柏木 吉基

優れたデータエグゼキューターの排出を目指すXICA ACADEMY（ http://academy.xica-inc.com/ ）と共同で制作する、分析のプロフェッショナルではないビジネスパーソンのための実務的なデータ活用の一連の流れを解説する全6回の授業です。 「良いデータ活用」と「悪いデータ活用」の違いについて、6つの切り口で「良い」「悪い」を対比した上で、悪い状態→良い状態へと変えるための具体的なポイントをお伝えします。 本授業を通して、優れたデータエグゼキューターを目指していきましょう。

DXによって企業におけるデータの収集と管理が加速していきます。デジタル化したことでデータ管理がスムーズになりましたが、利活用までにはいたっていない企業が多くあります。業績を伸ばすには、データを活用し的確な意思決定とサービスや製品の品質向上や働き方を変えていく必要があります。   本シリーズは、データを武器に上司の意思決定を促す授業シリーズです。 今回は、データ分析に触れる前に必要な仮説の立て方について学んでいきます。 分析作業を始める前に、どのような分析をすることでどのようなことができるのかを自ら仮説を立てると目的が生まれ分析計画を立てやすくすることができます。   データ分析を行う前に知っておきたい、現状の把握と分析の設計ができるようになりましょう。 そして、同期と切磋琢磨し、共に会社の業績をあげられるビジネスパーソンへと変わっていきましょう。 ■出演講師 柏木 吉基 データ＆ストーリーLLC 代表　多摩大大学院客員教授 大学卒業後、日立製作所にて海外向けセールスエンジニア。米国にてMBAを取得後、2004年日産自動車へ。海外マーケティング＆セールス部門、組織開発部ビジネス改革マネージャ等を歴任。グローバル組織の中で、数多くの経営課題の解決、社内変革プロジェクトのパイロットを務める。 2014年10月、データ分析・ロジカルシンキングを武器とした問題解決トレーナとして独立。 豊富な実務経験と実績に基づいた実践的研修・コンサルができる唯一の講師として高い定評がある。多摩大大学院ビジネススクール客員教授、横浜国大非常勤講師。多数のビジネス書著者でもある。

仮説を意識的に仕事で活用したことがない方も多いのではないでしょうか。 本授業では、仮説初心者の若手社員に向けて、「仮説思考」とはどのような考え方なのかを分かりやすく解説します。 仮説を立てる前に押さえておくべきポイントや、仮説をつくるための基本要素を学び、情報が十分にそろっていない状況でも仕事を前に進めるための思考法を身につけます。 仮説の使い方を理解し、日々の業務に活かせる思考の土台を築きましょう。 アジェンダ（変更になる場合があります） ・どのような場面で仮説が必要になるのか ・良い仮説とは ・仮設づくりの前に必要なこと ・仮説をつくる3つの要素 講師紹介 柏木 吉基 データ＆ストーリーLLC 代表 多摩大大学院客員教授大学卒業後、日立製作所にて海外向けセールスエンジニア。米国にてMBAを取得後、2004年日産自動車へ。 海外マーケティング＆セールス部門、組織開発部ビジネス改革マネージャ等を歴任。 グローバル組織の中で、数多くの経営課題の解決、社内変革プロジェクトのパイロットを務める。  2014年、「データ活用」を武器とした問題解決トレーナとして独立。  豊富な実務経験と実績に基づいた実践的研修・コンサルができる唯一の講師として高い定評がある。 多摩大大学院ビジネススクール客員教授、横浜国大非常勤講師。多数のビジネス書著者でもある。

AI時代にも必要となるデータに溺れないための仮説構築・検証術について解説する授業です。 データ＆ストーリーLLC代表であり多摩大学大学院客員教授の柏木吉基先生をお招きし、データを活用して自ら仮説を立て、意思決定につなげる方法を学びます。データ分析は単に正解を見つけるためのものではなく、主観である仮説を客観的に検証するための「手段」です。本授業では、「データから情報が読み取れている」状態から一歩踏み込み、データから行動や判断につなげるための仮説思考の重要性をひも解きます。   【このコースについて】   全1回の授業です。   【この授業で学べること】   結論から行動や判断につなげる「データが活用できている」状態の真意 「正解を探す」のではなく「正解を創る」ための仮説の重要性と立て方 データを目的化せず、仮説検証のツールとして適切に扱う考え方   【利用シーン】   企画立案において、データから根拠のある仮説を導き出したい場面 マーケティング施策の検討で、大量のデータに振り回されず意思決定を行いたい場面 新規事業開発など正解がない状況下で、自ら仮説を構築し検証を進める場面   【授業構成】   そもそも「データが活用できている」とは？ 「正解を探す」から「正解を創る」へ データやデータ分析は「手段」であり「目的」ではない   【こんな人におすすめ】   データは集められるものの、そこから具体的な行動や判断に結びつけられず悩んでいる方 データ分析そのものが目的化してしまい、本来の課題解決に活かせていないと感じる方 企画やマーケティングの実務において、説得力のある仮説を立てるスキルを身につけたい方   【対象職位】   中堅・リーダー