第162回 目からウロコの「新ビジネスモデル」研究会（2022/6/28）
『事例から考える、個性・専門分野 × データサイエンスで生まれる価値
〜データサイエンスの学び方とデータを活かす組織文化〜』
講師：堅田 洋資 氏
株式会社データミックス 代表取締役

参加者のみなさんの”目からウロコ〜” Σ(‘◉⌓◉’)

• データドリブン組織風土は今の仕事に疑問を持つことから始まる！
• 業務を変えるのではなく文化を変えること　仲間づくりから始めること
• 問いを立てるには興味・関心が大事だということ。
• 日常に埋没せず、違和感を「問い」として、認識すること。
• データの一元化は意外に響かないというところは意外でした。そこに時間を使いすぎないようにしようと良い気付きでした。
  また、一人一人の興味関心を刺激するということの重要性はその通りと思います。どうやって興味関心を引き出すか、トレーニングコースと一緒にセットで提供できるようにしてゆきます。
• 興味・関心を持つ＝内的動機付けにより行動する。
  　問いをだす＝見える事象に「おや、なんだ！」と気づけること。　
  　組織環境をデータドリブン化するためには、異端児を受止める風土をもつ＝多様性の摩擦をポジティブにとらえる
• データ分析は今を疑うことからはじまる。それもポジティブに疑うマインドセットであること。
  また個人では直ぐ火が消える。横のつながりという環境（組織風土）を同時に作っていくことがデータ分析（意識改革が伴う仕事）が組織に根付くポイントになりそう。
• 相手の「興味・関心」に関心を抱くことはとても大切で、「興味・関心」は、価値観と大きく関係する。表層の興味･関心事を受け取るに留まらず、「自身の思い込み」「パラダイム」があることを自覚した上で、対話から相手の価値観を見出すこと。
• DXにおいても、教育が重要であること。問いや意識の重要性。丁度、両利き経営の話を聞いたので、リーダーの矛盾に対応する力という話と繋がりました。
• うまくいかなかったパターンの話で、データ人材の人口密度が低いという点が目からウロコでした。これまで組織をリードするトップガン人材を作るといった真逆のことをやってきたと感じました。
• 「興味・関心」がデータ活用の源泉であるという事。そして「経験・知識」との相乗効果であるという事。社員一人一人の「興味・関心」がどこにあるのか、日々の仕事に追われて「興味・関心」に目を向ける余裕すらないのではないかと思い、非常に考えさせられる内容でした。
• 人は自由（自分の興味）のあるテーマに対して創造力を発揮する。組織に応援されれば、なおさら。データ分析の切り口のお話しではあったが、より根本的に人間のやりたいことをうまくレバレッジすることが改めて大事だと気づかせてくれた。
• 常に「今の仕事に疑問を持つ」データによる改善につなげる。また良い組織作りを行う為にの基本は「興味・関心」である事。昭和、平成。令和になっても変わらない基本原則だと気づかされました。
• データドリブンの成功のカギは技術的な手段でなく、組織の体制と社員の興味・関心から経験と知識をつけて継続していくことであることを知った。
• 分析結果のレポートには、きづき、興味関心を引き起こすコメントが必要だと感じた。コメントによって仲間を増やしていきたい。
• ROIしか興味のない人への理解を促すための説明の仕方は参考になった
• データ分析による業務改革ってTQCに近いって言うご意見があったのは、私世代には腑に落ちました。ただ、その時も、会社からの押し付けが強く、本来の自発的行動でなかった。やはり、仕事への興味と疑問を持つことと、ともに行動する仲間が必要と言うのは今も変わらずなのですね。
• 数十年前に「TQC活動をやるよ」と上から降ってきた時を思い出しました。実現すると何が変わるのかを分かる／納得して始めないと組織活動としては成功はしないと思います。モチベーションを持たせて、それを誘導して進んでいく。言うほど簡単ではないでしょうがここが肝ですね。
• データ活用には個人の興味関心が必要ということ。
  堅田さんがおっしゃっていた通り、データ活用＝AI、機械学習、プログラミングというイメージがあったので、それよりも興味や関心、どうにかしたい！という思いと、そこから発する問いが大切だということがとても印象的でした。
• 鳥の目は、よく意識するようにしていますが、虫の目はあまり意識していなかったです。
  どちらか片方ではなく、ドローンの目を持つようにすることが大事。
• 普通の事ですが、アイデアを試せる環境の大切さの再認識
• 興味・関心を持っているメンバーに経験と知識を付けてもらうために「試しにやる」ということができるカルチャー形成
• 抑圧されている状態で、せっかくの機会や気付きが出ない状態になっている状態を変えることで、可能性や機会を引き出せそうと再確認できた点。
• 普段無意識でおこなっている意思決定を言語化すること。
  「今日のお昼に何を食べた？」という問いの考えを、目標・制約条件・選択肢というふうに分けて考えるスライドを見て、普段無意識でやっていることも意思決定として認識すれば変わるのだと思いました。
• 意思決定プロセスで物事を考えて、意思決定していることを意識する。そして、そこに何があったらいいか？（問い）を考えてみる。

