「測定できないものはマネジメントできない」。これは企業経営最大の命題として多くの成功を阻んできた。しかしあらゆるデータがデジタルで得られる時代になると、この言葉は死語になるかもしれない。勘と経験に頼る経営の是非も、大量のデータの分析が可能になることで、もはや議論の余地はなくなるだろう。かようにビッグデータの衝撃は大きい。従来の、経験による価値、専門性の優位性、マネジメント慣行などについての長年の…

モバイル・コンピューティングの進化とクラウド・コンピューティングの登場により、収集できるデータ量は飛躍的に増大した。こうした膨大な情報が蓄積されることで企業や経営、そして社会にはどんなインパクトがもたらされるのだろうか。ITと経営に関する研究の第一人者である國領二郎教授は、データや情報がつながり続けるようになったことで、社会の可視性が高まり、相手の情報が見えない「匿名」の経済から双方の情報がわか…

アマゾン・ドットコムなど一部先端企業の取り組みを受け、ビッグデータに対する期待は日に日に高まっている。今度こそデータは打ち出の小槌となるか──そうにわかに色めき立つ企業に対し、情報文化と情報技術を長らく研究してきた松岡正剛氏は、「とうてい慢心してはいられない」と言う。良質なビッグデータの解読には、かなり高度な編集技能が要請されるからである。しかるべき意味の束を見つけなければ、どんなデータからも価…

これまで企業は多大なIT投資を行い、そのたびに投資対効果の低さに忸怩たる思いを抱いてきた。そうした経緯を振り返れば、ビッグデータ時代の到来に当たって経営者が手放しで喜べないどころか、及び腰になるのも仕方がないだろう。しかし、データ主導型の戦略が定着するにつれて、競争上、ビッグデータがますます重要な差別化要因になっていくはずである。問題は、組織能力（ケイパビリティ）の開発にある。しかるべきデータを…

日本企業の課題としてグローバル化がいわれて久しいが、それと同様に喫緊の課題となりつつあるのが、ビッグデータへの対応である。これまでもITによる技術革新は何度も訪れ、いち早く対応した企業が業務革新に成功し生産性を上げてきた。しかしビッグデータへの対応は、過去のIT革新とはまったく異なる様相を示す。それは、競争優位に直結する意思決定の質を劇的に向上させるチャンスを提供するからだ。意思決定については過…

従来のデータベース管理システムでは扱い切れないほどの大量のビッグデータに囲まれている現代、組織は新しいタイプの専門職を必要としている。それは「データ・サイエンティスト」と呼ばれる人々である。彼らは大容量の非構造化データに構造を見出し、分析可能にし、ビジネスに役立つ知見を導き出すことができる。実際に、SNSの〈リンクトイン〉の躍進の背後には、彼らの貢献がある。優秀なデータ・サイエンティストは稀少な…

モデリングやアルゴリズムというのは、それ独自で価値を生み出すものではない。何かを実践したいという、何らかの意識があって初めて価値となる。ビッグデータの登場により、データを扱う手法はさまざまに変化している。データ解析には、「データ・マイニング」「モデリング」「最適化」の3つの重要なステップがあるが、これらを通じて、特に「因果の表現」が重要である。ある2つの事象が同時に起こるのであれば、それはなぜか…

リスク管理というと、規則を多数設けて、それを遵守させればよいとする考え方が多い。内部リスクはそれで対応できるが、戦略的リスクと外部リスクには、オープンな議論を通してリスクの発見や影響の緩和を検討するという、まったく異なるアプローチが必要になる。 企業が見返りを求めて受け入れる戦略的リスクには、組織の事業やスタイルに合わせて、独立の専門家、調整役、内部専門家を活用し、全社的なリスク管理や監視プロセスを導入するとよい。企業のコントロールが及ばない外部リスクには、ストレス・テスト、シナリオ・プランニング、ウォー・ゲームなどの分析ツールを活用し、潜在的なリスクの発見と影響の最小化に努めるべきである。 脅威や失敗に着目するリスク管理は、個人や組織のバイアスとは相入れない性格を持っている。しかし、経営者は直面する複数のリスクを体系的に考え、それぞれに適切なプロセスを導入し、効率的に管理しなくてはならない。

株主価値の創出を目指す経営幹部の大半は、業績指標となる統計データの選定に際して、いまなお直観に頼っている。一般的に、業績指標として企業が最も頻繁に用いる評価基準には、売上げの伸びや1株当たり利益（EPS）の伸びといった財務指標のほか、顧客ロイヤルティや品質などの非財務指標がある。 ところが実際は、このような指標は価値の創出という目標とは緩やかなつながりしか持たない。ほとんどの経営幹部は、間違って選択した統計データにいまなお大きく依存しているのだ。経営者がこのような誤謬に陥る原因として3つの認知バイアスが存在する。すなわち、・自信過剰バイアス、・利用可能性バイアス、・現状維持バイアスである。 本稿では、この手の誤謬がビジネスの世界に多いこと、そしてそれが誤った意思決定を促し、業績を損なっていることを明らかにする。また、企業ごとの目標に最もふさわしい統計データの選び方も紹介する。  

大阪帝大教授・淺田常三郎の薫陶を得た盛田昭夫は、家業と自分の可能性の板挟みとなっていた。そして時代は太平洋戦争へ突入。軍人になるのは不本意だったが、それでも研究を続けられる海軍技術将校への道を選ぶ。 しかしそこで、奇跡が待っていた。1945年3月、東京會舘で開催された戦時科学技術研究会の分科会で、人生を左右する井深大と出会う。 メカトロニクスという次の時代の技術潮流を読んでいた井深と、応用物理のおもしろさを知り、人生の目標を希求していた盛田は、初めて出会った瞬間から互いを惹きつけ合った。