コンピュータにかわいいを学習させたら何が起きたか―だれも教えてくれなかったビッグデータ分析のノウハウ

遠山 功【著】

ダイヤモンド社（2019/03発売）

• サイズ A5判／ページ数 184p／高さ 21cm
• 商品コード 9784478106525
• NDC分類 336.17
• Cコード C3033

出版社内容情報

あなたの目の前にあるデータからも金脈はきっと見つかる
腕利きのデータサイエンティストがすべて明かす

内容説明

本書ではこんな事例を紹介しています。かわいいを数値化してアパレルのものづくりを一変させた。データの可視化で経営者を働き方改革に本気にさせた。１０時間の作業を１０分に短縮させた製造工程の部品管理。蓄積した顧客データからフォローが必要な顧客をあぶり出した。２０億件の販売データ処理を先回りして処理することで高速化した。部門ごとに管理していた顧客データを統合したら新たな市場が見えた。ファンクラブ会員の購買履歴から「推しメン」を推計した。あなたの目の前にあるデータからも答えはきっと見つかる！さまざまなビジネスの現場で課題を解決、経営革新を起こしてきたデータストラテジストが、その手の内をすべて明かします。

目次

第１章　ビッグデータをどうやって料理するのか（そもそもビッグデータとはなにか；ビッグデータの３つの特徴　ほか）
第２章　分析は設計ですべてが決まる（何をなぜ分析するのかを確認する；ステップ１　フレームワークで課題を発見する　ほか）
第３章　分析の基本１０パターンはこう使う（どんなグラフも単純なデータの組み合わせ；ベン図（関連性、グルーピング、空間）―円にして大きさと重なりを比較する　ほか）
第４章　私たちはこうやってデータ分析で企業の問題を解決してきた（エンジニアリング会社Ａ社　働き方改革に危機感を持つ経営陣が自ら把握できるように勤務状況を可視化；大手小売りチェーンＢ社、テレビ放送キー局Ｃ社、衣料小物製造Ｄ社　人間が汚したデータを分析のために「洗浄」する　ほか）
第５章　データストラテジストの時代がやってくる（経営改革につながってこそ価値が出るデータ分析；技術と経営の連携を実現するＢＩツール　ほか）

著者等紹介

遠山功［トオヤマイサオ］
１９７７年東京都生まれ。小学生の頃からプログラミングを学び、２０００年の東京電機大学卒業までには多数のプログラミング言語を習得。システム開発会社、データベースマーケティング支援会社を経て、２００５年有限会社アイウェイズ（アイウェイズコンサルティングを経て現ＩＮＳＩＧＨＴ　ＬＡＢ株式会社）を設立。現在、同社代表取締役ＣＥＯ。ビジネスアナリティクス業界に１５年以上従事し豊富な経験を有する。ＰＭＰ（米国プロジェクトマネジメント協会認定）、ＩＴコーディネータ（経済産業省推進資格）、数学教員免許、ＩＴＩＬなどの資格を持つ。社会貢献としてキッズプログラミングスクール、障がい者向けの就労支援施設を設立、２０１３年より東京電機大学非常勤講師を務める（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。

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。

[太田青磁]

セルフBIは、意志決定者自身による分析を可能にした・表記揺れのデータクレンジングは、人間世界の言葉をコンピュータ世界に通訳する作業・メッコチャートがあまり利用されないのは、表計算ソフトに含まれてないから・おおざっぱに全体傾向を読み解くにはヒートマップが効果的・ベン図はローパワーだが実用性が高い・現場で汚されたデータはクレンジングし直す・製品データに各工程の履歴を付与する・エキスパートの経験則(おばちゃんの知恵)に勝とうとしない・AIデータを分析材料として経営判断につなげるデータストラテジストの需要が高まる

2022/06/27

[ナルップ]

ビッグデータが本格的に活用される時代がきている。ビッグデータを縦横にいじくって何らかの示唆を得るにはBiツールが便利である。 Biツールを触り始めた人にとっての入門書のような本。押さえるべきポイントと視点を獲得するためのヒントが得られる。ビッグデータの活用例がBiツールを触る人視点で読める。 門外漢はタイトル買いすべきではない。 本書の内容とは関係無いのだが、音読してみるとなかなかリズム良く読める。例の挟み込みや文章の組立が上手だ。タイトルに騙されて手にした門外漢は是非音読してみてほしい。

2019/07/27

[蒼１２２８]

図書館。キャッチーなタイトルに惹かれたけれど、実際はデータ分析の手法の紹介にとどまっている部分が多く、実際どうやったらできるのかまで踏み込んでくれるとよかった。

2019/09/12

[ハムエッグ]

再読。ただ、前に読んだ時は最初の方のビッグデータの説明あたりで違和感を感じ、結局そのまま頓挫。今回ようやく通読したが、内容はデータ分析の入門書のような感じ。やはり全体的にタイトルから期待してた内容とはズレがある印象。あと、実用書として読むにはやや物足りないし、事例集として活用するにはやや踏み込みが浅いかも。とはいえ入門書にしては、少々敷居が高い部分もある。タイトルの軽さの割には、初心者が気軽に全て読める内容でもないので、オススメするターゲットを熟慮しなければならない本、かな。

2023/07/20

[susunu1]

ビッグデータ解析が社会・企業にどう貢献するか具体的にわかる。カワイイをマシンに学習させる手法は「教師データあり」で行う。服飾系専門学生が商品画像1点1点に対して、タグをつける。カワイイ、ガーリー、フェミニン、とろみ(?)、もこもこ、モード、パーティ・・・さらに年齢別に行う。20代と40代のカワイイは違う。各タグがポジティブ１、ネガティブ０、ニュートラル0.5。これで商品は数値化できた。あとはマシンが画像解析して、自動的にタグ付けしてくれる。これがブランド特徴分析、広告、カタログ、流行の数値化に役立つのだ！

2019/05/25