データ利活用人材の育て方 データをもとに行動し価値を生み出す人をつくる 発売予定

●第1章 データの利活用が進まないワケ
＊1-1 AIを導入すればデータの利活用はできるようになるか？
・1-1-1 AIの導入は手段であり目的ではない
・1-1-2 最新技術を活かすためのデータ利活用
＊1-2 データの利活用例
・1-2-1 ENECHANGEの例
・1-2-2 トヨタ自動車の例
・1-2-3 DXセレクショングランプリの例
＊1-3 データの利活用が進まない理由
・1-3-1 データや人材を集めるだけではデータ利活用は進まない
・1-3-2 実務で求められるデータ利活用のあり方
＊1-4 データ利活用のための3種類の人材
・1-4-1 3種類の人材育成を組織内で行う重要性

●第2章 データ利活用人材を取り巻く現状
＊2-1 データ利活用のリテラシーとスキルが求められる時代
＊2-2 DX時代におけるデータ利活用人材の育成ニーズ
・2-2-1 データ利活用人材の充足が喫緊の課題
・2-2-2 日本国内企業の取り組みの状況
・2-2-3 日本のIT投資は「守り」重視
・2-2-4 加速するデジタル化の波
＊2-3 効果的な人材育成を進める際におさえておきたいポイント
・2-3-1 持つべき重要な視点
・2-3-2 ビジネス課題に対する課題設定と必要な人材のプランニング
・2-3-3 細分化する役割への対応
・2-3-4 データ分析基盤の構築と基本ステップ
＊2-4 DX文脈で育成すべき階層と育成のステップ
・2-4-1 必要となる育成ステップ
・2-4-2 育成STEP1：データ利活用・分析の重要性の啓蒙
・2-4-3 育成STEP2：データ利活用と分析に最低限必要となる基礎知識を学ぶ
・2-4-4 育成STEP3：実践的な演習主体のハンズオン研修受講
＊2-5 DX時代の人材育成成功のポイント

●第3章 データ利活用人材とデータ利活用プロセス
＊3-1 データ利活用に関わる3種類の人材
・3-1-1 専門家人材の役割
・3-1-2 ビジネス実行人材の役割
・3-1-3 マネジメント人材の役割
＊3-2 データ利活用のための４つのプロセス
＊3-3 課題抽出・企画におけるデータ利活用のためのプロセス
・3-3-1 ヒアリングで行うこと
・3-3-2 企画妥当性検討で行うこと
・3-3-3 プロジェクト立ち上げで行うこと
＊3-4 分析フェーズにおけるデータ利活用のためのプロセス
・3-4-1 分析要件の定義・設計
・3-4-2 プロトタイプの作成
＊3-5 開発・実装フェーズにおけるデータ利活用のためのプロセス
・3-5-1 分析モデル・BIの構築
・3-5-2 評価・検証
・3-5-3 システム化
・3-5-4 デプロイ・運用
＊3-6 活用フェーズにおけるデータ利活用のためのプロセス
・3-6-1 分析モデル・BIの業務活用：新しいツールを組織に浸透させるプロセス
・3-6-2 戦略立案：データとモデルを基盤にしたビジネス戦略の構築
・3-6-3 施策立案：戦略を現場で実行可能なアクションに変換する
・3-6-4 施策実行：データ駆動型施策を組織全体で進める
＊3-7 データ利活用プロセスにおけるデータ利活用人材の役割
・3-7-1 課題抽出・企画フェーズにおけるデータ利活用人材
・3-7-2 分析フェーズにおけるデータ利活用人材
・3-7-3 開発・実装フェーズにおけるデータ利活用人材
・3-7-4 活用フェーズにおけるデータ利活用人材

●第4章 データ利活用人材に必要とされる能力
＊4-1 専門家人材に求められる能力
・4-1-1 ビジネス力の中身
・4-1-2 アナリティクス力の中身
・4-1-3 エンジニアリング力の中身
・4-1-4 専門家人材に必要な力を身につけるには
＊4-2 ビジネス実行人材に必要な能力
・4-2-1 ビジネス発想力の中身
・4-2-2 読み解き力の中身
・4-2-3 巻き込み力の中身
・4-2-4 ディフェンス力の中身
・4-2-5 ビジネス実行人材に必要な力を身につけるには
＊4-3 マネジメント人材に必要な能力
・4-3-1 役割で仕事をする
・4-3-2 組織の弱点を補う役割が大切
・4-3-3 データ利活用のバリューチェーン
・4-3-4 マネジメント人材に求められるもの
・4-3-5 マネジメント人材としての役割を果たしていくために
・4-3-6 「見つける力」「解く力」「使わせる力」

