マンガでわかるデータドリブン経営 新入社員が組織を変える。データ活用の可能性。

詳細目次

1編　データドリブン経営の基礎

01　データサイエンスとデータドリブン経営
　データサイエンスの概要
　データドリブン経営の意義
　データサイエンティストの役割

02　生産管理と品質管理の基本
　データ活用の原点としての管理技術
　生産管理の基本構造
　品質管理の原則
　品質管理分析手法（QC7つ道具）

03　イノベーションとDX
　イノベーションの概念と構造
　批判的思考の重要性
　DXの定義と実践ステップ

04　注文形態と生産プロセスの分類
　生産活動の基本視点
　注文と生産のタイミング
　生産方式の分類
　製品種類と生産量による分類
　生産計画の体系

05　サプライチェーンと需要予測の理論と実践
　サプライチェーンマネジメントの基礎
　需要予測の重要性
　需要予測の理論的枠組み

06　商品特性と需要予測手法の実践
　商品特性に基づく予測設計
　主要な需要予測手法
　ディマンドプランナーの専門性


2編　データドリブン経営の実践

07　データドリブン経営を支える統計学の基礎
　統計学の基礎知識
　統計的因果推論
　統計的因果推論を応用した企業事例

08　データドリブン経営のための組織づくり
　データドリブン経営の考え方
　中小企業における導入戦略
　販売店舗におけるデータ分析事例
　ワークマンに見る実践的成功モデル
　USJのデータドリブン経営を活かした組織の特徴

09　新商品の需要予測手法
　部門間調整と需要予測の役割
　予算策定と需要予測の連携
　新商品需要予測のステージ別手法
　時系列予測で注意すべきこと
　デルファイ法による専門家予測

10　データサイエンティストの主要業務
　データ分析プロセスの実務
　S＆OPの概要と意義
　S＆OPの実践のステップ

11　需要予測とAIの活用
　需要予測におけるAI活用
　需要予測におけるAI活用事例

12　データドリブン経営と人材育成
　データドリブン経営のための組織づくりと人材育成


参考文献／索引