できないものである。企業が目指すべきデータドリブン経営とはいかなるものか。その本質を探るべく、過去に手がけた管理会計システムや経営管理システムの案件を考察し「真のデータドリブン経営の方法論」を提示する1冊。 第1章 「データドリブン経営」の現状を問う ─「データ分析と活用」の5つの真実 第2章 「データ分析と活用」のボトルネックを探る ─不都合な真実はなぜ生まれたのか 第3章 「データ分析と活用」の本質論（データ編） ─「データ分析と活用」の大前提となる「データ」とは！？ 第4章 「データ分析と活用」の本質論（組織・人材編） ─求められる組織とリテラシー＆スキル 第5章 「データ分析と活用」の本質論（ツール編） ─「間違いだらけのツール選び」からの脱却術

2,090円

データドリブン経営の不都合な真実…

情報システムのリスクコントロールのポイントを伝授。障害の予兆や発生を検知し、迅速に復旧できる構成・構造を作る！リスク対策を施したシステムの構築法がわかる。コンティンジェンシープランが立案できる。実効性の高い障害訓練の進め方がわかる。

2,640円

ITレジリエンスの教科書 止まらないシステムから止まって…

ＭＯＴ入門テキストの決定版！！ＩｏＴやＡＩで、ますます重要になる技術やイノベーションを有効にマネジメントするための基本と、戦略・組織・管理のあり方を解説！！

2,640円

技術経営

DXプロジェクトを成功に導く羅針盤！ 　自社ビジネスの変革を目指して多くの企業が取り組むDX（デジタルトランスフォーメーション）。プロジェクトを成功させて成果を上げる企業が現れている一方で、苦戦している企業も少なくありません。「PoC（概念実証）ばかりで具体的な成果が出ない」「手掛けているのは一部の部門だけで、全社的な取り組みにつながらない」という声も多く聞かれます。 　AI（人工知能）やIoT（インターネット・オブ・シングズ）といったデジタル技術を用いて新たなサービスを生み出したり、既存事業の収益構造を変革したりするには、従来の業務システム開発とは異なるノウハウが必要です。 　本書は、複数企業のDXプロジェクトの運営を手掛けてきた筆者が、DXプロジェクトをうまく進めるためのノウハウを豊富な経験を基に解説します。DXプロジェクトは従来型の基幹系システムの開発とどう違うのか、DXプロジェクトではどんなプロセスが必要になるのかなどを体系立てて解説。何をつくるのかを決める構想フェーズや実現性検証のためのPoC、要件定義、設計など、DXプロジェクトを実践するときのプロセスを分かりやすく解説します。 　サービスを開発、活用するユーザー企業側の方、ユーザー企業と共にシステム開発などを請け負うSI企業やシステム開発会社の方、両方の立場の方に役立つようにまとめています。企画担当者やプロジェクトマネジャー、エンジニアなどDXプロジェクトに取り組むすべての人に必携の一冊です。 　イメージがわきやすいよう、具体的な例を挙げて解説しているので、実際にDXプロジェクトを進める上で役立つノウハウが満載です。ぜひご活用ください。 第1章　DXプロジェクトを理解する 1-1　DXプロジェクトと基幹系システム開発の違い 1-2　DXプロジェクトの要件定義とは 1-3　DXプロジェクトの開発プロセス 1-4　アジャイル開発かウオーターフォール開発か 1-5　チーム編成とプロジェクト計画書 第2章　構想フェーズの進め方 2-1　構想フェーズの全体像 2-2　サービス企画の作業プロセス 2-3　サービス要求定義の作業プロセス 2-4　事業戦略・計画作成の作業プロセス 2-5　構想フェーズのマネジメント 第3章　PoCの進め方 3-1　PoCの重要性 3-2　PoCの計画書 3-3　テストマーケティングの作業プロセス 第4章　要件定義フェーズの進め方 4-1　要件定義フェーズの全体像 4-2　フロントエンド機能要件定義の作業プロセス 4-3　業務／管理機能要件定義の作業プロセス 4-4　AI機能要件定義の作業プロセス 4-5　バックエンド機能要件定義の作業プロセス 4-6　非機能要件定義の作業プロセス 第5章　設計〜テストフェーズの進め方 5-1　開発スピードと品質 5-2　成果物と発注者のレビューポイント 5-3　発注者の役割とリリース判定の実施法 第6章　DXプロジェクトの発注プロセス 6-1　なぜ一括発注はダメなのか 6-2　フェーズ別の発注方法

