武田元彦 | DataStrategy Inc. CEO

フリーのデータサイエンティストを経て、IoT技術の活用やDigital Transformation(DX)をディレクションするDataStrategy株式会社創業。帝京大学講師(マーケティングサイエンス)、ナレッジ・マーチャントワークス株式会社社外取締役(データサイエンス担当)

武田元彦 | DataStrategy Inc. CEO

フリーのデータサイエンティストを経て、IoT技術の活用やDigital Transformation(DX)をディレクションするDataStrategy株式会社創業。帝京大学講師(マーケティングサイエンス)、ナレッジ・マーチャントワークス株式会社社外取締役(データサイエンス担当)

マガジン

  • AIのビジネス導入を考える上で読みたい記事

    これからAI (機械学習や深層学習) をビジネスに導入したい、自社のデータを活用したい人にお役立ちの記事をピックアップしています。

  • データをマーケティングに活用する4つの方法シリーズ

    データを活用したマーケティングは、①仮説を作る、②施策を実行する、③効果を測定する、④自動化する、の4つに分かれます。それぞれについて、解説しています。

最近の記事

  • 固定された記事

データ戦略の会社が考える「データ分析の概要を掴むオススメ記事」

これまでに書いたデータ分析に関する記事について、オススメの記事や相互の関係性をはっきりさせるための見出しを作ってみました。これは今後も記事を追加するたびに、更新していこうと思います。 1) AI導入/DXに必要不可欠な「データ戦略」が実現性とプロジェクトの効果を最大化する → AI/IoTを含むデータサイエンス技術をビジネスの成果に結びつけるためのフレームワーク「データ戦略」の7要素について説明しています。(2020/4) 2) なぜ結果が出ないAI導入/DXが多いのか

    • DXにおけるプロジェクトマネジメントの重要性と特殊性

      DXを推進するに当たっての特有の悩みがあります。それが、プロジェクトマネジメント体制の構築の仕方です。 DXプロジェクトのスタートライン重要なのは、推進メンバーが「DXプロジェクトに従来プロジェクトとの違いがある」点を正しく認識し、意識統一をすることです。また、最初にどれだけ作りこんでいても、プロジェクトが走っていく中でどうしても人の意識や感覚はずれていくものなので、定期的にしつこい程「共通認識」を確認することも重要です。どちらにしても「戻るべきスタート地点」が重要になりま

      • データサイエンスを始めるのにデータサイエンティストは必ずしも必要ない

        「データ活用をして事業推進をしていきたい」 そんな課題が出た時に、社内外のデータサイエンティスト人材を探そう!と考えて実行する会社は多いです。しかし、各社、各事業がDX及びデータ人材を欲しがる現在、「欲しい!」と思うから採用できるか?というとそう簡単ではありません。 そもそも、「社内にDXやデータ分析が得意な人材がいないけど、データ分析や活用を始めたい」と思った時に、データサイエンティストは必須なのでしょうか? そもそも「データサイエンティスト」が必要な分析なのか?の検

        • データの力でエコーチェンバーは克服できるのか

          エコーチェンバーという言葉を知っていますか?今、私たちがデータで解決したいと考えている、大きな問題です。エコーチェンバー(エコーチャンバー現象、Echo chamber)とは、「反響室」のように、狭いコミュニティで同じような意見を何回も見聞きすることで、自分の意見が増幅・強化されていく現象を指します。 エコーチェンバーが起こる構造的な原因は大きく2つあります。 ・SNSが「自分の興味のある情報」を集める仕組みであること ・メディアのマネタイズ方法の変化 デジタル時代全盛

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          15本
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          8本

