最強のデータ分析組織 なぜ大阪ガスは成功したのか

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2017年の本ですが、データ分析のあるべき仕事論・組織論はこの本でほぼ出尽くしていると感じます。それくらい秀逸な内容。個人的には頷きすぎて500回くらい首がもげました。

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経営にデータを活用すればバラ色の世界が待っていると思ったら大間違い。最初は物珍しさから新鮮な驚きがあるようだが、早晩、現場の抵抗や活用の難しさが待っているらしい。

著者は大阪ガスのデータサイエンティスト。データ分析部門の存在価値を認めてもらうのに、18年かかったというから忍耐と根性の取り組みである。

個人的に目から鱗は「組織を動かす（データ分析の重要性を理解してもらう）のはトップからではなくボトムから」。ボトムに仲間を増やして空気をつくってからトップを動かすらしい。気の長い話である。

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現実として、でかい絵描いてトップダウンでゴリゴリは難しいのかもしれないけど、現実的に回していくためにはコツコツと社内政治で部分最適から積み上げていく、というお話なのは残念。

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難しい数式は全く登場しない縦書きの本です。
データ解析、ビッグデータ界隈ではその名が轟いている初代データサイエンティストでもある大阪ガスのビジネスアナリシスセンター所長の河本薫さんの著書。
書籍の帯の「社内の便利屋が最強の分析チームになるまでの挫折と栄光の軌跡」の文字が示すように、部署を立ち上げて一つ一つ結果を積み重ね、内外でのPR活動も積み重ね、現在に至るまでの取り組みについて詳細に解説されています。
データ分析界隈のイメージからはよい意味で期待を裏切る内容であることは、目次からも推し量ることができると思います。
いわゆるIT企業ではない、ガス会社さんの一部門であることからも、非IT企業でデータを扱うような部署で従事されている方々は組織内での身の置き方などの部分で非常に参考になる記述が多いと思います。
Amazonさんでのレビューは低いモノと高いモノとに分かれているが、これは読者のレベルや期待するものの違いによるものと考えます。
んなことは、知っている的な方にとっては物足りないため評価は低くなるでしょうし、私を含め自身の経験や知識が少ない方にとってはとても役立つ本であると思います。
付箋は41枚付きました。

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1章
著者のデータ分析チームの歴史
2章
データ分析はあくまで手段。利益向上などビジネスで結果を残して初めて成果。そのためには精度悪い手法を採用するのも場合によってはアリ。
3章
チームの予算管理とか意思決定プロセスとか

データ分析の具体的な方法を期待してたので、読む本を間違えた。、流し読み。

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データ分析の具体的な話ではなく、どう組織を作ったのか？どうマネジメントしているのか？に関する本。
そういう意味では、普通にマネジメントに関する本を読んだほうがよほど参考になる。

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データ分析のhow論を知りたかったのだが、
内容は、組織論とキャリア形成論といった感じ。

自分の目的に対して、読む本を間違えた。
ただ、どんな職種の組織でも基本的な組織論は同じだなと思った。

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分析とは会社を主語にして現場に使われて役立つものであるという基本理念を説いた本。本当に目的なき・活用する工程まで設計できてない分析は多い。動物的に課題に反応して、オーダーがくるケースも多い。熟考不足。

ミッションに沿わないことは手を出さない。という意思が大事だと再確認できました。以下を意識していかに負け戦を避けるか。最初の判断が大事だと思います。

１．現場担当者の本気度が足りない
２．どれだけ頑張っても得られる効果が小さい
３．素晴らしい予測をしても行動できない

使われて・役立つ分析活動にするには、前提として担当者＝使う人・現場の責任者と共同で目的とアウトプットを設計して納得していることが必要だと思います。その共同作業をいかに最初に行えるか。高度なファシリテーション能力が必要になると思います。

