ビジネスチャンス発見の技術 (岩波アクティブ新書)

チャンスを偶然にではなく，システマチックにつかむ方法へのチャレンジです．

様々なデータをコンピュータで処理し，人間ではなかなか見つけることのできない繋がりを発見するデータマイニングという手法があります．データマイニングの例として，おむつを買った人はビールも買う傾向があり，ビールとおむつを並べて陳列したところ売上が伸びたという話が有名ですが，なぜそのようになったのかという理由を理解しないことにはこのデータを活かしきれません．そして，そのデータマイニングの結果を理解するのはやはり人間の仕事であり，その中からビジネスチャンスを見つけるためにはいわゆる「ひらめき」が必要になります．幸運は準備をしている人のところにしか来ないと言われますが，このひらめきを得るためには豊富な経験と勘がものを言います．

本書では，「ひらめき」を「必然」とする方法として，環境から得られる「環境データ」と意志決定をする人の思考過程をとらえた「主体データ」をあわせて使う「二重螺旋」というプロセスやコミュニケーションによる方法を紹介しており，チャンス発見の本質に迫れます．

データマイニングというと，コンピュータを使ってデータを解析すれば
何らかの相関が得られて新たな知見が得られるといった先入観で見られ
ることが多い．しかし，この本で挙げられているチャンス発見はもっと
泥臭いひととひととのコミュニケーションがあってはじめてチャンスが
時系列のつながりをもったシナリオにつながっていくことを説き，一連

のデータマイニングの考え方とは一線を画している(現に著書の中で大澤
さんはチャンス発見の考え方がデータマイニング研究者からは受け入れ
られず四面楚歌に陥ったと書いている)．

この本はチャンス発見の入門書ではあってもいわゆるハウツー本ではな
い．この本さえ読めばチャンス発見ができるとはゆめゆめ思わないほう

がよい．人が深く介在してはじめてチャンス発見の土台が築かれる．
TQC/TQAではPDCAサイクルを回すことが強調されるが，チャンス発見で
は二重螺旋プロセスを回すことが強調される．データマイニングは二重
螺旋プロセスの一部であってもすべてではないことが理解できよう．

むしろ，製造現場などでTQC/TQAを実践してきた人のほうがチャンス発見

の二重螺旋プロセスは親しみやすいかもしれない．

この本を読んでから東京電機大学出版局刊「チャンス発見の情報技術」
を読むのがチャンス発見を理解するには順当なのだろう．

人工知能や意思決定支援が専門である大澤先生の創出したキーグラフ理論を実際のビジネス現場で応用し、成果を上げた実例を紹介している。

ビジネスチャンスを発見するには、現場から得られた環境データをテキストマイニングし、その結果をもとに主体データを分析していくというＤＮＡの二重螺旋に似たプロセスを踏むことで、チャンスに気づくことが出来ると説く。繊維業界での応用で、キーグラフに実際の生地を貼って触感を確かめながら、マーケットに気づき、アンテナ感度を上げていく様子など、ビジネスピープルなら、「これは使える」と思わせる良書。
詳細な理論より仕事の現場での応用を書いた本で、ツールとしてのキーグラフは付録で理論を説明している。
これを機会にチャンス発見コンソーシアムに入って、勉強してみようかな。

新商品の開発コンセプト発見、アイデア発見、新しいマーケットの発見などのビジネスチャンスを、「情報技術」を活用しながら「人間」がいかにシナリオとして組み立て発見していくかを詳細に解説している。いわゆるデータマイニングを超え、「情報技術」の利点と「人間」の発見能力を相互作用として利用し総合情報技術の体系にしている。また、チャンスの発見のみならず、チャンスを利益に結びつけるためのプロジェクトマネジャー（リーダー）の動きにも注目し解説、提言をしている。この内容にして価格が非常に安価である事が驚きである。非常に得した気分がした。

シーズや技術を元にした新規事業開発のための本では、ありません。
マーケティングの本に近いような印象です。
データマイニング、テキストマイニングで分析したデータを、人間がどう判断し、どうシナリオを組み立てて、チャンスを発見するか？を、本屋さん、服屋さんの例等で説明しています。そこで、筆者達が開発した技法が使われてます。

また、チャンスを発見するための、コミュニティーのあり方、コミュニティーでのリーダーのあり方などが解説してあります。

マーケティングあるいは、新商品、新しいコンセプトの開発には、こんな方法をとっているんだ、という点で、門外漢にも興味深く読めました。