良書紹介07_LEAN ANALYICS

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1. DS初心者向け 知名度は低いけどオススメの良書紹介７ ～価値創造（ビジネス）領域を学ぶ本～ ぶんちん 2026年4月30日 データサイエンティスト集会 in VRC 1
2. 自己紹介 ぶんちん  データサイエンティスト集会の主催  複合経営が特徴の企業（製造業）に所属  データ分析担当者だったが。。。 e ラ ー ニ ン グ の イ ラ ス ト （ 男 性 ） 困 っ た 顔 で 働 く 会 社 員 の イ ラ ス ト （ 男 性 ） 成果獲得を狙うと、 同じことに繰り返しで 飽きた 他者にやってもらったら、 成果が増えるのでは？ 特に非専門家向けの データサイエンス活用教育 2
3. 良い書籍はたくさんあるけど。。。 良書は人気になりやすい 3 人気書籍 知られていない本でも良書がある 今回はそれを紹介
4. DSに必要とされるスキル領域 4 「データサイエンティスト スキルチェックリストver.6」より 価値創造（ビジネス）領域ってわかりづらい
5. 「価値創造」とは？  AIとデータ利活用の進化を見据え、戦略立案者、ガバナンスリーダーとして変革 を推進する力 5 「2025年11月25日 12thシンポジウム スキル定義委員会セッションでのグラレコ」より 重要そうだけど、 どうやって学ぶの？
6. LEAN ANALYICS 「リーンスタートアップ」が提唱する 構築・計測・学習ループの「計測」に フォーカスした書籍 IT系の事業に内容が偏り気味ですが。。。 6 私の業務スタイルは これがベースです 実はオライリー本
7. リーンスタートアップとは  低コストで短期間に必要最低限の機能を備えた製品やサービ スの試作品のMVP(Minimum Value Product)を開発し、顧 客の声を聞きながら改善を繰り返すマネジメント手法 7 アジャイル開発の 事業開発版みたいなもの まずは機械学習を使わない方法を考えろ いきなり高度なものではなく、MVPから始めろ この考え方の元ネタがリーンスタートアップ 組織におけるデータ活用プロセスに求められることそのもの！
8. リーンスタートアップの構成 アイデア 構築 プロダクト 計測 データ 学習 8 構築 → 計測 → 学習サイクル 後に改善することを前提として、仮説を検証す るために必要な最低限の機能だけを持つMVPを 作り、左のような最小構成の仮説立案＆検証＆ 改善のサイクルをまわす 計測・データのプロセス、 計測する指標の設計・評価は DS業務そのもの ＜注意＞ ここでの「学習」は仮説の検証・見直しフェイ ズを意味します
9. 優れた指標とは何か 比較ができる わかりやすい 9 優れた本物の指標は行動を変える！ 代表例が比率や割合 まさかデータ駆動といいながら、 「駆動（行動）」していないなんてないよね？ できてないなら「虚栄の指標」です
10. ビジネスサイドからDSへの歩み寄り データ収集の10の落とし穴  データがクリーンだと思い込む  正規化していない  外れ値を除外する  外れ値を含める  季節を無視する 10 「データサイエンティストのように考える方法」として データの見方を紹介  成長を報告するときに規模を無視 する  データの掃きだめ  オオカミが来たぞ。  「ここで収集していない」症候群  ノイズに注目する DSのほうからもビジネスサイドを理解しようとしてみても良いのでは？
11. まとめ LEAN ANALYICS  「リーンスタートアップ」が提唱する 構築・計測・学習ループの「計測」に フォーカスした書籍  ビジネスとして成果につなげるために は、優れた本物の指標の設計が必要  DS・ビジネスの両面から歩み寄って 成果を出すためにこの本を手にとって はどうか 11