概要

多くの企業はいまだに、アナリティクス/AI を大きなビジネス価値創造につなげることができていません。

場当たり的なデータ分析に留まり、ビジネスの意思決定に分析プロセスが組み込まれていない、あるいはPoC(Proof of Concept; 取り組みの実現可能性・効果を技術的な観点で検証する実証実験)を実施したものの、継続的にビジネスにアルゴリズムを組み込めていないのが実情ではないでしょうか。

本書では、基礎的な分析手法から、機械学習を用いた実践的なビジネス課題の解決方法まで幅広く紹介。これからのAI社会においてすべてのビジネスパーソンが最低限理解しておくべき、AI・データサイエンスの基礎を筆者らの実際の経験もふんだんに盛り込みながらまとめています。こうした手法を理解した上で、なにより大切なのは、データに基づいた意思決定を業務の中核に組み込むことと言えるでしょう。

(「はじめに」より一部引用)

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AI時代の実戦データアナリティクス表紙

目次

  • 第1章 課題定義・仮説立案
  • 第2章 データ収集・加工・探索
  • 第3章 分析モデルの構築Ⅰ 古典的統計手法によるアプローチ
  • 第4章 分析モデルの構築Ⅱ 機械学習によるアプローチ
  • 第5章 Pythonを用いた機械学習の実践
  • 第6章 AI技術の利活用
  • 第7章 ビジネス活用時にぶつかりやすい壁

著者

保科 学世(ほしな・がくせ)
ビジネス コンサルティング本部 AIグループ日本統括 マネジングディレクター

慶應義塾大学大学院理工学研究科博士課程修了 博士(理学)。AI・アナリティクス部門の日本統括、およびデジタル変革の知見や技術を結集した拠点「アクセンチュア・イノベーション・ハブ東京」の共同統括を務める。AIHUBプラットフォームや、業務領域ごとに体系化したAI サービス群「AI パワード・サービス」、需要予測・在庫補充最適化サービスなどの開発を手掛けると共に、アナリティクスやAI 技術を活用した業務改革を数多く実現。『AI フロンティア』(監修、日本経済新聞出版)、『HUMAN+MACHINE』(監修、東洋経済新報社)、『データサイエンス超入門』(共著、日経BP)、『データ・アナリティクス実践講座』(監修、翔泳社)など著書多数。厚生労働省 保健医療分野AI開発加速コンソーシアム 構成員など歴任。

中畑 良介
ビジネス コンサルティング本部 AIグループ シニア・マネジャー

大阪大学大学院修了後、2010年アクセンチュア入社。入社時より一貫してデータサイエンスを活用した企業のデジタル改革を支援。現在は、保険等の金融業界や小売業界を中心に、新規データサービス企画やCRM・マーケティング改革、分析組織立上げ・育成等の領域に注力。

コーネット 可奈
ビジネス コンサルティング本部 AIグループ シニア・マネジャー

九州大学大学院修了後、2012年アクセンチュア入社。データサイエンス案件に業界横断的に従事し、金融業界の顧客分析・小売業界の需要予測・官公庁のデータ観光戦略・デジタルトランスフォーメーション人材育成プロジェクト等に参画。

牧之段 浩平
ビジネス コンサルティング本部 AIグループ マネジャー

東京大学大学院修了後、2012年アクセンチュア入社。小売業界や通信業界へのデータ分析プロジェクトを経験後、現在は航空・旅行業界を中心に、データ分析を活用したマーケティング・オペレーション改革のプロジェクトに従事。

右衛門佐 誠
ビジネス コンサルティング本部 AIグループ プリンシパル

大阪府立大学大学院博士後期課程修了後、群衆行動を分析するベンチャーを経て2016 年にアクセンチュア入社。Deep Learning を用いたSNS分析や画像分析などのプロジェクトに参画。現在はAI技術を活用した新規事業立ち上げなど企業のAI利用促進に注力。

保科 学世
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