        記事

          観光DXの可能性〜データで興味のスイッチを押せるのか

          DX推進は官公庁や地方自治体、医療分野、自動車産業など多種多様な産業で叫ばれ、テクノロジーによる革新と、デジタライゼーション活用での飛躍を目指した取組みが行われています。 観光業もDXを活用した地域活性策や観光体験で、従来型の「観光地域の魅力」の一本勝負から脱却し、データ活用やデジタル活用をした新しい観光の形を探っています。 観光におけるテクノロジー活用の可能性観光におけるIoT、AI、DXアプローチは多くの切り口があります。例えば、王道であるVR観光、顔認証・顔決済、サ

          観光DXの可能性〜データで興味のスイッチを押せるのか

          AI導入/DXの勝負は、キックオフ前に決まっている

          「AIを導入しないと世の流れに取り残されるのでは?」と不安を抱えたり、「早急にDXを推進してデジタルトランスフォームを完了すべし」と役員からミッションを課されて悩む方は多いのではないでしょうか。 日本式DXがレガシーシステムの排除や業務改善の一貫でのデジタル導入に留まり、2年ほど前に市場を席巻したRPAブームと似た「日本式ガラパゴスのAI導入/DX」の様相を呈していることは、経産省が2020年12月28日に発表した『DXレポート2(中間取りまとめ)』レポートからも読み取るこ

          AI導入/DXの勝負は、キックオフ前に決まっている

          AIやデータの専門家だけではAI導入/DXはできない

          データ活用が叫ばれる中で、データサイエンティストやデータエンジニアを始めとした人材はどの企業も欲しがるスター職種となっています。グローバルでもこの傾向は強く、GoogleやAmazonを始めとしたTech Giantを競争相手に、自社に専門人材を採用することは困難を極めます。 また、人材競争に打ち勝ち自社に専門人材を雇えても、それだけで自社のデータ活用や事業推進が爆発的に加速するか?というと簡単ではありません。実際、せっかく採用できたデータサイエンティストが定着せずに離職し

          AIやデータの専門家だけではAI導入/DXはできない

          AI導入及びDX推進では、ROIを考えると負ける?その仕組み

          コロナによる強制的なリモートワークへのシフトも手伝い、業務のデジタル化を中心としたDXは全ての企業で「取り組むべき課題」から「今すぐ解決するべき課題」へと優先度があがりました。 例えば、TeamsやZoomといったオンライン会議ツールや、それらを活用したオフィス出社がないリモートワークについて、今現在ROIを問う企業はいないでしょう。少し前までは、これらの導入についても「なぜ導入するのか、それによるROIは?」を問われました。 しかし、今はROIを飛び越えて「必要なもの」

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          サステナブルな働き方 = フルリモート*好きと得意*知的好奇心

          DataStrategy社は机上の空論ではない、事業にインパクトを与えるデータサイエンスを提供することを得意としています。これを実現可能にしているのは、AI/データの専門性、及び業界・職種の専門性の2つを高いレベルで持つメンバー達です。 今回は、実際に働くメンバーである木村紋子さんの発表論文をご紹介しながら、どうしてDataStrategy社ではアカデミック活動とビジネス活動の両立が可能になるのか、フルリモートでも質を担保したプロジェクト運営が可能なのかを紐解きます。 メ

          サステナブルな働き方 = フルリモート*好きと得意*知的好奇心

          吉野家×Ideinの「牛丼テック」で未来のサムサンテックは生まれるか?

          DataStrategyもパートナーである、IoTプラットフォームサービスActcastの開発元であるIdein社が、吉野家とオープンイノベーションプログラム「牛丼テック」を共同開催し、共創パートナーを募集しています。12/4(この原稿を書いている日)が締め切りで、今後12月-1月に向けて審査が進んでいくようです。 IT・デジタルのイメージがない吉野家が、最近20億円の大型調達を発表したスタートアップIdein社と組んでテックイベントを行うだけでも非常に面白いのですが、画像

          吉野家×Ideinの「牛丼テック」で未来のサムサンテックは生まれるか?