●第5章 データ利活用人材候補者の選定方法
＊5-1 データ利活用人材を増やす方法
＊5-2 内部人材の活用
・5-2-1 選定の必要性
・5-2-2 時間とコストの制約と効率的な人材育成
・5-2-3 ミスマッチの防止
・5-2-4 「公募」という選択と最低限の選定ルール
＊5-3 外部人材の活用
＊5-4 内部人材と外部人材のバランス
＊5-5 専門家人材の候補者選定方法
・5-5-1 専門家人材の選定基準となる資質
・5-5-2 専門家人材の選定基準となる知識やスキル
・5-5-3 専門家人材選定のための質問の活用
＊5-6 ビジネス実行人材の選定方法
・5-6-1 ビジネス実行人材の選定基準となる５つの観点
・5-6-2 どの観点を重視すべきか？
＊5-7 マネジメント人材の選定・育成
・5-7-1 社内人材の登用
・5-7-2 社外からの採用
・5-7-3 社内人材の育成
・5-7-4 ミスマッチの防止が大切

●第6章 データ利活用人材育成の方向性とポイント
＊6-1 3つの役割に共通する育成方針
＊6-2 専門家人材の育成
・6-2-1 ビジネスサイドの良きパートナーへ
・6-2-2 理論に裏打ちされた高い技術力の習得を重視
・6-2-3 役割に応じた個人のスキル向上と専門領域拡大の両立
＊6-3 ビジネス実行人材の育成
・6-3-1 課題を整理しデータ活用の方向性を定め、専門家人材の生み出した武器を理解する
・6-3-2 解決と巻き込みの両輪で効果を最大化させる
・6-3-3 情報の取り扱いに対するリテラシーを高める
＊6-4 必要性の認識と、意外と必要な一定の「強制力」
＊6-5 マネジメント人材の育成
・6-5-1 役割で仕事をするために
・6-5-2 組織の弱点を認識するために
・6-5-3 課題を見つけるために
・6-5-4 課題に対する解を作るために
・6-5-5 解を使う・使ってもらうために

●第7章 データ利活用人材育成の実践事例
＊7-1 専門家人材の育成事例
・7-1-1 ビジネス力を養う
・7-1-2 専門スキルを身につける
＊7-2 ビジネス実行人材の育成事例
・7-2-1 前向きなマインドとビジネススキル
・7-2-2 データを扱うためのスキルを身につける
・7-2-3 より健全で持続的なデータ利活用を目指して
＊7-3 マネジメント人材の育成事例
＊7-4 学びを支える仕組み― 自律的な成長を促す制度
・7-4-1 バッジ制度
・7-4-2 マイラーニング制度
＊7-5 外部企業による育成支援
・7-5-1 研修で得た知識を実務で適用する際に不足しがちな観点
・7-5-2 外部企業を選定する観点
・7-5-3 実務経験から能力を本物にする「外部支援活用」の3ステップ
・7-5-4 企業に応じたカスタマイズ研修
・7-5-5 外部企業による内製化支援と分析伴走支援

●第8章 企業側から見たデータ利活用人材の育成
＊8-1 データ利活用人材の育成の全体像
・8-1-1 会社全体での育成と専門部署での育成
・8-1-2 会社全体での育成
・8-1-3 他の専門人材の育成との関係
＊8-2 専門部署での育成
＊8-3 ビジネス実行人材が組織で機能することが鍵
＊8-4 自組織の状況を客観的に捉えるために

●第9章 今後のデータ利活用人材のあり方～生成AIの登場後～
＊9-1 変化の本質とデータサイエンティストの役割の変化
＊9-2 環境による変化の各人材への影響
・9-2-1 生成AIによる同質化の懸念
・9-2-2 生成AIは一過性のブームなのか
・9-2-3 AIの代替が引き起こす未来はどうなっていくのか？
・9-2-4 生成AIに惑わされず手段の目的化に注意する
＊9-3 各人材の今後
・9-3-1 専門家人材は不要となるのか
・9-3-2 ビジネス実行人材の役割
・9-3-3 マネジメント人材の役割の変化
・9-3-4 生成AI登場後も重要性が増す、アナリティクストランスレーター
＊9-4 今後のデータサイエンティストに求められるもの
・9-4-1 スキルセットの見直し
・9-4-2 スキルセット見直しの背景
＊9-5 リーダーの役割の変化
・9-5-1 システム環境の整備
・9-5-2 データの整備
・9-5-3 人材獲得・育成
・9-5-4 企業経営者のコミットを獲得する
＊9-6 予測される今後の課題と対応
・9-6-1 労働力不足によってさらに求められていく効率化
・9-6-2 手段であって目的ではないから難しい
・9-6-3 データ利活用人材はますます求められるようになる

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