2,750円

企画立案からシステム開発まで　本当に使えるDXプロジェク…

「ショックだった。マーケッターなら、誰もが知っている『PASONAの法則』は、間違いだったのだ……」（by神田昌典） 「PASONAの法則」とは監修者の神田氏が開発したコピーライティング技術であり、 「問題(Problem)(P)」「共感(Affinity)(A)」「解決(Solution)(So)」「適合(Narrow)(N)」 「行動(Action)(A)」の順番に、伝えるべきことを伝えると、 劇的に売上があがるという文章構成モデルです。 顧客の立場にたって提供する価値を、わかりやすく伝えられるようになるので、 効果的な基礎スキルであることは、今も変わらない。 しかし、本書による実証研究によれば、使う状況を間違えると、 「PASONAの法則」は、逆効果になりかねないーー。 これは一大事だ！ しかし、朗報です！ 本書読後、読者の皆さんは次の4つの営業シーンにおいて、 常に最大効果をあげられるようになります。 【効果実証済の、4つの営業シーン】 □取引継続・更新を促すとき □値上げを働きかけるとき □取引拡大を提案するとき（＝アップセル） 上記の営業シーンのひとつひとつで、ほんの少しでも、 反応率・成約率をあげられるようになると、売上は雪だるま式に増えていきます。 また、この実践は特別なデジタルツールを導入する必要がないため、コスト増にもなりません。 使う「言葉の選択」だけで効果を得られるから、デジタル化に立ち遅れた会社でも活用できます。 しかも本書は学術論文に匹敵する厳密な分析を行いながらも、 その研究結果を、イラスト・図版で解説。 具体的な文面が豊富に掲載されているから、マーケティングや営業の初心者でも、 すぐに活用し効果を実感できる、類書のない実用書です。 【内容紹介】 第1部 ビジネスの拡大に効果的なメッセージを作る 第1章 新規顧客の獲得よりも重要なこと 第2章 ビジネス拡大のためのセールスメッセージ 第3章 現状維持を促して更新させるための心理テクニック 第4章 値上げを顧客に受け入れてもらう方法 第5章 値上げを納得させるメッセージ 第6章 アップセルを提案するには 第7章 発展を促すメッセージー最強のフレームワーク 第8章 謝罪よりも難しいこと 第9章 サービスの不具合を効果的に謝るには 第2部 ビジネスの拡大に効果的なメッセージの伝え方 第10章 適切なタイミングで適切なメッセージを 第11章 メッセージの伝え方 第12章 会話をリードする方法 第13章 商業戦略としてのビジネス拡大メッセージ 第14章 発想の転換

2,200円

ストックセールス

商工会員さん、商工会職員さん、商工会青年部員さん必見。あなたが経営に関わる方や商工会関係者であれば、プレゼンの考え方がガラリと変わる！　相手を引きつける「物語の作り方」や「話し方」、「資料の作り方」を、商工会員で、元ラジオアナ、全国をセミナー等で飛び回るプレゼンプロデューサーがわかりやすく解説！

1,650円

【POD】プレゼンテーションは商工会で学べ！！…

IDを制すものがビジネスを制す サイバービジネス経営の必読書 　スタートアップだけでなく大手企業もサイバービジネスに力を入れていますが、参入企業が増えるに伴って事件・事故が増えているのが実情です。少し前には、大手コンビニのスマホ決済を舞台にした不正利用事件や、大手携帯電話会社や銀行も関わった事件など、ネット上で事件・事故が頻発しました。 　そうした事件・事故はなぜ繰り返されるのでしょうか。もちろん技術的な問題もあるでしょうが、本書の著者は「経営者がサイバービジネスの核心となる知識を持たない限り事件・事故は繰り返される。そうした状況を変えたい」との思いから本書を書いたと言います。 　サイバービジネスの核心を説明するにあたり、GAFAと他のネット企業との本質的な違いに触れています。多くの企業は「アプリケーション」や「サービス」を中心にしていますが、GAFAは「デジタルアイデンティティー」を中心にしています。この「デジタルアイデンティティー」こそ、GAFAがサイバービジネスの勝者になり得た理由であり、サイバービジネスの核心だと言います。 　「デジタルアイデンティティー」とは何か、これを管理するにはどのような方法があるのか、安心・安全をどのように確保しているのか、個人情報やプライバシーとどう関係するのか。本書を読めばこうしたことが分かります。 　ビジネスの本質を知らずして経営はできません。ビジネスの変化に伴って経営に必要な知識も変化していきます。現代の経営者は、本書に書いていることを常識としなければならないのです。 第1章　GAFAの中心戦略「デジタルアイデンティティー」 第2章　アイデンティティー管理 第3章　アイデンティティー連携フレームワーク「OpenID Connect」 第4章　アイデンティティー管理によって可能になる「アクセス制御」 第5章　企業にとってのアイデンティティー管理 第6章　高度化するアイデンティティー管理 第7章　プライバシー保護とアイデンティティー管理 第8章　個人情報の取り扱いにおける「告知」と「同意」 第9章　信頼、ブランド、そしてトラストフレームワーク

2,750円

デジタルアイデンティティー　経営者が知らないサイバービジ…

難しい統計理論は横に置いておいて、とにかくビジネスで結果を出したい人のために、Excelのデータ分析機能を徹底的に解説します。 またサンプルと使用している約30個の事例は、実際にビジネスシーンで登場するものばかりです。 CHAPTER01 データ分析のススメ CHAPTER02 ビジネスデータの収集と加工 CHAPTER03 販売に関するデータ分析 CHAPTER04 企画に関するデータ分析 CHAPTER05 顧客に関するデータ分析 CHAPTER06 財務に関するデータ分析 CHAPTER01 データ分析のススメ CHAPTER02 ビジネスデータの収集と加工 CHAPTER03 販売に関するデータ分析 CHAPTER04 企画に関するデータ分析 CHAPTER05 顧客に関するデータ分析 CHAPTER06 財務に関するデータ分析

2,948円

Excelで学ぶデータ分析本格入門…

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