『ダイヤモンド社、DIAMOND ハーバード・ビジネス・レビュー、トーマス・H・ダベンポート(実用)』の電子書籍一覧
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人工知能(AI)を導入しても、十分な成果を得られていない企業は多い。その要因は、AI関連の取り組みがあまりに小規模かつ一時的なものに留まっているからだ。自社のビジネスを根本から見直し、あらゆる側面で変革を起こさなければ、利益を獲得することはできない。本書では、そのために不可欠な10のアクションを紹介する。
*『DIAMONDハーバード・ビジネス・レビュー(2023年5月号)』に掲載された記事を電子書籍化したものです。 -
人工知能(AI)が価値創出に最も貢献する分野はマーケティングだという調査結果もあり、すでに一部でAIは企業に恩恵をもたらしている。筆者らは、最高マーケティング責任者(CMO)などの担当者によるAI戦略の立案が急務だとし、戦略を立てるためには、採用しようとしているAIが、どのような性質を持つものか正しく把握することが必要と説く。そこで本書では、マーケティング用のAIを分類することが可能になるフレームワークを提示する。これにより、企業をAI活用の入り口へと導く。
*『DIAMONDハーバード・ビジネス・レビュー(2021年9月号)』に掲載された記事を電子書籍化したものです。 -
企業はこれまで、数多くの新規技術を取り入れてきたが、人工知能(AI)に対する期待はことのほか大きく、一部の企業はそれに惑わされてしまっている。実際、AIを活用する壮大なプロジェクトの多くは成功率が低く、うまく活用できている事例はビジネスプロセスの改善など、ハードルの低いプロジェクトのことが多い。本書では、AIが実際にビジネスで活用されている業務を整理し、今後数年間、ビジネス目標の達成に向けてAIを活用しようと考える企業のために、その着手方法の指針となるフレームワークを提示する。
*『DIAMONDハーバード・ビジネス・レビュー(2018年12月号)』に掲載された記事を電子書籍化したものです。 -
人工知能やロボットの発達で職場の自動化(automation)が進み、我々の仕事が奪われるのではないか、という危機感が高まっている。筆者らは「人間の仕事を効率よく機械に置き換える」ではなく、「優れた思考機械が人間の仕事をサポートし、さらなる偉業を成し遂げる」と発想を変えることで、この自動化の波を雇用の可能性を増す拡張(augmentation)の機会ととらえる。筆者らが研究したさまざまな事例をもとに、その5つのアプローチを論じる。
*『DIAMONDハーバード・ビジネス・レビュー(2015年11月号)』に掲載された記事を電子書籍化したものです。 -
ある銀行で住宅ローンの貸し倒れの危険性について、アナリストが警告したにもかかわらず、担当の事業部長にはうまく伝わっていなかった。アナリストが示した数式やモデルの報告書がよく理解できなかったのだ。アナリティクスがあらゆる組織に必要なものとなっている今日、マネジャーと計量アナリストとの連携は優れた意思決定に欠かせない。しかし、マネジャーがすべてアナリティクスに精通しているわけではない。本書はそうしたマネジャーのために、アナリティクスをうまく活用するための方法と注意点を伝授する。
*『DIAMONDハーバード・ビジネス・レビュー(2014年05月号)』に掲載された記事を電子書籍化したものです。 -
IT、データ収集、分析技術の進歩により、
いまや高度にカスタマイズされた提案が可能になっている。
最適なタイミング、手頃な価格、適切なチャネルを通じて、
消費者が望むような製品・サービスを勧めるのだ。
これは「次善の提案」(NBO)と呼ばれ、
投資対効果と競争力の両面で影響を与える。
現在では、顧客のデモグラフィックだけでなく、
価値観、ライフスタイル、購買行動、
位置情報など多様なデータを活用でき、
顧客接点となるチャネルの選択肢も広がっている。
しかし、対象者の絞り込みやカスタマイズが
不十分なままNBOを行う企業も多い。
NBO戦略を実現するには、
「目標の設定」「データ収集」「分析と実行」「学習と発展」の
4つのステップが不可欠だ。
自社の顧客や提供する製品・サービス、
顧客の購入状況などを踏まえ、
統計や予測技術、人間の判断を組み合わせ、
試行と検証を重ねていけば、
より高度で効果的な顧客提案が可能となる。
*『DIAMONDハーバード・ビジネス・レビュー(2012年7月号)』に
掲載された論文を電子書籍化したものです。 -
過去10年間で、
1日当たりeメール件数は全世界で120億件から2470億件に、
携帯メールのそれは40万件から45億件に、
そして個人の平均インターネット利用時間は
週2.7時間から18時間に増えた。
また、BRICsに代表される新興国の台頭によるグローバル化、
〈フェイスブック〉〈リンクトイン〉〈ツイッター〉など
ソーシャル・メディアの世界的な普及などにより、
21世紀の働き方、とりわけ知識労働者のそれは
大きく様変わりしている。
本書では、
異文化コミュニケーションに必要な「文化コードの変換」、
ソーシャル・メディア時代に欠かせない「バーチャル人脈の活用」、
マルチ・タスキングによる注意散漫を逆に活用する
「マルチ・インスパイアリング」という、
3種類の必修スキルについて、
それぞれ斯界の権威が解説する。
*『DIAMONDハーバード・ビジネス・レビュー(2012年4月号)』に
掲載された論文を電子書籍化したものです。 -
アナリティクスがビジネスに取り入れられるようになったのは、
1950年代のことである。
それは主に生産工程や販売、
顧客などの企業内のデータを収集・分析したもので、
意思決定のパフォーマンス改善に役立った。
この状況が大きく変わったのは2000年代半ばである。
グーグルなどのインターネットを基盤にした企業や
ソーシャル・ネットワーキング企業が、
新たな種類の情報を蓄積・分析し始めた。
いわゆるビッグデータの時代が到来したのだ。
そしていま、
これらのアナリティクスの技術を用いて
いっそう価値の高い製品やサービスを
つくり出そうとする企業が現れている。
新たな段階を迎えたアナリティクスを
どう戦略に活かすべきだろうか。
*『DIAMONDハーバード・ビジネス・レビュー(2014年5月号)』に
掲載された論文を電子書籍化したものです。 -
グーグル、ベスト・バイ、P&G、
シスコ・コーポレーションなどの先端企業は、
高度なデータ収集技術と分析技術を駆使して、
人材から最大の価値を引き出そうとしている。
こうした「人材分析学」を活用する企業は、
社員の「やる気」の定量化、
自社にマッチした社員の特性、
離職の可能性の高い社員の分析などの手法により、
社員のマネジメントから憶測を排除し、
人事関連のさまざまな分野で効果的な管理を実現している。
本書では人材分析学の主な手法──
組織の総合的な健全性を監視する単純な指標の構築から、
人材不足や過剰の予測まで──を紹介する。
また分析学を使いこなすためには、
良質のデータを手に入れ、
企業レベルでこれを管理し、
分析のリーダーたちをサポートし、
現実的な分析目標を選び、
幅広い知識を備えたアナリストを雇わなければならない。
*『DIAMONDハーバード・ビジネス・レビュー(2010年12月号)』に
掲載された論文を電子書籍化したものです。
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