【開催概要】

DX、DXと言われるようになってはや数年。
たいしたDXの結果も出ていないのに、
「DX疲れ」なんて言葉が出るようになってきました。

定員オーバーになるほど大反響だった3月、4月の「目からウロコ〜」では、
滋賀大学(元・大阪ガス ビジネスアナリシスセンター所長)の河本先生に、
データ分析やAIを実務で活かすには、「意思決定プロセス」を明確にし、
本当の課題がどこにあるのかを発見する課題設定力(課題発見力)が大切だ、
というお話を伺いました。

たくさん目からウロコが落ちた一方で、
参加者の皆さんからのアンケートには
「意思決定プロセスや、課題設定が大事だというのはわかったけれど…
　組織の中で具体的にどう実行に移していけばいいのか…」
という声もチラホラありました。

そうなんです。
問題にどう向き合うかがわかっても、
それをどう組織に展開していくかはまた別の問題。

そこで、日経ビジネスで河本先生と対談されていたデータミックスの堅田社長に
データドリブンな組織作りに必要な要素とは何か、どんな展開の仕方があるのかを
お話いただきます！

お二人の対談記事はこちらから
▼日経ビジネス 対談記事
『データ活用は「意思決定プロセスの形式知化」』

【講師より】

「データサイエンスを学ぶ」というと、多くの方は数学やプログラミングといった「理系」なイメージを持たれるでしょう。
しかし、2017年から5年間、数千人のビジネスパーソンと一緒に「データサイエンスとは何か」を考え続けてきた中でわかったのは、学ぶ人の個性や専門分野、もっといえば「好奇心」が重要なファクターになっているということです。
今回は、ビジネスパーソンがいかにデータサイエンスを学ぶかといったテーマから、データドリブンな組織を作っていくために必要な要素といったリーダー向けの話題まで幅広くお話したいと思います。

◎講師プロフィール

堅田 洋資（かただ ようすけ）氏

株式会社データミックス 代表取締役

サンフランシスコ大学大学院 データ解析学専攻（修士）修了。一橋大学商学部卒。
2017年に株式会社データミックスを起業し、データサイエンティストの育成を行うためのスクールを運営。
また、大手総合商社、大手新聞社、グローバル人材派遣会社、携帯電話キャリアなどに機械学習や統計モデリングを使ったコンサルティングを行う。
同社創業前は、ニュースアプリのスタートアップでのデータサイエンティスト、監査法人トーマツにてデータ分析コンサルタント、KPMG FAS（あずさ監査法人子会社）で事業再生コンサルタント、外資系メーカーでの経理・マーケティングなど幅広い経験をもつ。

■ナビゲーター

井ノ上 美和

■共催

ビジネスプラットフォーム革新協議会(BPIA）
ITmedia エグゼクティブ

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