大阪ガスの場合は、スポンサーシップ制度を導入して、現場担当者がノーリスクで依頼＝丸投げ・コミットしない状況を作らせない。予算を投じているからこそ、本気度もPJTへのコミット度も違う。そういうルール作りも必要だと思います。


「解く」までは進んでも、多くの場合は「使わせる」で止まるケースが多いと思います。その理由となる３つがわかりやすいです。

１．意思決定に役立たない
２．意思決定に役立つが使えない
３．意思決定に使えるのに現場に拒否される

２．に関して、結果責任と説明責任はトレードオフになっていること。精度を上げると予測ロジックがブラックボックス化して説明・解釈のしやすさが落ちる。説明責任を果たせない。この２つの責任を負う覚悟ができるか次第で使われるかは決まる。責任を果たす際にどちらを重視すべきかも、担当者次第なんだと思います（トレードオフなので両方一度に求められないので）

また、現場の方といかに心を開いて話しているか信頼を得ているかが使われるには大事。結局ミッションとかお題目とかルールとか強制力とかでは、その監視・強制力がなくなった瞬間に使われなくなるので、本質的に役立つことの理解促進とそれを実現するアウトプットが必要なんだと思います。そのためには、業務をまなび心を開く姿勢が大事だと思います。

あとはプロトタイプを作ってと価値に気づいてもらって納得の醸成すること。実際に使ってみないとだめなんだと思います。

さて、意思決定は選択肢が伴うので、選択肢が出せてない問題には分析は貢献しにくい。そもそもプロセス設計がされていない場合は意思決定ができない。業務設計の姿勢が大事だと思います。

最後に、納得できるストーリーとビジョンメイキング。そして、計画はリーダーの仕事。みんなで決めたら理想的だけれど、そこは独断のほうが良いんだと思います。リーダーは広告塔。リーダーが重しになってオーバーコミットしない。肝に命じようと思います。

全方向型のセンター型組織のあるべき姿。必ず現場にわたす。分析を持たないこと。

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データ分析の本だと思ったら、データ分析を行なう組織をケースにした組織マネジメントの本だった。単にデータを分析するだけでなく、それによって、実務の行動に繋がることや、そこで働く人の成長を促すことの大事さが学べた。

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現場業務を知らねば、
いくらデータという材料が豊富にあっても、
活用は難しい点がある。
という至極当然な結論を再認識させられた。
世にあるコンサルタントは皆、単純にトップダウンの提案だけでなく、現場と連携して全員の立場を勘案した提案ができれば理想だとは思う。（もちろんケースバイケースだが）
ともあれ、データを抑え、現場とも連携とれる部署、組織があるなら、外部コンサルタントは不要になる。
むしろ売れるノウハウになる。
視点を増やすだけでなく、協力者をえることで自然と視点は広がる。という点をもっと体感したい。

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★著者は素晴らしい経歴、貴重な経験、知見を持っている。その考え方はとても参考になった。読んで良かった。その上であえて言うが表現がくどく読みにくい。

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マーケティング部門の立ち上げ時を彷彿とさせる。
悪戦苦闘していたが、部署立ち上げの前に読んでいたら、多少、苦労が軽減できたかもしれない。
分析部門の立ち位置や、現実的にぶつかる問題などにも言及している。
なにより、これをIT主体じゃない会社が行ったことがすごいと思う。

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著者のデータ分析者としての仕事の流儀がとても良く分かります。
分析するだけでは何の意味も持たず、それを現場でソリューションとして活用してもらわなくては意味がない。その為に「自分は何をして来たか」を書かれています。（これがそのまま「何をすべきか」ではない。答えを教えているわけではないと感じました。）
特に、社内スポンサーシップ制度については私自身の仕事経験から言ってもとても実感を持って学べました。
その他、データ分析におけるリーダーのあり方についても良く書かれています。

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地に足がついており、現場感のある良書。ハウツー本と言うより経験談が多い。端的に言うと、見つける、解く、使わせるとい単なる分析でない業務改革とそれを実現するための人材育成、社内リレーション構築について書かれている