データ利活用人材の育て方 データをもとに行動し価値を生み出す人をつくる 発売予定

●1章 データの利活用が進まないワケ
　＊1-1 AIを導入すればデータの利活用はできるようになるか
　　・1-1-1 AIの導入は手段であり目的ではない
　　・1-1-2 最新技術を生かすためのデータ利活用
　＊1-2 データの利活用例
　　・1-2-1 ENECHANGE の例
　　・1-2-2 味の素の例
　　・1-2-3 DXセレクション(経済産業省) グランプリの例
　＊1-3 データの利活用が進まない理由
　　・1-3-1 データや人材を集めるだけではデータ利活用は進まない
　　・1-3-2 実務で求められるデータ利活用のあり方
　＊1-4 データ利活用のための、3種類の人材
　　・1-4-2 次章以降で述べること

●2章 データ利活用人材を取り巻く現状
　＊2-1 データ利活用のリテラシーとスキルが求められる時代
　＊2-2 DX時代におけるデータ利活用人材の育成ニーズ
　　・2-2-1 データ利活用人材の充足が喫緊の課題
　　・2-2-2 日本国内企業の取り組みの状況
　　・2-2-3 日本のIT投資は「守り」重視
　　・2-2-4 加速するデジタル化の波
　＊2-3 効果的な人材育成を進める際におさえておきたいポイント
　　・2-3-1 持つべき重要な視点
　　・2-3-2 ビジネス課題に対する課題設定と必要な人材のプランニング
　　・2-3-3 細分化する役割への対応
　＊2-4 DX文脈で育成すべき階層とステップ
　　・2-4-1 必要となる育成ステップ
　　・2-4-2 育成STEP1 データ活用・分析の重要性の啓蒙
　　・2-4-3 育成STEP2 データ利活用と分析に最低限必要となる基礎知識の学習
　　・2-4-4 育成STEP3 実践的な演習主体のハンズオン研修受講
　＊2-5 DX時代の人材育成成功のポイント

●3章 データ利活用人材とデータ利活用プロセス
　＊3-1 データ利活用に関わる 3種類の人材
　　・3-1-1 専門家人材
　　・3-1-2 ビジネス実行人材
　　・3-1-3 マネジメント人材
　＊3-2 データの利活用プロセスの全体像（4つのプロセス）
　＊3-3 課題抽出・企画におけるデータ利活用のためのプロセス
　　・3-3-1 ヒアリング
　　・3-3-2 企画妥当性検討
　　・3-3-3 プロジェクト立ち上げ
　＊3-4 分析フェーズにおけるデータ利活用のためのプロセス
　　・3-4-1 分析要件の定義・設計
　　・3-4-2 プロトタイプの作成
　＊3-5 開発・実装フェーズにおけるデータ利活用のためのプロセス
　　・3-5-1 分析モデル・BIの構築
　　・3-5-2 評価・検証
　　・3-5-3 システム化
　　・3-5-4 デプロイ・運用
　＊3-6 活用フェーズにおけるデータ利活用のためのプロセス
　　・3-6-1 分析モデル・BIの業務活用：新しいツールを組織に浸透させるプロセス
　　・3-6-2 戦略立案：データとモデルを基盤にしたビジネス戦略の構築
　　・3-6-3 施策立案：戦略を現場で実行可能なアクションに変換する
　　・3-6-4 施策実行：データ駆動型施策を組織全体で進めるための力
　＊3-7 データ利活用プロセスにおけるデータ利活用人材の役割
　　・3-7-1 課題抽出・企画フェーズにおけるデータ利活用人材
　　・3-7-2 分析フェーズにおけるデータ利活用人材
　　・3-7-3 開発・活用フェーズにおけるデータ利活用人材
　　・3-7-4 活用フェーズにおけるデータ利活用人材

●4章 データ利活用人材に必要とされる能力
　＊4-1 専門家人材に求められる能力
　　・4-1-1 ビジネスカ
　　・4-1-2 アナリティクスカ
　　・4-1-3 エンジニアリングカ
　　・4-1-4 必要な力を身につけるには
　＊4-2 ビジネス実行人材に必要な能力
　　・4-2-1 ビジネス発想力
　　・4-2-2 読み解き力
　　・4-2-3 巻き込み力
　　・4-2-4 ディフェンスカ
　　・4-2-5 必要な力を身につけるには
　＊4-3 マネジメント人材に必要な能力
　　・4-3-1 役割で仕事をする
　　・4-3-2 組織の弱点を補う役割が大切
　　・4-3-3 データ利活用のバリューチェーン
　　・4-3-4 マネジメント人材に求められるもの
　　・4-3-5 役割を果たしていくために
　　・4-3-6 「見つける力」「解く力」 「使わせる力」

