新着解説記事

◆ 不明確な状況であってもゴールを設定する 1. 不明確はデフォルト 　先日コンサルティング現場で次のような事例を目にすることがありました。 　...

◆ データドリブン思考ではデータの価値は生み出せない。データの価値は逆算アプローチで創造する 　データの価値は利活用にあります。でも、その利活用が分...

2.モノづくり〈現場改善の基本〉 ◆ 実行力 　現場で実に良い改善のアイデアが出て、「さあやろう！」という時に、間髪を入れずに「それっぽっちの効果...

◆ データ分析活用は、OODAループで上手くいくかもしれない。きっと上手くいく 　データ分析を実務で活用するとき、管理するためのマネジメントサイクル...

　前回のその31に続いて解説します。 【第3章】（自社）中国工場、品質管理の進め方 （4）歯車に共通するもの 　それぞれの歯車を見て気が付いたと...

◆ 売上分析でやること、グロスのデータを眺め、あることに気づくこと 　営業もマーケティングも、データ分析をするぞ！　と考えたとき、最初に手を付けるべ...

◆ 売上分析やマーケティングのデータ分析で成果を出したいなら、OUTPUTよりもOUTCOMEにこだわれ 　データを集めたけど…&he...

　前回のその30に続いて解説します。 【第3章】（自社）中国工場、品質管理の進め方 　この章では、自社中国工場の品質管理の進め方・考え方をお伝えし...

◆ ビッグデータ・AI活用の2つのパターン。結局この2つが主流だった 　長年データ活用の携わってきて、データマイニングだのデータサイエンスだのビッグ...

　上司、同僚、部下、家族のため、お客様のために、自分の考えや思いを「伝えたい」方はたくさんいます。 　しかし、ほとんどの人は伝えようと努力しても、驚...

◆ データ活用やAIで「効率化」すべきか、今までの「やり方」を変えるべきか。 　IT化は、効率化のためだけでなく、やり方を変えるべきだ。このように従...

　今回は、技術イノベーションを顧客価値で考える例を紹介致します。 　自動車業界が挙って、「100年」に一度の変革期だと、未来志向の期待品質の探索に右...

◆ 「データ分析の専門部署」は、現場を知る人財との混合チームがいい。「手法偏重者」には気をつけよう。 　今回は、データ分析の専門部署を維持発展させて...

　前回から「知識・経験を物理量で整理する」解説を始めていますが、今回は前回の解説を整理します。 ◆関連解説記事『技術マネジメントとは』 1. 要素...

◆ AIでデータの価値は最大化するかもしれないが、人は人間らしさを発揮する必要がある 　数十年前に人工知能学会に参加していたとき、ここまでAI（人工...

◆ 目的無きデータ分析にも意味はある。遠回りかもしれないが、良いこともある 　よくデータ分析するとき、目的を明確にせよ！　と言います。正しいでしょう...

【第2章 中国工場の実状を知る】 【日本工場と中国工場の違い】 　前回のその29に続いて解説します。 (5）お礼の言葉は一回のみ 　中国人の同...

◆ データ活用では、最後は洞察力がものをいう 　今はビッグデータの時代と言われ、そのデータをどうにか活用しようと、大企業とベンチャー企業を中心に、し...

2.モノづくり〈現場改善の基本〉 ◆ 会社を変える改善 　よくある改善の仕組みで「改善提案制度」というものがあります。 　仕事をやり易くしたり、...

◆ ビジネス系のデータは、時系列が多い。そこで、先ず3つの視点で分析。 　今どきの高校生は、統計学やデータ分析を普通に授業で学んでいます。私が高校時...