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データ分析失敗事例集 失敗から学び、成功を手にする

データ分析失敗事例集 失敗から学び、成功を手にする/尾花山 和哉、ホクソエム 編
2023年8月5日/280ページ
目次:「えーあい」でなんとかして!(UIを統一してUXが破綻する など) 翻弄されるデータサイエンティスト(成功した報告しか聞きたくない など) その失敗を超えてゆけ(カオス状態のBIレポート など)


 成功よりも失敗に着目し、データ分析者の経験 をフィクションとして再構成した本です。
 失敗をしないために何をするべきか、そして、してはいけないかを解説しています。
 KPI、A/Bテスト、乱数のシード値、ランダムフォレストなどの基礎的な専門用語がわかる人ならなお読みやすいでしょう。



 データ分析が、ある「やりたいこと」を証明する道具としてとらえられていることがよくあります。
 つまり結果ありきという状況です。
失敗の原因は担当者の中にある強い思い込み(略)。しかしながら、ファクトをきちんと受け入れる ことが大事(37ページ)
 分析の結果、やりたいことを補強するものがアウトプットされたら良いのですが、それに反する結果だったらどうしますか。
 せっかく予算と人員を投入して分析を行ったのに・・・。
 たとえば、それが経営者の肝いりだったら・・・。
 分析というものに対する社内意識の統一が必要でしょう。



 新たなしくみをつくるために新たに情報を入力しなければならない、という「改革」はよく聞かれます。
役に立つかどうかが不明なシステム に、彼らは半年以上も情報を入力させられており、(略)(47ページ)
 「情報共有」と称して、社外の取引先などとのやりとりや得られた情報をすべて入力し、データベースするようなしくみでしょうか。
 このような場合、往々にしてその情報を活用できる社員とできない社員とにわかれがちなものです。
 そして、活用できない社員は「何のために?」という疑問を持ちがちです。
 で、ノルマや業績評価という手段を使って無理やり入力させることとなり、必要でないいい加減な情報があふれることにもなりかねません。



 「何か」したいという動機も考え物です。
「節電をテーマにAIでなにかできないか」という っくりしたお題 からプロジェクトはスタート(66ページ)
 節電をしてどのような効果があるのか、その手段としてAIが適切なのか、そして何よりも数あるコスト縮減の手段として節電のみにリソースを投入するのは適切か。
 これもまずAIありき、でしょうか。
 社内で「AI人材」を育てるという明確、必要、緊急の目的があれば話は変わってくるとは思いますが。








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