          [保存版] AI/IoT導入やDXなどの「ビジネスのデータ活用に必要なデータ戦略の7要素」

          弊社では様々なデジタルトランスフォーメーション(DX)やAI/IoT導入のプロジェクトの相談やサポートを日々行なっていますが、外部のReady madeなAIサービスが増えてきたり、自社にしかないデータを蓄積させてそれを強みとして活用する企業も増えてきたという実感を持っています。 一方で、「その分析結果がどんな売上UP/コスト削減につながるのか」をきちんと定義できないままにプロジェクトが進んでしまい、途中で頓挫しているような話もよく聞くという印象です。 そんなトレンドを受

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          リモートガチ勢の弊社が実践する・円滑なオンライン会議のポイント

          全国の通勤電車が嫌いな皆様、こんにちは。 電車、乗りたくないですよね。物理出社、したくないですよね。 今まであまり声を大にして言って来なかったのですが、実は弊社は全員集まるオフィスがない「基本全てリモート」の会社です。 弊社、私が代表を務めるDataStrategy株式会社では、「Data & X」をコンセプトに様々な業種業界でのデータ分析技術の活用やDX推進プロジェクトが走っています。 ここ1年ぐらいはパートタイム含め15名程度のメンバーで、常時約10件程度のプロジ

          リモートガチ勢の弊社が実践する・円滑なオンライン会議のポイント

          新規事業や新商品、海外進出のためのシンクタンク始めました

          私が代表を務めるDataStrategy株式会社は4年目になりますが、これまでに市場調査や技術調査、事例調査の相談を頂くことが多く、「ならばいっそサービス化してみよう」とのことで myThinkTank というサービスをローンチしました。 これまでもサービスとしてはClosedに提供していたのですが、知見が溜まり一定の型が出来てきたことを契機に、今回正式にオープンすることにしました。既に数多くのお客様に利用いただいており、Panasonic社やDeloitte社を始めとする

          新規事業や新商品、海外進出のためのシンクタンク始めました

          データ戦略の会社が考える「成果が出ないデータ分析/AI導入が多い理由と、 成功確率を上げるために何が必要なのか」

          最初にタイトルに対する結論ですが、成功確率を上げる、つまりビジネス上の意味がある成果を得る確率を高めるために必要なものは 1) ビジネス上の成果と紐付いた適切な「目的」 2) 目的を達成するための「戦略」 3) 戦略を実行するための「チーム(+チームが使えるリソース)」 4) チームが本来の力を発揮するための「セットアップ(立て付け・お膳立て)」 です。 この記事では、まず最も重要な目的について考えてみます。 他の2) 〜4) は、全て目的がなければ、始まりません。こ

          データ戦略の会社が考える「成果が出ないデータ分析/AI導入が多い理由と、 成功確率を上げるために何が必要なのか」

          DataStrategyへの仕事依頼について

          AI導入、データ分析、DX、取材、イベント登壇などのについてはinfo@datastrategy.jp までご連絡下さい。会社紹介やケーススタディ等は https://datastrategy.jp/ からも閲覧できます。 DataStrategyでは、机上の空論ではなく、実際にビジネスにインパクトを与え、支援先におけるデータサイエンスへの投資対効果を最大化することを最も重視しています。そのために、最新のテクノロジーと業界・ビジネスの両方の知見・経験を強みとしています。

          DataStrategyへの仕事依頼について

          データ戦略の会社が考える「データ分析・AIのビジネス導入に必要な4つのポジション」

          分業チームの必要性AI.Accelerator座長の進藤さんのツイッターで以下のような内容がありました。 私の認識でも、データ分析・AI導入は、今の時点(2019年4月時点)では多くの企業に取って「チーム戦」を取らざるを得ないと考えています。それも、「社内の人間・社外の人間を含めたワンチーム」によるチーム戦です。 サッカーをするならゴールキーパー、ディフェンダー、ミッドフィルダー、フォワードが必要なように、自社にいる人材で賄えるならよいし、そうでないなら社外のチームと協力

          データ戦略の会社が考える「データ分析・AIのビジネス導入に必要な4つのポジション」