商品の説明
出版社/著者からの内容紹介
消費者からのアンケート，顧客の購買データや会議でのちょっとした一言から新商品のアイデアを見つけたり，経営判断のヒントを得るには，情報・意見をどのようにまとめ，どこに着目したらよいのか．潜在的なニーズを掘り起こし，新しいアイデアを見出す「チャンス発見」のノウハウを具体例をもとに解説する．またそのためのツールを紹介する．
著者略歴 (「BOOK著者紹介情報」より)
大沢 幸生
筑波大学大学院ビジネス科学研究科助教授。博士(工学)。1968年生まれ。東京大学大学院工学系研究科修了。大阪大学基礎工学部助手などを経て現職。専門は人工知能および意思決定支援(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
筑波大学大学院ビジネス科学研究科助教授。博士(工学)。1968年生まれ。東京大学大学院工学系研究科修了。大阪大学基礎工学部助手などを経て現職。専門は人工知能および意思決定支援(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
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5つ星のうち 3.0
マーケティングの話に近い印象？？,
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レビュー対象商品: ビジネスチャンス発見の技術 (岩波アクティブ新書) (単行本)
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。
1 人中、1人の方が、｢このレビューが参考になった｣と投票しています。
5つ星のうち 3.0
偶然を必然にするために,
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レビュー対象商品: ビジネスチャンス発見の技術 (岩波アクティブ新書) (単行本)
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．
9 人中、6人の方が、｢このレビューが参考になった｣と投票しています。
5つ星のうち 5.0
本書の真髄は泥臭いですが，泥臭いことこそ重要です,
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レビュー対象商品: ビジネスチャンス発見の技術 (岩波アクティブ新書) (単行本)
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 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 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． 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」
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