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「プロフェッショナル・ファーム」を標榜するマッキンゼーは、業務ごとにチームを形成する。そして組織内でチームを形成する仕組みは、市場モデルを用いている。つまり、クライアント・ワークごとに最適なメンバーが集められるのだ。この仕組みを支えるのは、個々の人材の特性であろう。その採用基準は、論理的な思考ができる頭脳明晰さというより、リーダーシップの総量だという。そしてチームのメンバーすべてがリーダーシップを発揮することを求めるのがマッキンゼー流である。そこには、リーダーとフォロアーの違いはほとんどない。マッキンゼーの元採用マネジャーで『採用基準』の著者が最強チームのつくり方を明かす。【主な項目】・チーム・システムによって運営される組織・すべての人事プロセスで問われるチーム意識・社内労働市場によって組成されるクライアント・チーム・インターナル・チームの役割・最強チームの条件１：コンフリクトを恐れない活発な議論が行える条件が整っていること・最強チームの条件２：メンバー全員がリーダーシップを持っていること

教師、弁護士、会計士、医者、科学者、記者――。これまで人間にしかできないと思われていた知識労働者の仕事でも、もはや機械のほうが有能になっている。
あなたの仕事は機械に置き換えられてしまうのか？
そんなAI時代に、人間は、企業は、どう対応すべきか？

アナリティクス界の第一人者が教える
スマートマシンの最前線、人間の強み、そして生き延びる道

AI時代に生き残れる仕事はこれだ！
ステップ・アップ――自動システムの上を行く仕事
ステップ・アサイド――機械にできない仕事
ステップ・イン――ビジネスと技術をつなぐ仕事
ステップ・ナロウリー――自動化されない仕事
ステップ・フォワード――新システムを生み出す仕事

『ブルー・オーシャン戦略』に次ぐハーバード・ビジネススクール・プレスの意欲作

――内向きな財務分析だけに統計を使う時代は終わり、先端的なデータ解析によって競争優位そのものを創り出す企業が登場してきた。

「本書は、分析力が競争優位になりつつある現象を取り上げた最初の本だと言える。データ分析力と競争優位に関して、コンセプトから実例まで、また経営陣が取り組むべき問題から現場での分析力の応用例まで、広く目配りした本はほかにないと自負している」(著者ら)。



多分野の事例満載が本書の特色:ネットフリックス(DVDレンタル)、キャピタル・ワン(金融)、プログレッシブ(損保)、ウォルマート(小売り)、アンハイザー・ブッシュ(ビール)、マリオット(ホテル)、ハラーズ・エンターテインメント(カジノ)、ニューイングランド・ペイトリオッツ(NFL)他



著者について

トーマス・H・ダベンポート(Thomas H. Davenport)

米バブソン大学教授。専門は情報技術・経営学。同校経営教育研究所ディレクターも務め、ナレッジ・マネジメント、プロセス・マネジメント、イノベーションに関する研究を主導。ベストセラー『ワーキング・ナレッジ』の共著書。

ジェーン・G・ハリス(Jeanne G. Harris)

アクセンチュア・ハイパフォーマンス・ビジネス研究所のディレクター。情報、技術、戦略研究チームを率いる。ビジネス・インテリジェンス、ナレッジ・マネジメントなどの分野でのコンサルティング経験も豊富。

『分析力を武器とする企業』の著者の最新意欲作！

膨大なデータの分析に基づいて意思決定することが、あらゆる業界で進行している。分析力の生かし方は企業によってさまざまだ。分析力を競争優位の武器とする企業もある。そこまではいかなくても、もうすこし分析力を高めてもっとよい結果を出したいと考えている企業もある。金融危機で破綻した投資銀行のように、分析で失敗する企業もある。

前作『分析力を武器とする企業』が最も先端的な企業の事例を対象にしていたのに対して、本書は先端的な事例だけでなく、今まさに分析に取り組み始めたばかりの企業を含めて、どのようにして分析力を高めていくのが賢いアプローチなのかを論じている。



「私たちは、あらゆる企業が「分析力を武器にする」企業になるべきだとか、なった方がよいと言うつもりはない。だがほとんどの企業はもうすこし分析的になったほうがよいと思うし、願わくは一つか二つは階段を上がってほしい」（著者）



取り上げている企業はロイヤル・シェークスピア劇団、ナイキ、コカコーラ、デルタ・デンタル保険、プリンセス・クルーズ（旅行）、UPS、ホテルズ・コム、アメリカン航空、クレジットコープなど。

組織が適切な意思決定をするための重要な要因として、著者は「参加型の意思決定」「分析力」「組織の文化」「リーダーシップ」を挙げます。この四つを大枠にして、うまくいった意思決定の事例を物語ります。例えば、世界最大級の投資信託会社のアナリストが当時人気のあったサブプライムローン債券を推奨しなかったのはなぜか?、スペースシャトルの打ち上げを許可するべきか?、膨大な臨床データを駆使することで医療診断のミスをゼロにできるか?、生徒たちの学力をいかにして向上させるか?、成長をめざして本気でホームランを狙うべきなのか?、古代アテナイの人々は存亡の危機からどのように市民を守ったのか?、慈善団体はいかにして社会に本当の変化をもたらすことができるか?、などです。危機に直面してみんなが知恵を出し合い、力を合わせて困難を乗り越えてゆく、読後感のさわやかな一冊です。

もう勘には頼らない!
超・文系でも分析力が身に付き、データサイエンティストと仕事ができるようになる“アナリティクス界のドラッカー“が教える、たった6ステップでできるデータ分析ベストセラー『分析力を武器とする企業』(2008年発行)以来、データ分析を企業経営に活かすことの重要性を早くから、説いてきた経営学者ダベンポート。
インターネットと技術の発展により、「何でもデータが取れる」今、一般ビジネスパーソンも仕事でデータ分析を使わない手はない。自分で数字を計算・分析まではせずとも、分析手法や結果についてデータサイエンティストたちと議論ができるようになるためのコツを6ステップで解説する。
<本書で分かる分析力が身に付くポイント1:重要なのは最初と最後のステップ>
正しい分析結果を得たり、その結果を適切にビジネス上の問題や課題の解決に役立てるための「分析力」を高めるにはコツがある。本書が推薦し解説するのは、
ステップ1「問題認識」→ステップ2「過去の知見のレビュー」→ステップ3「モデル化(変数選択)」→ステップ4「データ収集」→ステップ5「データ分析」→ステップ6「結果の説明と実行」という6ステップを踏む方法だ。一方、このステップでいうと、みながよく誤解するのが、「重要なのはステップ3『モデル化』からステップ5『データ分析』の段階」と思うことだ。しかし、こうしたいわゆる“分析作業""のステップより、一般のビジネスパーソンにとって重要なのは、その前後の段階、ステップ1「問題認識」やステップ6「結果の説明と実行」である。解決したい問題が何なのかを正確に把握=「問題認識」できなければ、大量のデータがいくらあっても意味はない。同様に、いくら分析しても、その結果を決定権をもつ幹部陣に魅力的にプレゼンテーションし、問題解決のために使う「結果の説明と実行」ができなければ、それもまた分析をしても意味がないからだ。
<本書で分かる分析力が身に付くポイント2:数学の能力は分析力に関係ない>
数学の能力のあるなしは、分析力を高めるための「鍵」ではない。学校で数学に落ちこぼれたからといってビジネスで必要な数学も修得できないわけでもない。一生、分析的に考えることができないわけでもない。