●5章 データ利活用人材候補者の選定方法
　＊5-1 データ利活用人材を増やす方法
　＊5-2 内部人材の活用
　　・5-2-1 選定の必要性
　　・5-2-2 時間とコストの制約と効率的な人材育成
　　・5-2-3 ミスマッチの防止
　　・5-2-4 「公募」という選択と最低限の選定ルール
　＊5-3 外部人材の活用
　＊5-4 内部人材と外部人材のバランス
　＊5-5 専門家人材の候補者選定方法
　　・5-5-1 選定基準となる資質と行動特性
　　・5-5-2 選定基準となる知識やスキル
　　・5-5-3 質問の活用
　＊5-6 ビジネス実行人材の選定方法
　　・5-6-1 やる気と興味
　　・5-6-2 業務上の必要性
　　・5-6-3 上司や周囲の理解を得られるか
　　・5-6-4 Excel 含む表計算ソフトを利用しているか
　　・5-6-5 集計業務など、過去にデータに触れる業務経験があるか
　　・5-6-6 どの観点を重視すべきか?
　＊5-7 マネジメント人材の選定・育成
　　・5-7-1 社内人材の登用
　　・5-7-2 社外からの採用
　　・5-7-3 社内人材の育成
　　・5-7-4 ミスマッチの防止が大切

●6章 データ利活用人材育成の方向性とポイント
　＊6-1 3つの役割に共通する育成方針
　＊6-2 専門家人材の育成
　　・6-2-1 ビジネスサイドの良きパートナーへ
　　・6-2-2 理論に裏打ちされた高い技術力の習得を重視
　　・6-2-3 役割に応じた個人のスキル向上と専門領域拡大の両立
　＊6-3 ビジネス実行人材の育成
　　・6-3-1 課題を整理しデータ活用の方向性を定め、専門家人材の生み出した武器を理解する
　　・6-3-2 解決と巻き込みの両輪で効果を最大化させる
　　・6-3-3 情報の取り扱いに対するリテラシーを高める
　＊6-4 必要性の認識と、意外と必要な一定の「強制力」
　＊6-5 マネジメント人材の育成
　　・6-5-1 役割で仕事をするために
　　・6-5-2 組織の弱点を認識するために
　　・6-5-3 課題を見つけるために
　　・6-5-4 課題に対する解をつくるために
　　・6-5-5 解を使う・使ってもらうために
　
●7章 データ利活用人材育成の実践事例
　＊7-1 専門家人材の育成事例
　　・7-1-1 ビジネス力を養う
　　・7-1-2 専門スキルを身につける
　＊7-2 ビジネス実行人材の育成事例
　　・7-2-1 前向きなマインドとビジネススキル
　　・7-2-2 データを扱うためのスキルを身につける
　　・7-2-3 より健全で持続的なデータ利活用を目指して
　＊7-3 マネジメント人材の育成事例
　＊7-4 学びを支える仕組み
　　・7-4-1 バッジ制度
　　・7-4-2 マイラーニング制度
　＊7-5 外部企業による育成支援
　　・7-5-1 外部から見た研修で得た知識を実務で適用する際に不足しがちな観点
　　・7-5-2 外部企業を選定する観点
　　・7-5-3 外部からの刺激を入れる
　　・7-5-4 企業に応じたカスタマイズ研修
　　・7-5-5 株式会社ブレインパッドによる内製化支援、分析伴走支援

●8章 企業側の考え方
　＊8-1 データ利活用人材の育成の全体像
　　・8-1-1 会社全体での育成と専門部署での育成
　　・8-1-2 会社全体での育成
　　・8-1-3 他の専門人材の育成との関係
　＊8-2 専門部署での育成
　＊8-3 ビジネス実行人材が組織で機能することが鍵
　＊8-4 自組織の状況を客観的に捉えるために

●9章 今後のデータ活用人材のあり方 ～生成AIの登場後～
　＊9-1 変化の本質とデータサイエンティストの役割の変化
　＊9-2 各人材と環境変化の影響
　　・9-2-1 生成AIによる同質化の懸念
　　・9-2-2 生成AIは一過性のブームなのか
　　・9-2-3 AIの代替が引起こす未来はどうなっていくのか
　　・9-2-4 生成AIに惑わされず手段の目的化に注意する
　＊9-3 各人材の今後
　　・9-3-1 専門家人材は不要となるのか
　　・9-3-2 ビジネス実行人材の役割
　　・9-3-3 マネジメント人材の役割の変化
　　・9-3-4 生成AI登場後も変わらない、マネジメントの役割
　＊9-4 今後のデータサイエンティストに求められるもの
　　・9-4-1 スキルセットの見直し
　　・9-4-2 スキルセット見直しの背景
　＊9-5 リーダーの役割の変化
　　・9-5-1 システム環境の整備
　　・9-5-2 データの整備
　　・9-5-3 人材獲得・育成
　　・9-5-4 経営のコミットを獲得する
　　・9-5-5 企業経営者のコミットを獲得する難しさ
　＊9-6 予測される未来の課題と対応
　　・9-6-1 労働力不足によってさらに求められていく効率化
　　・9-6-2 手段であって目的ではないから難しい
　　・9-6-3 データ利活用人材はますます求められるようになる

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