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データサイエンティストを社内に5人ほど抱えているとは驚きでした。このプロジェクトのすごさは、前例ないものの導入を2週間で決めた経営陣のスピードと、ハードだけでなくそれを運用するためのチーム、人材を合わせてそろえていたことでしょう。

今回の内容は、担当者がメディアに初めて語ってくれたものです。公になることで「これで負けたらしゃれにならん」と担当者は半ば笑いながら話していましたが、チャレンジしてきた成果をぶつけるイーグルスの2016年シーズンは楽しみ。これまでになかった視点で野球を見られそうです。
皆さん「データはあってもそれをどう使うかだ」と言いがちで、たしかに教科書にはそう書いてありますが、今の時代、データが取れればあとは人手を介さずかなりの「どう使うか」が自動生成されます。もちろんセンサーやカメラだけ買ってきてもそうはなりませんが。データ取得はいかにも肉体労働で機械に代替が進みますが、大抵の分析作業も実は肉体労働で、これが賢そうな人間でかつ周囲のスタッフからはよくわからない領域ゆえかなり属人化が進みスピード感が遅くても口が挟めません。今は機械でかなりの知的風作業をゴソッと代替できます。
面白い。取材してみたい
データ分析を活かすために最も大事なのは意味のあるデータトラッキング方法の確立だろう。今回で言えばトラックマン。
サイエンティストがいても、意味のあるデータが収集できなければ意味がない。意味のあるデータ収集を行うために最も必要なのやう力は政治や社内の利害調整だったりするんだよなあ。
自身の体験談ですが、営業でも対した可視化でなくてもやってみるとかなり面白い分析ができる。受注の傾向分析×マーケットのポテンシャル分析×営業の行動分析をやった。数字がすべてではないので、その辺りはかなり気を遣って数字を取り扱ったが、やはり異常値を検出できること、経験や勘で語るより、数値を見ながら建設的に議論できることは凄く役に立った。
経験や勘がモノを言う世界で、こういう記事のような取組みは私の少ない経験からしても、何か気付いてなかった新しいものをもたらす。そしてマネジメントする立場、この記事で言えば野球の監督自体も必要能力が劇的に変わっていくだろう。
ここですね。
「(中略)データを収集しているだけでは、当然ながら競争力を高めることにはつながらない。ポイントはデータをどう活用するか。(省略)」

活用に関しては、分析、活用方法立案・伝達、組織、習慣といった様々な壁にぶち当たることが多いです。それらを乗り越えるためには組織構造の変更だけでなく、優秀な人材獲得や組織文化の変更、そしてアナログな人間同士の信頼関係が重要になったりします。
試合中にリアルタイムでエクセル打ち込むマンパワーかけられればこういうシステムいらなんですけどね笑。

スポーツでのデータ活用はビッグデータではない気が・・・
トラックマンがメジャー球団ではデファクトスタンダードとなっているというのは驚きでした。
文中にもありますが、データは集めるだけでなく、どう使うかで価値が大きく変わる、という点がポイントだと思いました。
データサイエンティストへの投資が理解できるかどうかが、今後の経営者の資質を大きく分ける気がする。
《テクノロジー》馬場さんのコメントが参考になる。データさえ取れれば、あとは機械がやってくれるわけだ。後は人間が機械からの情報に基づいて行動様式を変えられるか。これも抵抗感が消えれば、すんなり行く。自社だけのデータ取得センサーをどれだけばら撒けるかが勝負かな。
この連載について
球界再編騒動の勃発した2004年、仙台に楽天イーグルスが誕生した。50年ぶりの新規参入球団は巧みなIT戦略や職員による地道な努力で、この11年間で着実にファンを増やしている。創設当初から経営黒字化を掲げ、球場のボールパーク化、東北楽天リトルシニアの設立など球界に新風を吹き込む球団経営について、連載でお届けする。

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