AI・データ分析プロジェクトのすべて[ビジネス力×技術力＝価値創出]

この本について

データ分析に関わっていると、「スキルは身につけてきたはずなのに、実務になると途端に迷子になる」という感覚があると思います。手法は覚えたけれど、課題設定でつまずいたり、そもそもデータが使える状態になっていなかったり。自分も何度もそこで足が止まりました。 この本が助けになるのは、技術そのものより “現場で迷いやすいポイント” を丁寧に押さえてくれているところです。たとえば、AIで解くべき課題の見極め方や、必要なデータの質・量のチェックの仕方、外注を検討するときにどこを見るべきかなど、実務で「これ誰に聞けばいいんだ…」となりがちな部分がかなり具体的に言語化されています。AIを使うかどうかの判断も、まずAPIで試す、ROIをざっくりでも見積もる、といった現場感のあるステップが書かれていて、過度な期待でプロジェクトが迷走するのを防いでくれます。 さらに、分析のストーリーをどう組み立て、KPIをどう扱えばいいのかという“ビジネス側とのすり合わせ”のところまで踏み込んでいるのが、この本の実務的な強さだと思います。モデル構築の前に踏むべき地道な工程がはっきり見えるので、手法ありきで走り出してしまう癖がある人にはとくに効きます。 「技術だけじゃ足りないと分かってきた人」「AIプロジェクトの何が難しいのかを整理したい人」にちょうどいい一冊です。実装よりも前の“思考の整理”に困っているときに、机の横に置いておきたくなるタイプの本でした。