主な内容

■受講形態
会場のみ（オンラインなし）【Co-lab-po（2 階会議室）施設利用にあたっての取り組み】
■テキスト
当日配布
■開催日までの課題事項
特になし

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データ利活用が進まない。
ＤＸを旗印に、データアナリティクスやＡＩを採用していますが、なかなかうまくいきません。
原因は、ＩＴの利活用方法が自動化やデータ共有に偏重されていることにあります。データは、変化に対応する人や組織の創発的な行動に繋がらなければなりません。人とデータ（ＩＴ）との関係を原理的に見直し、経営のアジリティに貢献するための「データ利活用のポイント」を整理いたしました。
本講座では、データ利活用を促進してＶＵＣＡの時代に対応し続けるための「データ利活用の原理原則」を解説いたします。

＜本講座のポイント＞
・ＶＵＣＡ時代の背景を理解し、今後求められる「データ利活用」のあるべき姿を捉え直す。
・データの構造を理解してビジネスのルールを表現する方法を理解する。
・ビジネスを変える行動とデータとの関係をエンジニアリング的に理解する。
・データを活用してビジネス・モデル変革を実現する環境の原理原則を理解する。

＜研修内容＞

１．データ利活用が進まない
・データサイエンティクスやＡＩはコンテクストを読み切れない
・データ利活用に「決まった答え」を求めていないか
・決められた通りにしか動けない「ルール病」に陥ってないか
・２つの行動様式：プリンシプルベース／ルールベース
・ＶＵＣＡの時代、データ利活用のスコープが変わった

２．データ利活用とは（我々は何を作り上げればよいのか）
・情報システムとは：狭義のシステム/広義のシステム
・情報とは/データとは：データは「制御」のためのインプット
・データ利活用の成功例：データから得た人の知恵が企業の行動を変えた
・データ活用の「自動化」と「自働化」（フォードとトヨタのアプローチに照らして）
・エントロピーの分類（IGL）と創発的な行動の関係

～ 昼食 ～

●演習１：それって人の仕事？

３．データ活用を支える２つの視点（タイプとバリュー）
・コッドが目指したデータ利活用の原理
・データのタイプを理解する：ＥＲ図表現の限界と対策
・データのタイプ（と構造）を表現する：「データ・モデリング」
●演習２：ビジネス・ルールをデータ構造で写し取る（意味モデル表現の大切さ）

・環境の変化に反応する組織を作る
・データのバリューを理解する：データ値の意味解釈に基づく行動喚起
・データのバリュー（と意味）を共有する：「データ値の意味解釈」
●演習３：ビジネスの変革をデータのバリューで喚起する（値の意味共有の大切さ）

４．アジャイルでしかやれない
・やってみながら確かめていかないとわからない（事前に決められない）
・状況の変化に追随する継続的改善、データを見て解釈して行動を変え続ける
・目標は「変化に追随する行動をとる組織」が利活用するデータ
・改めて「データ利活用」とは

５．まとめ：データによる共創環境の構築と継続
・データによる共創環境の構築と維持
・改善マインドの醸成とデータの関係再確認