現場で遭遇するプロジェクトの悩みと解決法をケーススタディを通じて解説する、技術活用プロジェクトの実践トレーニング本を発刊しました！
私たち株式会社Iroribiのメンバーから、技術活用プロジェクトにおける難しさを私たちの考えで紐解き、その課題に対応するためのガイドブックを出版させて頂きました。
本作は、データ分析／AIのようなデジタル技術の開発に軸足を置きつつも、
つくることだけでなく「実際に現場で使われる」ものにするための「プロジェクトのすすめ方」にも視野を広げる内容となっております。
これまで秀和システムより発刊させて頂いてきた
「Python 実践データ分析100本ノックシリーズ」の内容を、
個人の技術力向上に留まるのではなく、プロジェクトにおいてチームで活かすことへ繋げることの重要性をひしひしと感じる中で、
Iroribiとしても、これまでより俯瞰した視点を取り入れた技術書が出来ないかと取り組んだものです。
技術力だけでなく、プロジェクト推進力にも視野を広げたことで、これまでデジタル技術に不慣れだった読者の方も、自分の業務にあてはめながら読み進めることができるようにも工夫しました。
また、技術面については実際のプロジェクト内で陥りやすい失敗例なども含めて、より実践的なAI構築、設計、データの精査の方針と方法等をご紹介しています。
ケーススタディーでは需要予測AIや画像認識AIなど、実際に使われる業種が多そうで、かつ、技術そのものよりも、結果をどう考察し活用するべきかがミソである、ケースバイケースなテーマを選定したつもりです。
これはなかなか、一般的な技術書ではカバーできない部分を書くことができていると思います。
本書の目次
第1章 今、技術を活用するために
1-1 正解がない時代とデジタル技術の台頭
1-2 「正解がない時代」における「地図」
1-3 地図を使って技術を活用するということ
第2章 技術活用を推進するための「地図」
2-1 地図の使い方
2-2 「やりたいことに対する現状の精査」
2-3 「つくってみる」と「あててみる」の試行錯誤
2-4 ユーザーごとの「つくるもの群」の設定
2-5 「アイデア創出」
2-6 「強みの再発見」
2-7 「運用へのインストール」
2-8 「将来像づくり」
第3章 ケーススタディ(1) 「つくってみる」「あててみる」を主軸にしたプロジェクト
3-1 まずは分析をやってみるための設計を行う
3-2 まずは分析をやってみるためのデータ収集/と加工
3-3 売上データを可視化してみる
3-4 ターゲットにあててみて、情報を引き出す
3-5 あててみた結果、もう一度つくってみる
3-6 改善した結果をあててみて、次のステップを考える
3-7 自分たちの役割を定義して、動き出す
3-8 「つくる」プロジェクトでの失敗
第4章 ケーススタディ(2) 複数の取り組みたいテーマをチームで進めていくプロジェクト
4-1 アイデア創出とやりたいことに対する精査を行い「つくるもの」を設定する
4-2 需要予測AIを「つくってみる」ために設計してみる
4-3 需要予測AIを「つくってみる」ための事前準備
4-4 需要予測AIを「つくってみる」
4-5 需要予測AIを「あててみる」
4-6 画像認識AIを使った導線分析を「つくってみる」「あててみる」
4-7 「つくるもの群」の全体を整理し直して、向かうべき方向を考える
4-8 サービスの事業化に向けて顧客に「つくってみる」「あててみる」「運営チームを立ち上げる」
4-9 複数の取り組みたいテーマをチームで進めていくプロジェクトの失敗例
第5章 ケーススタディ(3) 強みの再発見を起点にするプロジェクト
5-1 「強みの再発見」を行い、「将来像」を描いてみる
5-2 自社の強みを活かしたアイデアの価値を検証してみる
5-3 AIシステムプロトタイプを「つくってみる」「あててみる」
5-4 ユーザーに「あててみる」ことで「なにをつくるか」を形にする
5-5 強みの再発見を起点にするプロジェクトでの失敗
第6章 プロジェクトの推進力を高める「共創する力」
6-1 「地図」を使ったプロジェクトのチームメンバーが求められる「共創する力」
6-2 「共創する力」の核となる「メンバーを理解する力」
6-3 もう1つの共創する力としての「高い視点で見続ける力」
今、社会ではデータ活用の推進がすすめられていますが、それと同時に「デジタル人材の不足」もいわれるようになりました。
デジタル人材の不足とはなにか？
私たちとしてそういった課題に対する答えにもなる書籍になっています。
実際に、株式会社Iroribiではデータ分析未経験者の採用をしていますが、どの方もこれまで十分に力を発揮してくださっています。
そして、私たちが目指す「共創」では、クライアントと受託という垣根も超えていこうとしています。
プロジェクト開始時は私たちが開発のリードをとることが多いですが、次第にプロジェクトが運用へ進むにつれて、しっかりとクライアント企業にデジタル人材が育つことにもサポートをしています。
しっかりした分析基盤ができても、それを扱える人材が社内にいないままではデジタル化が完了したとはいい難い状況のままになってしまいます。
そういった課題に向き合ってきたからこそ、この書籍を書くことができました。
これまでデータ分析やAIに触れてこなかったビジネスマンが、デジタル人材として活躍する助けにもなるし
これまで現場でシステム開発を中心に経験を積んできたエンジニアが、これからの「正解のない」開発現場でリードする助けにもなる
そういった一冊に仕上げたつもりです。
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