データ活用仮説量産フレームワークDIVA

データ活用が失敗する根本的な原因はたったの1つ！ 「データ→情報→価値→効用」データを活用して価値を生み、売上・利益などの効用につなげる データを活用して我が社も儲けられないのか──。 こう上司から言われた時、どこから考え始めてよいのか分からないという声を多く聞きます。真面目な担当者ほど、「まずはデータの棚卸し」となりますが、それでは売り上げにつながりません。 こう語るのは、野村総合研究所の鈴木良介氏です。鈴木氏はビッグデータがブームとなった当初からデータ活用のコンサルティングを引き受け、この4年間で2000人もの企業担当者らとディスカッションをしてきたそうです。 鈴木氏はこうした膨大な経験を踏まえて、データを活用して売り上げ、利益といった効用を得るためのフレームワーク「DIVA（ディーバ）」を提唱します。DIVAはData＝データ、Information＝情報、Value＝価値、Achievement＝効用の4語の略です。 本書で紹介するDIVAというデータ活用を進めるための共通のフレームワークを持つことで、企業のビッグデータ活用ワーキンググループでの議論の空転を防ぎ、良質な仮説を生み出す前段階となる仮説の量産を支援します。 【主な内容】 　第1章　DIVAは「データ、情報、価値、効用」の一連の流れを記述す 　第2章　顧客の振る舞いを変える 　第3章　従業員の振る舞いを変える 　第4章　データと振る舞いの変化を直結する 　第5章　仮説を量産するのは誰か？ 　第6章　「気が利く」と「気持ち悪い」の境界に挑む 第1章　DIVAは「データ、情報、価値、効用」の一連の流れを記述す 店に入ってこない潜在顧客は誰か？ 「3つの成熟」を受け、IoTがボーナスステージを拡大する 製品はデータ活用の入り口と出口の2役をこなす やれば儲かるではなくて、 やらないと負ける 本書の狙いと構成 第2章　顧客の振る舞いを変える 「ママ」 と 「執事」 と 「太鼓持ち」 (1)口うるさいママ (2)気の利く執事 (3)如才ない太鼓持ち 第3章　従業員の振る舞いを変える 拡大する「エンプローイデータ」の活用 武器を持たせる 最適な配置で無駄を省く 無駄な会議は寿命の無駄遣い 人材育成・教育、 職業マッチング 不正対策 第4章　データと振る舞いの変化を直結する 人間では遅過ぎる 機械が人間を直接制御する 予測と直結で準備を整える 限られた資源をちょうどよく使いこなす 機械の杓子定規さが、 公平な評価を実現する 第5章　仮説を量産するのは誰か？ 仮説量産会議の運用 主導するのは誰か？ 「お見合いおばさん」としてのインタープリター 第6章　「気が利く」と「気持ち悪い」の境界に挑む プライバシーに関する「気持ち悪さ」をDIVAで分解する インセンティブの設計によって 「気持ち悪さ」 を解消する それぞれの感性に合わせた制御を行い、 利用を勧める